Ekonometrika asoslari fanidan yozgan mustaqil ishi

y  1000  2  x  

Ko’rinib turibdiki, har doim ham tasodifiy xolatlarni e’tiborga olish uchun imkoniyatlar mavjud.
Talabni narxga teskari bog’liqligini albatta chiziqli y^ˆ_x  a  b  x
funktsiya bilan tavsiflash shart emas. Bunday bog’lanishni tavsiflovchi boshqa munosabatlar ham mavjud, masalan:

Shuning uchun tasodifiy miqdorning (xatolikning) katta kichikligi tanlab olingan modelni qanchalik to’g’ri tuzilganliga bog’liq. Tasodifiy miqdor qancha kichik bo’lsa, natijaviy ko’rsatkichning nazariy qiymati shunchalik, uning haqiqiy qiymati bilan ustma-ust tushadi.

Xatoga yo’l qo’yilishiga nafaqat matematik funktsiyani noto’g’ri tanlash, balki regressiya tenglamasida muhum bo’lgan omilni xisobga olmaslikka ham bog’liq, ya’ni ko’p omilli regressiyaning o’rniga juft regressiyani qo’llash ham sabab bo’ladi. Masalan ma’lum bir maxsulotga bo’lgan talab nafaqat uning narxiga, balki jonboshiga to’g’ri keladigan daromadga ham bog’liq bo’lishi mumkin.
Xatolikka yo’l qo’lilishida ma’lumotlarni tanlashdagi xatolik ham sabab bo’lishi mumkin. Chunki tadqiqotchi ko’rsatkichlar orasidagi bog’lanish qonuniyatlarini aniqlashda tanlab olingan ma’lumotlar asosida ish ko’radi.
Tanlashdagi xatolik ko’pchilik holatlarda iqtisodiy jarayonlarni o’rganishda boshlang’ich statistik ma’lumotlar to’plamini bir jinisli bo’lmaganligi uchun ham yuzaga keladi. Agar ma’lumotlar zamon va makonda bir jinisli bo’lmasa regressiya tenglamasi hech qanday ma’noga ega bo’lmaydi. Bunday holatlarda natijani yaxshilash uchun o’rganilayotgan statistik ko’rsatkichlarning anamal(haqiqatga to’g’ri kelamaydigan) qiymatlarini to’plash birliklaridan chiqarib tashlanadi.
Regressiya usullarini amaliyotda qo’llashda ma’lumotlarni o’rganishdagi xatoliklar katta xavf tug’diradi.
Agar noto’g’ri qurilgan modellarni ularni shaklini o’zgartirib xatolikni kamaytirish mumkin bo’lsa, ma’lumotlarni tanlashdagi xatolikni ma’lumotlar hajmini, ya’ni statistik to’plamni kattalashtirish bilan kamaytirish mumkin.
Ma’lumotlarni o’lchashdagi xatoliklar makrodarajadagi tadqiqotlarda katta axamiyatga ega. Bozor iqtisodiyoti sharoitida talab va ist’molni tadqiq qilishda asosiy o’zgaruvchi sifatida “aholi jon boshiga daromad” keng qo’llaniladi. Shu bilan birga daromad miqdorini statistik nuqtai nazaridan aniqlash(o’lchash)da qator qiyinchiliklarga duch kelinadi. Bu bo’yicha olinadigan ma’lumotlar xatodan holi emas, masalan, hisobdan chetda qoladigan yashirilgan daromadlarni aytish mumkin.
Ekonometrik tadqiqotlarda ma’lumotlarni o’lchab olishdagi xatolarni minimal holatga keltirilgandan so’ng asosiy e’tibor modellarni qurishdagi xatoliklarga qaratiladi.
Juft regressiyada y^ˆ_x  f x matematik funktsiyani ko’rinishlarini tanlash uchta usul
bilan amalga oshirilishi mumkin:

• 
  grafik usuli;
  
• 
  analitik usul, ya’ni o’zaro bog’lanishlarni o’rganish nazariyasidan kelib chiqib;
  
• 
  eksperimental (tajriba)usuli;
  

Ikki ko’rsatkich orasidagi bog’lanishlarni o’rganishda regressiya tenglamalarini grafik usulida tanlash ko’rgazmali chizmalar shaklida amalga oshiriladi. Bu usul korrelyatsiya maydoniga asoslanadi. Bog’lanishlarni miqdoriy jixatdan baholashda qo’llaniladigan egri chiziqlarni asosiy turlari quydagi rasmlarda keltirilgan.


2.1.- Rasm. Ikki o’zgaruvchi orasidagi bog’lanishni miqdoriy jihatdan baholashda qo’llaniladigan egri chiziqlarning asosiy turlari

x
а  y^ˆ _x  a  b  x; в  y^ˆ _x  a  b / x; д  y^ˆ  a  x^b ;....
b- y^ˆ  a  b  x  c  x²;

x

x
g-y^ˆ  a  b  x  c  x²  d x ³

x
е - y^ˆ  a  b^x

Regressiya tenglamasini tanlashning analitik usuli ko’proq amalda qo’llaniladi. Ushbu usul taxlil qilinayotgan ko’rsatkichlarning o’zaro bog’lanish tabiatini o’rganishga asoslanadi.
Masalan, korxonaning elektr energiya( y )ga bo’lgan talabi ishlab chiqarilayotgan maxsulot xajmi( x )ga bog’liq holda o’rganilayotgan bo’lsin. Barcha iste’mol qilingan elektr energiya( y )ni ikki qismga bo’lish mumkin:

• 
  a ishlab chiqarish bilan bog’liq bo’lmagan;
  
• 
  ishlab chiqarish hajmi( b  x ) ko’payishi bilan proportsional ravishda ortib boruvchi bevosita ishlab chiqarish hajmi bilan bog’liq bo’lgan qismlarga.