Ҳабибуллаев Иброҳим, Утанов Бунёд

Динамик қаторларнинг ўзаро боғланишларини баҳолашнинг ўзига хос хусусиятлари

Динамик қаторлар шаклида берилган ўзгарувчиларнинг боғланишларини сабаб ва оқибатларини ўрганиш эконометрик

моделлаштиришда энг мураккаб масалалардан ҳисобланади. Бу масалаларда ананавий корреляцион-регрессион таҳлил усулларини қўллаш эконометрик моделларни тузиш ва уларни таҳлил қилиш босқичларида муҳим бўлган қатор муаммоларни келтириб чиқаради. Бу муаммолар биринчи навбатда эконометрик моделлаштиришда маълумотлар манбааси бўлган динамик қаторларнинг хусусияти билан боғлиқ. Ушбу бобнинг аввалги параграфларидан маълумки динамик қаторларнинг ҳар бир даражаси учта асосий компоненталар: тенденция, циклик (мавсумий) ва тасодифий компоненталардан иборат. Ушбу компоненталарнинг мавжуд бўлиши динамик қаторларнинг корреляцион-регрессион таҳлили натижаларига қандай таъсир этишини кўриб чиқамиз.
Бундай таҳлилнинг дастлабки босқичи ўрганилаётган динамик қаторларнинг тузилишини аниқлашдан иборат. Агар бу босқичда динамик қаторлар мавсумий ёки циклик тебранишларга эга бўлса, у ҳолда ўзаро боғланишларни ўрганиш бўйича кейинги тадқиқотларни олиб боришдан олдин динамик қаторлар даражаларидан мавсумий ва циклик компоненталарни чиқориб ташлаш керак. Чунки, уларнинг динамик қаторларда мавжуд бўлиши, агар иккала қатор бирдек такрорланувчи циклик тебранишга эга бўлса қаторларнинг боғланиш кучи ҳақиқий кўрсаткичларининг қийматларини кўтарилишига олиб келади, агар мавсумий ёки циклик тебранишлар фақат қаторлардан бирида бўлса ёки қаторларда тебранишлар динамиклиги турлича бўлса, кўрсаткичларнинг қийматларини камайишига олиб келади.
Динамик қаторлар даражаларидан масумий компоненталарни чиқариб ташлашни аддитив ва мультипликатив моделлар қуриш усулларидан фойдаланган ҳолда амалга ошириш мумкин. Соддалик учун боғланишларни таҳлил қилиш усулларини ёритишда ўрганилаётган динамик қаторларда даврий тебранишлар мавжуд эмас деб қараймиз. Фараз қилайлик, Х ва У қаторлари орасидаги боғланиш ўрганилаётган бўлсин. Боғланишни миқдорий жиҳатдан тавсифлаш учун чизиқли корреляция коэффициентидан
фойдаланамиз. Агар динамик қаторлар тенденцияга эга бўлса корреляция коэффициентининг мутлоқ қиймати юқори бўлади(Х ва У қаторларнинг тенденциялари устма-уст тушса корреляция коэффициенти мусбат, қарама– қарши йўналишда бўлса манфий бўлади). Лекин бундан x нинг ўзгариши сабабли y ҳам ўзгараяпти(ёки тескариси) деган хулосага келиш керак эмас.
Корреляция коэффициентининг юқори бўлиши бу х ва y ларнинг вақтга боғлиқлиги ёки тенденция мавжудлигининг натижасидир. Шу билан бирга сабаб-оқибат орқали бир-бири билан умуман боғланмаган қаторлар бир хил ёки қарама-қарши тенденцияга эга бўлишлари ҳам мумкин. Масалан, олий ўқув юрти битирувчилари сони билан дам олиш масканлари сони ўртасидаги боғланишнинг корреляция коэффициенти маълум бир давр учун 0,8 бўлган бўлсин. Табиийки бу ҳолат дам олиш масканларининг сонини кўпайиши олий ўқув юрти битирувчиларнинг сонини ортишини ёки битирувчиларнинг сонини ортиши дам олиш масканларига талабнинг ортишига олиб келмайди, албатта.
Ўрганилаётган қаторлар ўртасидаги сабаб-оқибат боғлиқлигини тавсифловчи корреляция коэффициентини олиш учун, ҳар бир қаторда тенденция мавжудлигидан келиб чиқадиган “ёлғон корреляция”дан қутилиш керак. Бунинг учун тенденцияларни йўқотиш усулларининг биридан фойдаланилади. Фараз қилайлик, иккита х_t ва y_t динамик қаторлар учун қуйидаги кўринишдаги жуфт регрессия тенгламаси тузилган бўлсин:

y_t  a  b  x_t

• 
   _t
  

(8.2.1)

Ушбу ҳар бир динамик қаторда тенденциянинг борлиги моделнинг боғлиқ бўлган y_t ўзгарувчи ва боғлиқ бўлмаган x_t ўзгарувчиларга моделда бевосита эътиборга олинмаган вақт омили таъсир этаётганлигини билдиради.

Вақт омилининг таъсири жорий ва ўтган вақт мобойнидаги ^ _t
қолдиқлар

қийматлари орасидаги корреляцион боғланишда ифодаланади. Бундай боғланишлар “қолдиқлардаги автокорреляция” дейилади.

Қолдиқдаги автокорреляция бу ЭККУнинг асосий шартларидан бири бўлган, регрессия тенгламасида ҳосил бўладиган қолдиқнинг тасодифийлиги шартининг бузилишидир. Бу муаммони ечиш йўлларидан бири модель параметрларини баҳолашда умумлашган ЭККУни қўллашдан иборат.

1.