Duke Forum for Law & Social Change Symposium: Keynote Address

Abstract

In this report a model was constructed in order to determine how a number of covariates influence the gross domestic product, GDP. The covariates were chosen depending on their expected influence on GDP, for example education and life expectancy. The data used in this report are collected from the World Bank. The model to describe GDP has been calculated using multiple line arregression. In order to reach a reliable final model the number of covariates has been gradually decreased to eliminate insignificant covariates. In order to minimize the error term and find a reliable model the Baysian Information Criterion has been used together with hypothesis testing. At a 95% confidence interval the final model could predict 111 of 139 countries GDP. The influences of the covariates in the final model is well in line with the expectations. For instance a positive relationship between GDP and education is observed.I denna rapport har en modell tagits fram som beskriver hur bruttonationalprodukten, BNP, påverkas av ett antal kovariater, t.ex. befolkningens utbildning och livslängd. Data för BNP samt för samtliga kovariater har inhämtats från Världsbanken. Modellen för att beskriva BNP har tagits frammed hjälp av multipel linjär regression. För att nå en slutgiltig modell med god tillförlitlighet har antalet kovariater successivt minskats för att utesluta insignifikanta kovariater. För att minimera feltermen och hitta en tillförlitlig modell har Baysian Information Criterion använts i kombination med hypotestest. Den slutgiltiga modellenkunde med ett konfidensintervall på 95% prediktera 111 av 139 länders BNP. Den slutgiltiga modellen stämmer väl med den förväntade bilden av kovariaternas inverkan på BNP. Exempelvis syns en positiv relation mellan utbildning och ett lands BNP