Application of OLS Regression and VAR Models to Analyse the Economies of Varying Political Regimes
Notice bibliographique
Résumé
The GDP per capita is a popular method of measuring the economic success of a country. This paper uses regression analysis to predict the GDP per capita (GDPPC) of countries using different independent variables. We applied Ordinary Linear Squares Regression and Vector Autoregression to check for a correlation between the chosen independent variables (Corruption Perception Index, Political Rights score, Civil Liberties score, Gender Inequality Index, Consumer Price Index, Population Density, and the percentage of people using the Internet) and the GDPPC. Using empirical evidence, we determine which model might be more accurate to attain this goal. Four countries of varying political regimes are studied - USA and Canada are categorised as democratic countries and China and Russia are non-democratic countries. Our results show trends in the correlations between the independent and dependent variables, and we can draw a distinction between the political regimes. We found that Corruption Perception Index and Population Density negatively correlates with the GDPPC of all 4 countries. We also noticed that the percentage of people using the internet and Gender Inequality Index correlates negatively with the GDPPC for non-democratic countries and in democratic countries the Consumer Price Index negatively influences the economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».