|
Омилларни қиёсий баҳолаш ва уларнинг бир қисмини ажратиш учун ҳар бир омилнинг натижавий омил y билан ва қолган омилларнинг хар бири билан чизиқли боғлиқлигининг зичлигини ўлчовчи жуфт корреляция коэффициентларининг матрицаси тузилади.
|
y
|
x1
|
x2
|
….
|
xj
|
…..
|
xk
|
y
|
1
|
ryx1
|
ryx2
|
…..
|
ryxj
|
….
|
ryxk
|
x1
|
rx1y
|
1
|
rx1x2
|
…..
|
rx1xj
|
….
|
rx1xk
|
x2
|
rx2y
|
rx2x1
|
1
|
…..
|
rx2xj
|
….
|
rx2xk
|
….
|
….
|
….
|
….
|
….
|
….
|
….
|
….
|
xj
|
rxiy
|
rxix1
|
rxix2
|
…..
|
1
|
….
|
rxixk
|
…..
|
…..
|
…..
|
…..
|
…..
|
…..
|
….
|
…..
|
xk
|
rxky
|
rxkx1
|
rxkx2
|
…..
|
rxkxj
|
….
|
1
| Жуфт корреляция коэффициентлари матрицаси – симметрик матрица (rij = rji) бўлиб, унинг асосий диагоналида омилларнинг ўзаро боғлиқлик кучининг тавсифи жойлашган, барча бошқа элементлар i ва j омиллар жуфт корреляциясининг коэффициентлари ҳисобланади. Жуфт корреляция коэффициентлари матрицаси – симметрик матрица (rij = rji) бўлиб, унинг асосий диагоналида омилларнинг ўзаро боғлиқлик кучининг тавсифи жойлашган, барча бошқа элементлар i ва j омиллар жуфт корреляциясининг коэффициентлари ҳисобланади.
Корхоналар рақами
|
Ялпи даромад
|
Асосий фондлар
|
айланма фондлар
|
1
|
203
|
118
|
105
|
2
|
63
|
28
|
56
|
3
|
45
|
17
|
54
|
4
|
113
|
50
|
63
|
5
|
121
|
56
|
28
|
6
|
88
|
102
|
50
|
7
|
110
|
116
|
54
|
8
|
56
|
124
|
42
|
9
|
80
|
114
|
36
|
10
|
237
|
154
|
106
|
11
|
160
|
115
|
88
|
12
|
75
|
98
|
46
|
13
|
89
|
105
|
56
|
14
|
115
|
120
|
79
|
|
Ялпи даромад
|
Асосий фондлар
|
айланма фондлар
|
Ялпи даромад
|
1
|
|
|
Асосий фондлар
|
0,5479
|
1
|
|
айланма фондлар
|
0,8184
|
0,4284
|
1
| 3. Мультиколлинеарлик ва уни бартараф этиш усуллари Агар моделга икки ёки ундан кўп жипс чизиқли корреляцион ўзаро боғланган омил киритилса, у ҳолда регрессия тенгламаси билан бир қаторда бошқа чизиқли боғлиқлик ҳам пайдо бўлади. Мультиколлинеарлик деб номланувчи бундай ҳодиса регрессия коэффициентларининг миқдорини бузиб кўрсатади ва уларнинг иқтисодий талқинини қийинлаштиради. Мультиколлинеарлик таъсири остида юзага келадиган ўзгаришлар: - Моделдаги ошиш тенденциясига эга бўлган параметрлар миқдорини бузиб кўрсатади;
- Регрессия коэффициентлари иқтисодий талқини маънонинг ўзгаришига олиб келади;
- Нормал тенгламалар тизимининг заиф шартланганлигини келтириб чиқаради;
- Энг мухим омилли белгиларни аниқлаш жараёнини мураккаблаштиради.
Ушбу ҳолатда кўп омилли регрессия тенгламасига х2 ва х3 омиллар киритилади | |
y
|
x1
|
x2
|
x3
|
y
|
1
| | | |
x1
|
0,8
|
1
| | |
x2
|
0,7
|
0,8
|
1
| |
x3
|
0,6
|
0,5
|
0,2
|
1
| Мультиколлинеарлик муаммосини ҳал этиш босқичлари: - Мультиколлинеарликнинг мавжудлигини аниқлаш.
- Мультиколлинеарлик пайдо бўлишининг сабабларини аниқлаш.
- Мультиколлинеарликни бартараф этиш чораларини ишлаб чиқиш.
Омиллар ўртасида мультиколлинеарликнинг пайдо бўлишининг асосий сабаблари - Ўрганилаётган омиллар ҳодиса ёки жараённинг бир томонини тавсифлайди (масалан, ишлаб чиқарилган махсулот ҳажми ва асосий фондларнинг ўртача йиллик қиймати кўрсаткичларини моделга бир вақтнинг ўзида киритиш тавсия этилмайди, чунки уларнинг иккаласи ҳам корхонанинг ўлчамини тавсифлайди).
- Умумий қиймати доимий катталикни ўзида намоён этувчи омиллар сифатида фойдаланиш (масалан, асосий фондларнинг яроқлилик коэффициенти ва эскириш коэффициенти).
- Бир-бирининг элементлари ҳисобланган омиллар (масалан, махсулотни ишлаб чиқариш харажатлари ва махсулот бирилигининг таннархи).
- Бир-бирини такрорловчи иқтисодий маъно бўйича омиллар (масалан, фойда ва махсулотнинг рентабеллиги).
Хусусий регрессия тенгламаси Қуйидаги регрессия тенгламасидан Қуйидаги регрессия тенгламасидан регрессиянинг хусусий тенгламалfрини хосил қилиш мумкин:
……….. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Эластиклик. Хусусий регрессия тенгламалари ёрдамида хусусий эластиклик коэффициентларини аниқлаш мумкин: - Корреляциянинг хусусий коэффициентлари омиллар йиғиндисига иккита белгининг боғлиқлигини тавсифлайди. Бунда ушбу омилларнинг бошқа омиллар билан барча боғлиқликлари йўқотилган, яъни шартли-доимий (ўртача) дарачада мустаҳкамланган бўлиши керак.
- Хусусий корреляция коэффициенти қолган омилларнинг қатъий белгиланган қийматида иккита ўзгарувчи ўртасидаги боғлиқликнинг зичлигини (жипслигини) тавсифлайди.
y – товар импорти х1 – товарнинг мамлакатда ишлаб чиқарилиш хажми х2 – товар захирасининг ўзгариши х3 – товарнинг ички бозордаги истеъмоли
х1 =160,2; х2 =4,0; х3 =190,5
Омиллар ўртасидаги боғлиқлик шаклининг қандай бўлишидан қатъий назар, кўп омилли корреляция коэффициенти худди кўп омилли корреляция индекси каби аниқланиши мумин:
- Натижавий омилнинг умумий дисперсияси
- Регрессия тенгламаси учун қолдиқ дисперсия
Кўп омилли корреляция индекси қиймати жуфт корреляция коэффициентларининг энг максималига тенг ёки ундан катта бўлиши керак:
i=1,2, …, k
Хусусий корреляция коэффициенти, масалан, ryx1(x2), моделга киритилган учинчи катталик х2 нинг таъсири истисно этилган ҳолда у ва х1 катталиклари ўртасидаги чизиқли боғлиқликнинг даражасини тавсифлайди: х1 ни таъсири истисно этилган ҳолда у ва х2 га боғлиқлик: Омилларнинг ўзаро боғлиқлигини натижавий омилнинг таъсири бартараф этилган ҳолда ҳисоблаш формуласи:
Хусусий корреляция коэффициенти -1 дан +1 гача бўлган оралиқда ўзгаради.
Агар р та омилли регрессия ўрганилаётган бўлса, у ҳолда нафақат биринчи, иккинчи, ..., (р-1) тартибли хусусий корреляция коэффициентларини, балки х1 омилнинг таъсирини бошқа омилларнинг турли шартларида баҳолаш мумкин бўлади: ryx1;x2 - x2 омилнинг ўзгармас таъсирида; ryx1;x2x3 - x2 ва х3 омилнинг ўзгармас таъсирида; ryx1; x2…xp- регрессия тенгламасига киритилган барча омилларнинг таъсири ўзгармас деб қаралганда. у омилгага xi омилнинг таъсирини бошқа омилларнинг ўзгармас даражасида хусусий корреляция коэффициентини ҳисоблаш формуласи: - барча р омилларни натижавий билан кўпомилли
детерминация коэффициенти
- кўпомилли детерминация коэффициентининг ўзи,
фақат моделга xi омил киритилмаган ҳолати
Do'stlaringiz bilan baham: |
