Upload
inebergmans
View
214
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 1/17
FACULTEIT B.E.W.
Group Assignment: The Gravity Model of International Trade Applied Econometrics
Prof. Dr. Vancauteren Mark
Andy PeetersThomas Poukens
Jense Vaes
Groep D
Derde bachelorjaar TEW
Academiejaar 2011-2012
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 2/17
I. Gravity Equation of International Trade
1. You will need to build your dataset. Include variables on exports, imports or total trade (exports + imports), GDP of the trading partners and the international distances.In an extended version you will also need to add data like population, and other
geographic data (adjacency and language, colony, etc.). Since we are working with cross
section data, choose one particular year.
2. Look at the data and try to understand the model.
3. Look at the correlation between variables, provide some summary statistics (meanvalues, standard deviations and minimum and maximum values) and plot (i) T ij versus
y i , (ii) T ij versus y j and (iii) T ij versus d ij ;
Wij hebben ervoor gekozen om de export van katoen te onderzoeken voor verschillende landen.
Algemeen
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation
logExport 214 ,00 20,72 13,3392 3,50020
logDistance 264 5,15 9,88 8,3593 1,18089
logGDP country i 264 11,78 16,49 13,9873 1,36605
logGDP country
j
264 9,34 16,49 12,9669 1,49220
Valid N
(listwise)
214
Correlatie
logExport logDistance
logGDP country
i
logGDP country
j
logExport Pearson Correlation 1 -,350** ,206** ,416**
Sig. (2-tailed) ,000 ,003 ,000
N 214 214 214 214
logDistance Pearson Correlation -,350** 1 -,057 ,094
Sig. (2-tailed) ,000 ,358 ,126
N 214 264 264 264
logGDP countryi Pearson Correlation ,206** -,057 1 -,028
Sig. (2-tailed) ,003 ,358 ,654
N 214 264 264 264
logGDP country j Pearson Correlation ,416** ,094 -,028 1
Sig. (2-tailed) ,000 ,126 ,654
N 214 264 264 264
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 3/17
Uit bovenstaande scatterplot zien we dat de logDistance negatief gecorreleerd is met delogExport. Dit zien we ook in de correlatiematrix, die aangeeft dat de relatie negatief gecorreleerd is -0,35. Deze coëfficiënt is significant is op 1%.
Uit bovenstaande scatterplot blijkt dat logGDPpartner (GDP country i) een licht positievecorrelatie heeft met logExport. Dit blijkt ook uit de correlatiematrix, die aangeeft dat er eencorrelatie is van 0,206. Ook deze is significant op 1%.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 4/17
Uit bovenstaande scatterplot blijkt dat logGDPreporter (GDP country j) een redelijk grotepositieve correlatie heeft met logExport. Dit blijkt ook uit de correlatiematrix die aangeeft dat decorrelatie 0,416 bedraagt. Deze is significant op 1%.
4. Which country-pairs are high traders, which country-pairs are low traders? Explain inyour own words what possible factors are behind this trade heterogeneity?
Hoge traders:Mexico en USA zijn hoge traders. Dit is te verklaren door het tropische klimaat dat er heerst indeze landen. Een tropisch klimaat is immers ideaal voor de groei van de katoenplant. Veelproductie betekent ook veel export, aangezien slechts een deel wordt gehouden voor binnenlandsgebruik.
Lage traders:Er zijn ook verschillende lage traders, zoals Nieuw-Zeeland en Zweden. Soms is de export laagen soms is er totaal geen export naar bepaalde landen wat aangegeven wordt door 0. Het kanechter ook verklaard worden doordat de data tussen de landen niet beschikbaar was.
5. Based on your findings, explain (no more than two short paragraphs) what you
conclude from your findings in (a), (b) and (c)?
Hoe groter de afstand tussen de landen, hoe lager de export. Dit wordt in de correlatiematrixaangetoond door de negatieve correlatie tussen logExport en logDistance (-0,350). Dezeconclusie zien we terug in de scatterplot die logExport en logDistance weergeeft.
Hoe groter het BBP van de exporteur, hoe hoger de export tussen de landen. Dit wordt in decorrelatiematrix aangetoond door de positieve correlatie (0,260). Ook dit wordt duidelijk in descatterplot die logExport en logDistance weergeeft.
Hoe groter het BBP van de importeur, hoe meer hij dus gaat importeren, en hoe meer het andereland dus gaat exporteren. Dit wordt in de correlatiematrix aangetoond door de positievecorrelatie (0,416). Dit komt dus overeen met de verwachtingen. De coëfficiënten zijn significant,
omdat de p-waarden telkens kleiner zijn dan 0,01.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 5/17
II. Building the Model
a. Run the regression, T ij = a + b1y i + b2y j + b3d ij + eij , interpret the estimated slopecoefficients (including the constant). Do the sign of these coefficients make sense? What about the overall fit of your model? Interpret your coëfficients.
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,675a ,456 ,448 2,60058
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1189,325 3 396,442 58,619 ,000a
Residual 1420,230 210 6,763
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -4,027 2,784 -1,447 ,150
logDistance -1,421 ,152 -,489 -9,323 ,000
logGDPpartner
(country i)
,685 ,132 ,265 5,172 ,000
logGDPreporter
(country j)
1,458 ,139 ,553 10,517 ,000
De regressievergelijking is als volgt:
Xij = -4,027 + 0,685 Yi + 1,458 Y j – 1,421 Dij
Een 1% stijging in distance zorgt voor een daling van de export met 1,421%Een 1%stijging in GDP Partner zorgt voor een stijging van de export met 0,685%Een 1% stijging in GDP Reporter zorgt voor een stijging van de export met 1,458%
De constante is negatief en geeft het snijpunt met de y-as weer. Dit is de waarde van de exportals alle variabelen nul zijn. Aangezien dit negatief is heeft dit geen betekenis, want export kanniet negatief zijn.
De coëfficiënten zijn zoals verwacht. Een grotere afstand zorgt voor een daling van de export eneen toename van het BBP zorgt voor hogere export. Dit komt overeen met onze eerderebevindingen op basis van de correlaties.
De adjusted R² is 0,448. Dit houdt in dat 44,8% van de variantie in de totale export verklaardkan worden door de regeressoren/variabelen.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 6/17
b. Equation (1) can be augmented with other variables.For instance: T ij = a + b1y i + b2y j + b3d ij + b4 ADJ ij + b5 LANGij + eij (2) where ADJ ij is adummy variables and equal 1 when country i and country j share the same border and 0otherwise; LANGij is dummy variable and equal 1 when country i and country j share thesame language; and all other variables are defined previously. Estimate the followingmodel in OLS and interpret the new results (with the new variables).
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,675a ,456 ,443 2,61202
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1190,445 5 238,089 34,897 ,000a
Residual 1419,110 208 6,823
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -4,164 2,823 -1,475 ,142
logDistance -1,388 ,173 -,478 -8,013 ,000
logGDPpartner ,680 ,134 ,262 5,062 ,000
Dummy
Adjacency
,272 ,738 ,023 ,369 ,712
Dummy Language ,007 ,614 ,001 ,012 ,991
logGDPreporter 1,452 ,140 ,551 10,360 ,000
De regressievergelijking is nu als volgt:
Xij = -4,164 + 0,680 Yi + 1,452 Y j – 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij
Een 1% stijging in distance zorgt voor een daling van de export met 1,388%, met de andereregressoren constant (ceteris paribus).Een 1%stijging in GDP Partner zorgt voor een stijging van de export met 0,680%, met de andereregressoren constant (ceteris paribus).Een 1% stijging in GDP Reporter zorgt voor een stijging van de export met 1,452%, met deandere regressoren constant (ceteris paribus).
Als de dummy variabele ADJij de waarde 1 aanneemt, dan dit wil zeggen dat de landen aanelkaar grenzen. Indien de landen aan elkaar grenzen, dan zal het totale exportvolume met 0,272toenemen, alle andere regressoren constant gehouden.Als de dummy variabele LANGij de waarde 1 aanneemt, dan wil dit zeggen dat er in beide landen
dezelfde taal wordt gesproken. Indien dezelfde taal wordt gesproken, dan zal het totaleexportvolume met 0,007 toenemen, alle andere coëfficiënten constant gehouden.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 7/17
De coëfficiënten logDistance, logGDP Partner en logGDP Reporter zijn significant op 1%. De p-waarde bedraagt 0,000 wat dus kleiner is dan 0,01. De coëfficiënten adjacency en language zijnabsoluut niet significant, de p-waarde bedragen 0,712 en 0,991. Dit is logisch omdatgemeenschappelijke taal en grenzen niet belangrijk zijn in de keuze om katoen te exporteren.Katoen is eigenlijk een basisproduct, elk land heeft het nodig.
De adjusted R² is quasi constant gebleven, dit wijst er op dat de 2 nieuwe variabelen geenrelevantie hebben in dit model.
From chapter 7 we have seen the technicalities related to a F-test. Test unitary elasticities doing a joint test on the income variables that is, H 0 : b1 = b2 = 1 versus H a :b1 6= 1 either/or b2 6= 1 How would you interpret the implications of this test? Hint: inSPSS you will have to perform this test by rearranging equation (2). Alternatively, also
test whether b1 = b2? Given the set of variables that you have, which equation would yield the best specification?
Hypothese 1:
H 0: β1 + β2 – 2 = 0H 1: β1 + β2 – 2 ≠ 0
Xij = - 4,164 + 0,680 Yi + 1,452 Y j – 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
Xij = - 4,164 + 0,680 Yi + 1,452 Yi – 2Yi + 1,452 Y j – 1,452 Yi + 2 Yi - 1,388 Dij + 0,272ADJij +0,007LANGij + eij
Xij = -4,164 + (0,680 + 1,452 – 2) Yi + 1,452 (Y j - Yi) + 2 Yi - 1,388 Dij + 0,272ADJij +0,007LANGij + eij
Xij = - 4,164 + 0,132 Yi + 1,452 (Y j - Yi) + 2 Yi - 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
Xij - 2 Yi = -4,164 + 0,132 Yi + 1,452 (Y j - Yi) - 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1918,580 5 383,716 56,242 ,000a
Residual 1419,110 208 6,823
Total 3337,690 213
Coefficients
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -4,164 2,823 -1,475 ,142
logDistance -1,388 ,173 -,423 -8,013 ,000
Dummy
Adjacency
,272 ,738 ,021 ,369 ,712
Dummy Language ,007 ,614 ,001 ,012 ,991
YjminYi 1,452 ,140 ,723 10,360 ,000
logGDPpartner ,131 ,204 ,045 ,644 ,520
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 8/17
We kunnen Yj - Yi dus zien als één geheel, waardoor we dus een t-test kunnen toepassen. Uit det-test blijkt dat logGDP partner niet significant is aangezien de significantiewaarde 0,520 >0,005.We kunnen H0 dus niet verwerpen, dus kunnen we stellen dat β1 + β2 – 2 = 0 .Hieruit concluderen we dat β1 en /of β2 niet significant verschillend zijn van 1.
Hypothese 2:
H 0: β1 - β2 = 0H 1: β1 - β2 ≠ 0
Xij = -4,164 + 0,680 Yi + 1,452 Y j – 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
Xij = -4,164 + (0,680 - 1,452) Yi + 1,452 (Yi + YJ) – 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
Xij = -4,164 – 0,772 Yi + 1,452 (Yi + YJ) – 1,388 Dij + 0,272ADJij + 0,007LANGij + eij
ANOVAb
ModelSum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1190,445 5 238,089 34,897 ,000a
Residual 1419,110 208 6,823
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -4,164 2,823 -1,475 ,142
logDistance -1,388 ,173 -,478 -8,013 ,000
Dummy
Adjacency
,272 ,738 ,023 ,369 ,712
Dummy Language ,007 ,614 ,001 ,012 ,991
logGDPpartner -,772 ,184 -,298 -4,194 ,000
YiplusYj 1,452 ,140 ,754 10,360 ,000
We kunnen Yj + Yi dus zien als één geheel, waardoor we dus een t-test kunnen toepassen. Uit det-test blijkt dat logGDP partner significant is aangezien de significantiewaarde 0,000 < 0,005.We kunnen H0 dus verwerpen, dus kunnen we stellen dat β1 - β2 ≠ 0. Hieruit concluderen we dat β1 en β2 significant verschillend zijn van elkaar.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 9/17
Do some analysis using the tabular approach explained in section 7.6. of SW by making,and commenting on, a table with your result similar to table 7.1 ? Conclude and explainyour final model?
Regressor (1) (2) (3) (4) (5) (6)
LogGDPpartner (Yi) 0,532** 0,623** 0,685** 0,686** 0,679** 0,68**
(0,174) (0,157) (0,132) (0,133) (0,133) (0,134)
LogGDPreporter (Y j) 1,147** 1,458** 1,457** 1,452** 1,452**
(0,160) (0,139) (0,139) (0,140) (0,140)
LogDistance (Dij) -1,421** -1,416** -1,388** -1,388**
(0,152) (0,156) (0,173) (0,173)
Dummy Adjacency (ADJij) 0,276 0,272
(0,679) (0,738)
Dummy Language(LANGij) 0,095 0,007
(0,566) (0,614)
Intercept 5,833* -10,682** -4,027 -4,079 -4,162 -4,164
(2,465) (3,192) (2,784) (2,808) (2,809) (2,823)
Summary Statistics
SER 3,4335 3,0849 2,60058 2,60662 2,60576 2,61202
Adjusted R² 0,038 0,223 0,448 0,445 0,446 0,443
n 264 264 264 264 264 264
(De individuele coëfficiënt is statistisch significant op een *5%-niveau of **1%-niveau, gebruikmakend vaneen tweezijdige hypothesetest)
Coëfficiënt ‘LogGDPpartner’ (Yi): de coëfficiënt neemt toe wanneer men de variabele Yj toevoegtaan het model (kolom 2). Wanneer men hierna nog LogDistance toevoegt, stijgt de coëfficiënt.Wanneer men hierna nog meer variabelen aan het model gaat toevoegen, blijft de coëfficiënt minof meer constant. De standaardfout neemt in het begin sterk af, maar vanaf kolom 3 blijft dezemin of meer constant. De coëfficiënt blijft in alle gevallen significant op zowel 5% als 1%.
Coëfficiënt ‘LogGDPreporter’ (Yj): de coëfficiënt Yj neemt in eerste instantie lichtjes toe, wanneerwe de variabele LogDistance’ toevoegen (kolom 3). Wanneer men hierna nog meer variabelenaan het model gaat toevoegen, blijft de coëfficiënt min of meer constant. De standaardfoutneemt in het begin sterk af, maar vanaf kolom 3 blijft deze min of meer constant. De coëfficiëntYj blijft in alle gevallen significant op 5% en 1%.
Coëfficiënt ‘distance’ (dij): deze coëff iciënt neemt in alle gevallen toe. De standaardfout neemt
ook toe. Ook deze coëfficiënt blijft significant op 5% en 1%.
Coëfficiënt ‘adjacency’(ADJij): de coëfficiënt ADJij neemt lichtjes af van kolom 5 naar kolom 6 ende standaardfout neemt lichtjes toe. De coëfficiënt is nooit significant op 5% of 1%.
Coëfficiënt ‘language’ (LANGij): de coëff iciënt LANGij daalt fel van kolom 4 naar 6 en destandaardfout stijgt lichtjes. De coëfficiënt is echter nooit significant op 5% en 1%.
Intercept: wanneer we de variabele ‘LogGDPreporter’ toevoegen aan het model (kolom 2), daalthet intercept zeer sterk. Ze wordt zelfs sterk negatief. Vanaf kolom 3 wordt het intercept terugwat groter, maar is ze niet meer significant op 5% en 1%. In de gevallen van 3 tot en met 6 blijftdeze redelijk constant.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 10/17
Standard Error of the Estimate (SER): SER neemt af tot kolom 3, vanaf dan blijft ze ongeveerconstant.
Adjusted R²: deze neemt toe tot kolom 3, waarna ze weer ongeveer constant blijft. Dit wijst eropdat de toegevoegde variabelen language en adjacency niet relevant zijn voor deze regressie.
Het 3de model geeft de beste regressievergelijking weer. De adjusted R² is in dit model hethoogste, terwijl de SER relatief laag blijft. Alle coëfficiënten in dit model zijn significant behalvehet intercept, zowel op 1%- als op 5%- niveau.
c. Consider model (2) again. A researcher might be interested in analyzing whether theincome elasticities (b1 and/or b2 ) are different according to some criteria (size of thecountry, rich/poor, distant versus non-distant). Create a dummy variable that controlsfor such heterogeneity.Based on your estimation, which model do you prefer, and why?
Model 1: Verschillende intercept, dezelfde helling:
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,675a ,456 ,446 2,60573
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1190,479 4 297,620 43,833 ,000a
Residual 1419,076 209 6,790
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -2,942 3,835 -,767 ,444
logGDPpartner ,602 ,241 ,232 2,494 ,013
logGDPreporter 1,458 ,139 ,554 10,499 ,000
logDistance -1,433 ,156 -,493 -9,208 ,000
Size ,283 ,685 ,039 ,412 ,681
Xij = -2,942 + 0,602 Yi + 1,458 Y j – 1,433 Dij + 0,283 Si
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 11/17
Model 2: Verschillende intercept, verschillende helling:
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,688a ,474 ,461 2,56885
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1236,962 5 247,392 37,489 ,000a
Residual 1372,594 208 6,599
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) 20,639 9,656 2,137 ,034
logGDPpartner -1,150 ,702 -,444 -1,639 ,103
logGDPreporter 1,475 ,137 ,560 10,761 ,000
logDistance -1,653 ,174 -,569 -9,481 ,000
Size -25,375 9,691 -3,478 -2,618 ,009
GDPpartnerXsize 1,998 ,753 4,109 2,654 ,009
Xij = 20,639 - 1,150 Yi + 1,475 Y j – 1,653 Dij – 25,375 Si + 0,032 (Yi * Si)
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 12/17
Model 3: Dezelfde intercept, dezelfde helling:
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,676a ,457 ,446 2,60459
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1191,718 4 297,929 43,917 ,000a
Residual 1417,837 209 6,784
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -2,095 4,284 -,489 ,625
logGDPpartner ,538 ,281 ,208 1,915 ,057
logGDPreporter 1,459 ,139 ,554 10,506 ,000
logDistance -1,442 ,157 -,497 -9,197 ,000
GDPpartnerXsize ,032 ,053 ,065 ,594 ,553
Xij = -2,095 + 0,538 Yi + 1,459 Y j – 1,442 Dij + 0,032 (Yi * Si)
Op basis van bovenstaande tabellen verkiezen we model 2, omdat dit model de hoogste adjusted
R² (0.461) en de laagste SER (2,56885) heeft. Bovendien zijn bij model2 4 van de 6 coëfficiënten
significant op 1% en 1 op 5%. Dit 2e model houdt immers rekening met de interactie tussen size
en GDP partner en geeft betere resultaten dan model 3 waarin ook rekening wordt gehouden met
de interactievariabelen.
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 13/17
d. Create a time-effect.
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 ,692a
,478 ,450 2,59595
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1248,289 11 113,481 16,840 ,000a
Residual 1361,266 202 6,739
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) -6,263 3,402 -1,841 ,067
logDistance -1,762 ,241 -,607 -7,325 ,000
logGDPpartner 1,002 ,213 ,387 4,711 ,000
logGDPreporter 1,483 ,140 ,563 10,592 ,000
Dummy Language -,329 ,645 -,030 -,511 ,610
Dummy Adjacency ,055 ,746 ,005 ,073 ,941
DUMiBEL -,107 ,694 -,011 -,155 ,877
DUMiITA ,249 ,598 ,025 ,417 ,677
DUMiDEU -,419 ,616 -,042 -,680 ,497
DUMiKOR ,097 ,675 ,009 ,143 ,886
DUMiNZL 2,583 1,090 ,215 2,371 ,019
DUMiMEX ,549 ,705 ,048 ,779 ,437
Excluded Variablesb
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity
Statistics
Tolerance
1 Size .a
. . . ,000
GDPpartnerXsize .a
. . . ,000
DUMiUSA .a
. . . ,000
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 14/17
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
1 ,871a
,758 ,705 1,90045
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1977,503 38 52,040 14,409 ,000a
Residual 632,052 175 3,612
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized CoefficientsStandardizedCoefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) 51,793 8,012 6,465 ,000
logDistance -1,923 ,175 -,662 -11,009 ,000
logGDPpartner -1,631 ,564 -,630 -2,894 ,004
Dummy Language ,435 ,527 ,040 ,827 ,410
Dummy Adjacency ,511 ,602 ,044 ,849 ,397
Size -32,307 7,827 -4,427 -4,127 ,000
GDPpartnerXsize 2,546 ,608 5,235 4,186 ,000
DUMjAUS -2,887 1,007 -,147 -2,866 ,005
DUMjAUT -3,345 ,961 -,182 -3,482 ,001
DUMjCAN -4,521 1,005 -,230 -4,498 ,000
DUMjCHI -4,795 1,535 -,132 -3,124 ,002
DUMjCZE -3,707 ,993 -,189 -3,732 ,000
DUMjDEN -5,961 ,993 -,304 -6,005 ,000
DUMjEST -7,252 1,184 -,281 -6,125 ,000
DUMjFIN -5,891 ,988 -,300 -5,962 ,000
DUMjFRA -1,982 ,968 -,108 -2,048 ,042
DUMjDEU -1,292 ,987 -,066 -1,309 ,192
DUMjGRE -2,388 ,986 -,122 -2,423 ,016
DUMjHUN -5,079 1,100 -,220 -4,618 ,000
DUMjIRE -8,925 1,195 -,346 -7,468 ,000
DUMjISR -1,882 1,035 -,089 -1,819 ,071
DUMjITA ,302 ,984 ,015 ,307 ,759
DUMjJAP -,727 ,953 -,040 -,763 ,447
DUMjKOR ,074 ,991 ,004 ,074 ,941
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 15/17
DUMjLUX -15,028 1,350 -,506 -11,128 ,000
DUMjMEX -3,683 1,102 -,159 -3,343 ,001
DUMjNDL -3,698 ,959 -,201 -3,856 ,000
DUMjNZL -5,412 1,109 -,234 -4,880 ,000
DUMjNOR -6,599 1,037 -,312 -6,361 ,000
DUMjPOL -6,508 ,989 -,331 -6,578 ,000
DUMjPOR -1,784 ,950 -,097 -1,877 ,062
DUMjSLK -7,719 1,102 -,334 -7,002 ,000
DUMjSLV -5,687 ,988 -,290 -5,759 ,000
DUMjSPA -,924 ,953 -,050 -,970 ,333
DUMjSWE -6,305 1,031 -,298 -6,118 ,000
DUMjZWI -3,007 ,968 -,163 -3,107 ,002
DUMjUK -2,046 ,962 -,111 -2,127 ,035
DUMjUSA 1,171 ,996 ,060 1,176 ,241
DUMjBEL -3,197 ,988 -,163 -3,236 ,001
Excluded Variablesb
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity
Statistics
Tolerance
1 logGDPreporter .
a
. . . ,000
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 16/17
Model Summary
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate
1 ,874a ,764 ,706 1,89897
ANOVAb
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 1992,912 42 47,450 13,158 ,000a
Residual 616,644 171 3,606
Total 2609,555 213
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.B Std. Error Beta
1 (Constant) 5,801 4,475 1,296 ,197
DUMiBEL ,142 ,522 ,014 ,271 ,786
DUMiITA 2,335 ,519 ,232 4,503 ,000
DUMiUSA 4,254 ,601 ,423 7,080 ,000
DUMiDEU 1,906 ,519 ,192 3,670 ,000
DUMiKOR 2,040 ,620 ,188 3,291 ,001
DUMiNZL 2,299 ,752 ,192 3,057 ,003
DUMiMEX 2,295 ,665 ,200 3,449 ,001
DUMjAUS -2,248 ,998 -,115 -2,253 ,026
DUMjAUT -,793 ,842 -,043 -,941 ,348
DUMjCAN -5,097 1,065 -,260 -4,784 ,000
DUMjCHI -2,071 1,473 -,057 -1,405 ,162
DUMjCZE -1,083 ,886 -,055 -1,222 ,223
DUMjDEN -2,996 ,885 -,153 -3,386 ,001
DUMjEST -,264 1,329 -,010 -,199 ,843
DUMjFIN -2,607 ,883 -,133 -2,952 ,004
DUMjFRA -3,320 1,090 -,180 -3,046 ,003
DUMjDEU -3,289 1,174 -,168 -2,802 ,006
DUMjGRE -,013 ,872 -,001 -,015 ,988
DUMjHUN -1,933 1,005 -,084 -1,923 ,056
DUMjIRE -5,312 1,123 -,206 -4,730 ,000
DUMjISR 1,279 ,932 ,060 1,372 ,172DUMjITA -,680 1,075 -,035 -,632 ,528
7/27/2019 Gravity Finaal
http://slidepdf.com/reader/full/gravity-finaal 17/17
DUMjJAP -3,598 1,279 -,195 -2,813 ,005
DUMjKOR -,199 1,033 -,010 -,192 ,848
DUMjLUX -9,009 1,396 -,303 -6,456 ,000
DUMjMEX -4,247 1,168 -,184 -3,636 ,000
DUMjNDL -2,886 ,895 -,157 -3,223 ,002
DUMjNZL -1,074 1,067 -,046 -1,007 ,316
DUMjNOR -4,040 ,929 -,191 -4,347 ,000
DUMjPOL -5,838 ,936 -,297 -6,236 ,000
DUMjPOR ,924 ,833 ,050 1,110 ,268
DUMjSLK -3,672 1,036 -,159 -3,543 ,001
DUMjSPA -1,403 ,994 -,076 -1,412 ,160
DUMjSWE -4,262 ,929 -,201 -4,590 ,000
DUMjZWI -,884 ,855 -,048 -1,033 ,303
DUMjUK -3,346 1,082 -,182 -3,094 ,002
DUMjUSA -3,488 1,563 -,178 -2,231 ,027
DUMjBEL -1,297 ,884 -,066 -1,466 ,144
logDistance -2,106 ,226 -,725 -9,317 ,000
logGDPreporter 1,885 ,326 ,716 5,788 ,000
Dummy Adjacency ,545 ,605 ,046 ,901 ,369
Dummy Language ,255 ,546 ,023 ,468 ,641
Excluded Variablesb
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity
Statistics
Tolerance
1 DUMjSLV .a . . . ,000
logGDPpartner .a . . . ,000
Size .a . . . ,000
GDPpartnerXsize .a . . . ,000
De F-test geeft een waarde van 13, 158 en is significant aangezien de p-waarde 0,000 is. Dit is
kleiner dan 0,01 wat wijst op een significantie op 1%. Hieruit kunnen we afleiden dat de export
van katoen afhankelijk is van land tot land. Enkele variabelen werden niet opgenomen in de
regressie, dit doet SPSS waarschijnlijk met de reden om perfecte multicolliniariteit te voorkomen.