Ekonometrik modellarni baholash - Педагогика - Рефераты

Информация о документе

Цена	2000UZS
Размер	149.8KB
Покупки	0
Дата загрузки	07 Ноябрь 2026
Расширение	docx
Раздел	Рефераты
Предмет	Педагогика

Ekonometrik modellarni baholash

Купить

Ekonometrik modellarni baholash.
1. Ekonometrik modellarning iqtisodiy tahlilida verifikatsiya
bosqichining ahamiyati.
2. Ekonometrik modellar sifati va ahamiyatini mezonlar bo yichaʻ
baholash.
3. Gomoskedatlik va geteroskedatlikni aniqlash uchun testlar .
4 . Ekonometrik modellardagi parametrlarni iqtisodiy jihatdan
baholash mezonlar

1. Ekonometrik modellarning iqtisodiy tahlilida verifikatsiya
bosqichining ahamiyati.
Ekonometrik modellashning uchinchi bosqichi – verifikatsiya
qilish . Tuzilgan modelni ahamiyati to rtta yo nalish bo yicha tekshiriladi:ʻ ʻ ʻ
- modelning sifati ko plikdagi korrelyasiya koeffitsienti va
ʻ
determinatsiya koeffitsienti yordamida baholanadi;
- modelning ahamiyati approksimatsiya xatoligi va Fisher mezoni
yordamida baholanadi;
- modelning parametrlarini ishonchliligi Styudent mezoni bo yicha
ʻ
baholanadi;
- Darbin-Uotson mezoni yordamida «Eng kichik kvadratlar usulining»
bajarilish shartlari tekshiriladi.
Tahlil qilinayotgan qatorlar dinamikasi har doim anchagina uzunroq
qatorlarning tanlamasi hisoblanadi. SHuning uchun korrelyasion-regerssion
tahlil asosida olingan ekonometrik modellarning ishonchliligini har
tomonlama tekshirish va baholash lozim.
Tuzilgan ekonometrik ahamiyatliligi, ishonchliligi va keyinchalik
bashoratlashda qo llash mumkinligi quyidagi mezonlar asosida baholanadi:
ʻ
1. Ekonometrik modellarni ahamiyatini Fisher mezoni va
approksimatsiya xatoligi yordamida baholash.
2. Ekonometrik modellar sifatini ko p omilli korrelyasiya koeffitsienti
ʻ
va determinatsiya koeffitsienti yordamida baholash.
3. Ekonometrik model parametrlarini Styudent mezoni yordamida
baholash
4. Qatorlarda qoldiq avtokorrelyasiyani Darbin-Uotson mezoni
bo yicha baholash
ʻ
Tahlil qilinayotgan qatorlar dinamikasi har doim anchagina uzunroq
qatorlarning tanlamasi hisoblanadi. SHuning uchun korrelyasion-regerssion

tahlil asosida olingan ekonometrik modellarning ishonchliligini har
tomonlama tekshirish va baholash lozim.
Tuzilgan ekonometrik ahamiyatliligi, ishonchliligi va keyinchalik
bashoratlashda qo llash mumkinligi quyidagi mezonlar asosida baholanadi:ʻ
5. Ekonometrik modellarni ahamiyatini Fisher mezoni va
approksimatsiya xatoligi yordamida baholash.
6. Ekonometrik modellar sifatini ko p omilli korrelyasiya koeffitsienti
ʻ
va determinatsiya koeffitsienti yordamida baholash.
7. Ekonometrik model parametrlarini Styudent mezoni yordamida
baholash
8. Qatorlarda qoldiq avtokorrelyasiyani Darbin-Uotson mezoni
bo yicha baholash
ʻ
2. Ekonometrik modellar sifati va ahamiyatini mezonlar bo yicha
ʻ
baholash.
Approksimatsiyaxatoligi
(1)
n - kuzatuvlarsoni
y - asosiyomilnihaqiqiyqiymatlari
ŷ - asosiyomilnitekislanganqiymatlari
Approksimatsiya xatoligi 10% gacha qabul qilinadi.
ε= 1
n∑ |
yi− y
yi
|∗100 %

Fisherning z mezoni . Ingliz statistigi Fisher korrelyasion va
regression tahlillarning ishonchliligini tekshirish uchun logarifmik
funksiyadan foydalanish usulini ishlab chiqdi:
z= 1
2ln(
1+r
1−r)
. (2)
z
taqsimot kichik tanlamada normal taqsimotga yaqin bo ladi. F.Mills ʻ
n=12
va ρ=0,8 da ( ρ -bosh to plamda korrelyasiya koeffitsienti) ʻ r va z
taqsimot grafigini o tkazadi.
ʻ z ning o rtacha kvadratik xatosi quyidagi ʻ
formula bo yicha aniqlanadi:
ʻ
σz= 1
√n− 3
. (3)
Ushbu formulada
σz o rtacha kvadratik xato faqat taqsimot hajmiga, ʻ
ya’ni
z taqsimoti bog lanish zichligiga bog liq bo lmaydi. ʻ ʻ ʻ r dan z ga o tish ʻ
tegishli jadvallar bo yicha amalga oshiriladi hamda korrelyasion va
ʻ
regression tahlil natijalari ishonchliligini tekshirish uncha qiyin bo lmaydi.
ʻ
Fisher mezoni yordamida to liq modelni adekvatligini, ya’ni real
ʻ
iqtisodiy jarayonga mosligini tekshirish mumkin:
(4)
n - kuzatuvlar soni
m - modeldagi ta’sir etuvchi omillar soni
R - ko p omilli korrelyasiya koeffitsienti.
ʻ
Hisoblangan Fisher mezoni jadvaldagi qiymati bilan solishtiriladi.
Jadvaldagi Fisher koeffitsientini topish uchun k1 kator va k2 ustunni aniqlash
zarur k1=n-m-1 va k2=m . Agar
model ahamiyatli, ya’ni regressiya tenglamasi turi to g ri aniqlangan
ʻ ʻ
deb hisoblanadi.
Fхис = R2(n−m−1)
(1−R2)m

Styudentning t mezoni . Mazkur mezon Styudent taxallusli ingliz
matematigi Uilyam Gosset tomonidan ishlab chiqilgan.
Styudentning
t taqsimoti kichik tanlamalar uchun maxsus belgilangan.
t
taqsimot taqsimlagichli suratga ega bo lgan qiymat munosabatlarida, ʻ
keyinchalik arifmetik o rtacha qiymat taqsimlashda uchraydi
ʻ
t= x− m
σx
√ν+1
, (5)
bu erda,
m - bosh o rtacha; ʻ
ν
- erkinlik darajasi soni (n−1) ;
x, σx
- tegishli tanlama to plam arifmetik o rtacha qiymati va ʻ ʻ
o rtacha kvadratik chetlanishi.
ʻ
Juft korrelyasiya koeffitsientini tekshirish uchun
n−2 erkinlik
darajasini
t taqsimotga ega bo lgan formula orqali qiymati aniqlanadi. ʻ
Agar
tr>t bo lsa, nolinchi gipotezani qo llab bo lmaydi va binobarin ʻ ʻ ʻ
bosh to plamda chiziqli korrelyasiya mavjud. Uning ishonchli ta’rifi sifatida
ʻ
korrelyasiyaning chiziqli koeffitsienti namoyon bo ladi.
ʻ
Juft korrelyasiya koeffitsientini tekshirish uchun
n−2 erkinlik
darajasini
t taqsimotga ega bo lgan formula orqali qiymati aniqlanadi. ʻ
Agar
tr>t bo lsa, nolinchi gipotezani qo llab bo lmaydi va binobarin ʻ ʻ ʻ
bosh to plamda chiziqli korrelyasiya mavjud. Uning ishonchli ta’rifi sifatida
ʻ
korrelyasiyaning chiziqli koeffitsienti namoyon bo ladi. CHiziqsiz
ʻ
bog lanishda
ʻ R to plam korrelyasiyasining indeksi ishonchliligi ham xuddi ʻ
shu usulda tekshiriladi. Bunday holda (4) formuladagi korrelyasiya
koeffitsienti korrelyasiya indeksi
R bilan almashtiriladi. To plam ʻ
korrelyasiya koeffitsienti
R kvadratik xatoga ega
σR= 1− R2
√n−k−1
, (6)
bu erda,
k -regressiya koeffitsientlari soni.

SHunday qilib, t mezonning empirik qiymati quyidagi formula
bo yicha aniqlanadi:
ʻ
tR= R√n−k−1
1− R2
, (7)
bu erda,
n−k−1 - erkinlik darajalari soni;
tR
- jadvaldagi qiymati bilan solishtiriladi;
n−2
- erkin darajalari bilan t taqsimotga ega bo lgan ʻ
taj= ai
σaj
, (8)
qiymati asosida regressiya koeffitsientlarining ishonchligi tekshiriladi.
Ekonometrik modellarni tahlil qilayotganda darajalar tebranuvchanligi
ikki jihatdan qaralishi mumkin. Birinchidan, ular o rganilayotgan jarayon
ʻ
yoki hodisalarning rivojlanish qonuniyatlari namoyon bo lishi uchun halaqit
ʻ
qiladigan «tasodifiy to siqlar» yoki «axborot shovqinlari» sifatida talqin
ʻ
etiladi. SHu sababli darajalarni ulardan «tozalash», ya’ni tasodifiy to siqlarni
ʻ
dinamikaning juz’iy tomonlari sifatida bartaraf qilish yoki juda bo lmaganda
ʻ
ta’sir kuchini zaiflashtirish yo llarini topish va ilmiy asoslash zaruriyati
ʻ
tug iladi.
ʻ
Darbin – Uotson mezoni
Avtokorrelyasiya- bu keyingi darajalar bilan oldingilari o rtasidagi yoki
ʻ
haqiqiy darajalari bilan tegishli tekislangan qiymatlari o rtasidagi farqlar
ʻ
orasidagi korrelyasiyadir.
Hozirgi vaqtda avtokorrelyasiya mavjudligini tekshirishda Darbin –
Uotson mezoni qo llanadi:
ʻ
DW =
∑i=1
n−1
(Yi−Yi−1)2
∑i=1
n−1
Yi2
(9)

DW mezonning mumkin bo lgan qiymatlari 0–4 oraliqda yotadi. Agarʻ
qatorda avtokorrelyasiya bo lmasa, uning qiymatlari 2 atrofida tebranadi.
ʻ
Hisoblab topilgan haqiqiy qiymatlari jadvaldagi kritik qiymat bilan
taqqoslanadi. Agarda DW
haq  DW
past bo lsa, qator avtokorrelyasiyaga ega;
ʻ
D
haq  DW
yuqori bo lsa u avtokorrelyasiyaga ega emas;
ʻ DW
past  DW
haq  DW
yuqori
bo lsa, tekshirishni davom ettirish lozim. Bu erda
ʻ DW
past va DW
yuqori –
mezonning quyi va yuqori chegaralari. Salbiy avtokorrelyasiya mavjud
(minus ishoraga ega) bo lsa, u holda mezon qiymatlari 2–4 orasida yotadi,
ʻ
demak, tekshirish uchun DW  4- DW qiymatlarini aniqlash kerak
Vaqtli qatorlarning keyingi va oldingi hadlari o rtasidagi korrelyasion
ʻ
bog lanish hisoblanadi. Avtokorrelyasiyaning mavjuligi qatorlar dinamikasi
ʻ
darajalarining o zaro boliqligidan, keyingi hadlarning oldingi hadlarga kuchli
ʻ
darajada boliqligidan dalolat beradi. CHunki korrelyasion tahlil usulini
o zaro bog langan har bir qator darajasi statistik mustaqillikka ega bo lgan,
ʻ ʻ ʻ
o rganilayotgan qatorlar dinamikasida avtokorrelyasiya mavjudligini aniqlash
ʻ
lozim bo lgan hollardagina tadbiq etish mumkin. Avtokorrelyasiya
ʻ
mavjudligini tekshirish jarayoni quyidagicha amalga oshiriladi. r
a (hisob)
qiymati hisoblanadi:
ra( )=∑ ztzt+1
∑ zt2
(10)
Bunda: z
t - qoldiq miqdor;
Agar hisoblab topilgan r
a ( hisob) miqdor berilgan bir protsentli xatolar
ehtimolligi va erkinlik daraja sonlari N - n- 1 bo lganda tegishli
ʻ r
a (jad) ( r
a
(jad)< r
a (hisob)) qiymatidan katta bo lsa, avtokorrelyasiya bo lmaydi.
ʻ ʻ
So ngra ishonchlilik intervallari aniqlanadi. U koeffitsientlar variatsiyasi
ʻ
yordamida quyidagi formula asosida aniqlanadi.

V=√
∑ (y−y¿−
y ⋅100 )
2
n(11)
Bunda: y nazariy qatorlar dinamikasining o rtacha qiymati. SHundan
ʻ
so ng quyi intervali
ʻ y
i (1-VG 100) ʻ yuqori interval bo yicha yi ʻ (1QVG 100) ʻ
ishonch intervallari hisoblab chiqiladi.
Quyidagi holatlar korrelyasion tahlil usulini bashoratlashda qo llashda
ʻ
xatoliklarga olib kelishi mumkin:
a) bashoratlashtirilayotgan hodisa ko rsatkichlari dinamikasini
ʻ
aniqlashda muhim ahamiyatga ega bo lgan faktorlar imkonini ola bilmasligi;
ʻ
b) korrelyasion tenglamalar koeffitsientlari ularning qiymatini
aniqlaydigan sharoitlar o zgarishi bilan qiymatining o zgaruvchanligi;
ʻ ʻ
v) bir qiymat o zgarishining bashorati boshqa bir qancha qiymatlar
ʻ
o zgarish qiymati bilan almashtiriladi.
ʻ
3. Gomoskedatlik va geteroskedatlikni aniqlash uchun testlar .
“Eng kichik kvadratlar” usulining ekonometrik modellardagi
parametrlarni baholashda qoldiqlar kvadratlari yig indisining minimumga
ʻ
intilishiga asoslanadi. SHuning uchun regressiyaning qoldiq qiymatlarini
ko rib chiqish muhim ahmiyat kasb etadi.
ʻ
“Eng kichik kvadratlarining” uchinchi taxmini gomoskedatlikka
tegishli bo lib, u har bir X uchun qoldiqning dispersiyasi bir xil bo lishi
ʻ ʻ
ekanligini anglatadi. Bu taxmin, masalan X ning katta qiymatlari uchun
qoldiq dispersiyasini imkoni, huddi kichik qiymatlardagi kabi degan tasdiq
bilan kelishiladi.
Gomoskedatlik sharti :
Var (εi)=σ2

Agar yuqoridagi “Eng kichik kvadratlar” usulining qo llanish shartiʻ
bajarilmasa, bunda geteroskedatlik holati hosil bo ladi. Geteroskedatlik
ʻ
regressiya tenglamasining parametrlari samaradorligini pasayishiga ta’sir
qilmoqda.
4 . Ekonometrik modellardagi parametrlarni iqtisodiy jihatdan
baholash mezonlar
CHiziqli bir omilli model qurishda uning ayrim kamchiliklariga
e’tiborni qaratmoq lozim. Modelni jarayonning bitta omil yordamida, u hatto
hal qiluvchi omil bo lgan taqdirda ham haqqoniy yoritib berish mumkin
ʻ
emas. Masalan, paxta xom ashyosini yalpi yig ib olishni o rganishda asosiy
ʻ ʻ
omil sifatida hosildorlikni olish mumkin, lekin sinchiklab o rganish natijasida
ʻ
er miqdori va sifati, o g itlar (ularni miqdori, sifati, quritish muddati),
ʻ ʻ
sug orish xarakat tartibi va boshqa omillarni ham e’tiborga olish zarur.
ʻ

SHunday qilib, «asosiy» omillar miqdori cheksiz o zgarishi mumkin.ʻ
Bunday masalarni hale etish bir omilli modeldan ko p omilligacha o tishni
ʻ ʻ
taqozo etadi. Ammo bu ham funksiyaga asosiy omillardan tashqari yana ko p
ʻ
sonli ikkinchi darajali omillar ta’sir qilishi hisobiga hisoblashda hatolik
bo lishini rad etmaydi. Ko pincha ularning ta’siri sezilarsiz va qarama-qarshi
ʻ ʻ
xarakterga ega. Ushbu omillarning barcha samarasi, ham musbat ham manfiy
qiymatlarni qabul qiluvchi «U» tasodifiy o zgaruvchi bilan baholanadi.
ʻ
CHiziqli bog liqlik:
ʻ
Y= f(X1,U )
yoki Y= f(X1,X2,....Xn,U ) , ko rinishda bo ladi. ʻ ʻ
«U» o zgaruvchi quyidagi stoxastik xususiyatlarga ega bo lgan hato
ʻ ʻ
sifatida namoyon bo ladi:
ʻ
-ehtimoliy me’yoriy taqsimotga ega bo ladi;
ʻ
-nolli o rtachaga ega;
ʻ
-chekli dispersiyaga ega;
-o lchash hatosi hisoblanadi.
ʻ
Statistik ma’lumot yig ishda ko p hollarda parametrning haqiqiy
ʻ ʻ
qiymatlari o rniga yashirin hatoga ega o lchamlar kiritiladi (ular ob’ktiv,
ʻ ʻ
sub’ektiv xarakterga ega bo lishlari, o lcham hisoblarining noaniqligi, noaniq
ʻ ʻ
hujjat aylanishi, alohida o lchamlarini sub’ektiv baxosi va boshqalar). Barcha
ʻ
yuqorida sanab o tilgan kamchiliklar o lchash hatolarini tenglama hatolariga
ʻ ʻ
o tishiga olib keladi, ya’ni:
ʻ
Y = a0+a1X +W
W = U +V
(12)
bunda W-jami hato; U-stoxastik e’tiroz bildirish; V-o lchash hatosi.
ʻ
Nisbatan oddiy bog liqlik deb chiziqli bir omilli bog liqlik yoki chiziqli
ʻ ʻ
ko p omilli model, u tasodifiy hatoga nisbatan bir necha taxminlarni qabul
ʻ
qilganda hisoblanadi: o rtacha nolga teng; disperciya cust va asosiy omillarga
ʻ
bog liq emas va tasodiy hato bir-biriga bog liq emas.
ʻ ʻ

Ko p omilli holatda: ʻ Y=a0i+a1iXi+U i , a
0 va a
1 koeffitsientlarni
quyidagi shartlardan kelib chiqqan holda aniqlash mumkin:
E(U )=0,i∈N
E(UiU j)=¿{0 агар i≠ j, i,j ∈N ¿¿¿¿
(13)
Sodda iqtisodiy modellarni ko rib chiqishda bu masalani standart usuli
ʻ
yordamida echish mumkin. Eng kichik kvadrat usuli klassik hisoblanadi.
Lekin nisbatan murakkabroq vaziyatlarda murakkab eonometrik modelni
ko rib chiqishda murakkab texnika yo llardan foydalangan xolda yangi
ʻ ʻ
usullarni ishlab chiqish zarur.
Oddiy chiziqli regression modelning to liq spetsifikatsiyasi regression
ʻ
tenglamadan va 5 ta birlamchi yo l qo yishlardan tashkil topgan.
ʻ ʻ
SHu yo l qo yishlarni ko rib chiqamiz. Birinchi ikki taxmin shundan
ʻ ʻ ʻ
iboratki, X ning xar bir qiymati uchun  hato nol qiymat atrofida me’yoriy
taqsimlangan. Taxmin qilinadiki, 
i uzluksiz kattalik hisoblanib,o rtacha
ʻ
atrofida simmetrik taqsimlangan
−∞ dan +∞ gacha o zgaradi va uning ʻ
taqsimlanishi 2 o lcham o rtacha va variatsiya yordamida aniqlanadi.
ʻ ʻ
Demak:
Birinchitaxmin: 
i - me’yoriytaqsimlangan.
Ikkinchi taxmin:
E(εi)= 0 - o rtacha hato nolga teng. ʻ
Haqiqatda biz stoxastik hatoni har bir qiymatini, ko pgina sabablar
ʻ
natijasi sifatida ko rishimiz mumkinki, bunda har bir sabab bog liq
ʻ ʻ
o zgaruvchini, u deterministik hisoblanishi mumkin bo lgan qiymatdan
ʻ ʻ
sezilarsiz tarzda og diradi.
ʻ
Bunday ko zdan kechirishda o lchash hatosi o xshashi bilan taqsimot
ʻ ʻ ʻ
hatosi to g ri va shuning uchun o rtacha hatoni me’yoriyligini va nolga
ʻ ʻ ʻ
tengligi haqida taxminlar o xshash.
ʻ

Uchinchi taxmin gomoskediklikka tegishli bo lib, u har bir hato ʻ  2
ning
qiymati noma’lum bo lgan bir xil variatsiyaga ekanligini anglatadi. Bu
ʻ
taxmin, masalan X ning katta qiymatlari uchun hato dispersiyasini imkoni,
huddi kichik qiymatlardagi kabi degan tasdiq bilan kelishiladi. YUqorida
ko rib o tilgan ishlab chiqarish funksiyasida, bu taxminga asosan ishlab
ʻ ʻ
chiqarishdagi variatsiya ham, ish kuchi qiymatiga bog liq eas.
ʻ
Uchinchi taxmin: Gomoskediklik:
Var (εi)= σ2
. (14)
To rtinchi taxmin: qoldiqdagi avtokorrelyasiya bilan bog liq. Taxmin
ʻ ʻ
qilinadiki, hatolar orasida avtokorrelyasiya yo q, ya’ni avtokorrelyasiya
ʻ
mavjud emas:
Cov (εi,εj)= 0 i≠ j
(15)
Bu taxmin shuni anglatadiki, agar bugun natijadagi ishlab chiqarish
kutilgandan ko p bo lsa, bundan ertaga ishlab chiqarish ko p (yoki kam)
ʻ ʻ ʻ
bo ladi degan xulosaga kelish kerak emas.
ʻ
Birinchi va to rtinchi taxmin birgalikda ehtimollik nuqtai-nazaridan,
ʻ
taqsimot hatolari bog liq emas deyish imkonini beradi. SHuning uchun
ʻ 
1 ,

2 ,... 
n o zgaruvchini o xshash va erkin taqsimlanishi sifatida qaralishi
ʻ ʻ
mumkin. E( 
i )=0 bo lgani uchun
ʻ
Var (εi)= E (ε)2
. (16)
Bundan
Cov (εi,εj)= E(εi,εj).
(17)
Beshinchi tahmin: X erkin o zgaruvchi stoxastik emasligini tasdiqlaydi.
ʻ
Boshqacha qilib aytganda, X ning qiymatlari nazorat qilinadi yoki butunlay
bashorat qilinadi.Bu taxminni muhim qo llanilishi shundan iboratki, i va j
ʻ
ning barcha qiymatlari uchun
E(εi,X j)= X jE(εi)= 0
(18)

Beshinchi taxmin: X qiymatlari stoxastik emas, ular tanlashda tanlov
miqyosidan qat’iy nazar o xshashʻ
(1
n)∑
n=1
(Xi− X )2
, (19)
noldan farq qiladi va uning n  limiti chekli son.
To g ri, amaliyotda ko rsatilgan taxminlarni mutloq mavjudligiga aniq
ʻ ʻ ʻ
erishish qiyin, lekin biz agar bu taxminlarga taxminan amal qilinsa qoniqish
hosil qilamiz. YUqorida keltirib o tilgan taxminlar klassik chiziqli regression
ʻ
model tuzish, Regresiya parametlarini hisoblash uchun zarur.
Regression tenglama va besh taxmin bilan keltirilgan regression
modelning to liq spetsifikatsiyasidan so ng, endi uni ayrim o ziga hos
ʻ ʻ ʻ
tomonlarini ko rib chiqamiz. Avvalombor,
ʻ  bog liq o zgaruvchining ʻ ʻ
taqsimot ehtimoliga qaytamiz.

i funksiyaning birinchi o rtachasi, (8) tenglamaning ikki qismini
ʻ
matematik kutilishi sifatida olinishi mumkin:
E (Yi)= E (α+ βX i+εi)= α+ βX i.
(20)
Bu,  va  parametrlar spetsifikatsiyasidan, X
i ning stoxastik
emasligidan (bu berilgan son ) va
εi= 0 o rtachadan (ikkinchi taxmin) kelib ʻ
chiqadi.
Keyin Y
i variatsiya bo lmish
ʻ
Var (Y i)= E [Y i− E (Y i)]
2= E [(α+ βX i+εi)− (α+ βX i)]
2= E (εi2)= σ2
(21)
Har bir X bog liq o zgaruvchiga
ʻ ʻ  o zgaruvchini o rtacha qiymatini ʻ ʻ
beruvchi tenglama regressiyaning empirik chizig i deyiladi.
ʻ
Bu chiziqni ordinata bilan kesishishi, X ning nolga teng qiymatida 
bahosini o lchaydigan
ʻ  kattalikka mos keladi.  ning og ishi, ʻ  qiymatni X
qiymatning har bir qo shimcha birligiga og ishdagi o zgarishini o lchaydi.
ʻ ʻ ʻ ʻ
Masalan, agar  yalpi iste’mol, X yalpi daromad ko rinishida bo lsa, u holda
ʻ ʻ

 nolga teng daromadda iste’mol darajasining chegaraviy og ishini namoyonʻ
qiladi. Bu o lchamlar qiymatlari noma’lum bo lgani uchun regressiyaning
ʻ ʻ
empirik chizig i ma’lum emas.
ʻ  va  ning o lchamlari qiymatlarini hisoblab, ʻ
regressiyaning nazariy chizig ini olamiz.
ʻ  va  ning qiymatlari α
¿
ва β
¿
hisoblangandek mos hisoblangan bo lsa, mos xolda, bunda regressiyaning
ʻ
nazariy chizig i quyidagi tenglama orqali berilgan :
ʻ
Yi=α+βXi
(22)
bunda
Yi -  ning tekislangan qiymati.
Barchasi bo lmasa ham, ko pchiligi
ʻ ʻ  empirik qiymatlar nazariy
chiziqda yotmaydi, shuning uchun  i va
Yi qiymatlar mos kelmaydi. Bu
farq qoldiq deb ataladi va
εi bilan belgilanadi. SHuning uchun quyidagi
tenglamalar farqlanadi:
Yi= α+βX i+εi
(empirik)
Y i= α+ β X i+εi
(nazariy).
Qisqa xulosalar
YUqorida qayd qilib o tilgan shartlarga rioya qilish regression tahlil
ʻ
sifatini oshiradi hamda ishlab chiqarilayotgan bashoratlarning yanada aniqroq
bo lishiga yordam qiladi. Korrelyatsion va regression tahlil bir-biri bilan
ʻ
uzviy bog langan. Regressiya tenglamalarini tuzishda bolanish faktorlarining
ʻ
natijali alomatlar bilan zich bog langanligidan foydalaniladi. SHu bilan birga,
ʻ
alomatlar o rtasidagi bog lanish zichligini o lchash aloqalar formasi qiymatga
ʻ ʻ ʻ
asoslanadi va, nixoyat, korrelyasiyalar ko rsatkichi regressiya tenglamasiga
ʻ
uning amaldagi qiymatini baholaydigan muhim kushimcha sifatida namoyon
bo ladi. SHuning uchun korrelyasion-regerssion tahlil asosida olingan
ʻ

ekonometrik modellarning ishonchliligini har tomonlama tekshirish va
baholash lozim.

Foydalanilgan adabiyotlar ro yxatiʻ
1.Berkinov B. Ekonometrika. – T.: SHarq, 2016.
2. Christopher Dougherty. Introduction to Econometrics. Oxford
University Press, 2011. – 573 p.
3. Gujarati D.N. Basic Econometrics. McGraw-Hill, 5 th
edition, 200 9 . –
922 p.
4.Abdullaev O.M., Xodiev B.YU., Ishnazarov A.I. Ekonometrika.
Uchebnik. –T.: Fan va texnologiya. 2007. – 612 s.
5.SHodiev T.SH. va boshqalar. Ekonometrika. – T.: TDIU , 2007 . –2 7 0
b.
6. www.mf.uz – O zbekiston Respublikasi
ʻ Moliya vazirligi sayti.
7. www.lex.uz – O zbekiston Respublikasi Qonun hujjatlari
ʻ
ma’lumotlari milliy bazasi.
8. www.ifmr.uz –Oʻzbekiston Respublikasi Prognozlashtirish va
makroiqtisodiy tadqiqotlar instituti sayti .

Ekonometrik modellarni baholash

Купить

Похожие документы
2001-yil sentabr voqealri va uning xalqaro munosabatlarga
1945-1990-yillarda Buyuk Britaniya
1918-1923 yillarda xalqaro munosabatlar, Versal Vashington siyetemasining tuzilishi
Ahmad al-farg‘oniy
Almashlab ekishni loyihalashtirish va joriy etish