|
bog‘lanishini ifodalovchi regressiya tenglamalar tizimi
tushuniladi
.
Korrelyatsiya koeffitsiyenti ikki o‘zgaruvchi o‘rtasidagi bog‘lanish qanchalik
kuchli ekanini ko‘rsata oladi, biroq ular orasidagi bog‘liqlikning ko‘rinishini
aniqlab bera olmaydi. Buni tushuntirish uchun avval oldingi mulohazalarga
tayangan holda sababiy bog‘lanish nazariyasini ishlab chiqish, ana shu tahmin
qilingan bog‘lanishni aks ettiradigan modelni yasash, so‘ngra bu modelni statistik
sinovdan o‘tkazish lozim bo‘ladi. Bu masalalar bilan
regressiya tahlili
bo‘limida
tanishib chiqamiz. Ko‘rsatkichlar orasidagi mohiyati bo‘yicha korrelyatsiyaviy
bo‘lgan bog‘lanish regressiya tenglamasida mos matematik formula shaklini olgan
funksional bog‘lanish ko‘rinishida tasvirlanadi.
Ekonometrikaning asosida parametrlari matematik statistikaning usullari
orkali baxolanadigan omillar taxlilining iktisodiy matematik modeli yetadi. Bu
model statistika asosida u yeki bu iktisodiy jarayenlarni prognozlash, taxlil etish
kabi tadkikotlar yuritish uchun xizmat kiladi. Bunday modellarni ekonometrik
modellar deb yuritiladi.
2.4.3.
Ekonometrik modellashtirishda korrelyatsion regression tahlil
Ekonometrikani asosini iktisodiy- statistik modellar tashkil etadi.
Ular
turli ijtimoiy-iktisodiy vokea va jarayenlarni taxlil kilish va rivojlanish istikbolarini
belgilashda keng kullaniladi.Ekonometrik model – bu ehtimollik- stoxastik model.
Bu model yordamida iqtisodiy ko‘rsatkichlarni o‘zgarish qonuniyatlarini
matematik ko‘rinishida tenglamalar, tengsizliklar va tenglamalar tizimi ko‘rinishda
ifodalash mumkin.
Umumiy ko‘rinishida ekonometrik model quyidagicha
yoziladi:
n
x
x
x
f
Y
,...,
,
2
1
61
Ekonometrik modelda
Y
– asosiy endogen ko‘rsatkich, modelda
Y
o‘zgarish qonuniyatlarini
n
x
x
x
,...,
,
2
1
yordamida o‘rganish mumkin.
n
x
x
x
,...,
,
2
1
– ta’sir etuvchi, ekzogen ko‘rsatkichlar.
Ekonometrik model chiziqli va chiziqsiz ko‘rinishda tuzilishi mumkin:
Chiziqsiz modellar parabola, giperbola, darajali funksiya, ko‘rsatkichli
funksiya, trigonometrik funksiya va boshqalar ko‘rinishida bo‘lishi mumkin.
Ayrim belgilar boshqa belgilarga ta’sir qilib, ularning o‘zgarishiga sababchi
bo‘ladi, ya’ni ular erkin o‘zgaruvchan, boshqalari esa ularga qaramdir. Shu
jixatdan belgilar ikki xilga bo‘linadi. Boshqa belgilarning o‘zgarishiga sababchi
bo‘ladigan belgi omil belgi deyiladi. Boshqa belgilarning ta’siri ostida
o‘zgaradigan belgi esa natijaviy belgi deb ataladi.
Belgilar o‘rtasidagi bog‘lanishlarning tavsifiga qarab, bog‘lanishlar ikki turga
bo‘linadi: funksional bog‘lanish va korrelyatsion.
Funksional bog‘lanish – bunda omil belgilarining har bir qiymatiga natijaviy
belgining bitta yoki bir necha aniq qiymati mos kelishi tushuniladi.
Omillarning xar bir qiymatiga turli zamon va makon sharoitlarida natijaviy
belgining aniq qiymatlari emas, balki xar xil qiymatlari mos keladigan boglanish
korrelyatsion boglanish yoki munosabat deyiladi. Korrelyatsion boglanishning
xarakterli xususiyati shundan iboratki, bunda omillarning to‘liq soni noma’lum
bo‘ladi. Belgilarning soniga qarab, korrelyatsion bog‘liklik ikki ko‘rinishda
bo‘ladi:
- Oddiy korrelyatsiya (juft). Bunda ikki belgi orasidagi bog‘liklik o‘rganilib,
bu belgilardan biri- natijaviy, ikkinchisi esa – omil belgidir.
- Ko‘p omilli korrelyatsiya. Bunda uch, to‘rt juft va undan ortiq belgilar
o‘rtasidagi bog‘liqlik o‘rganilib, bu belgilardan biri hamma vaqt – natijaviy,
qolganlari esa – omil belgilardir.
Regression taxlil yordamida iktisodiy xodisalarning kelajak davrlar uchun istikbol
mikdorlarini baxolash va ularning extimol chegaralarini aniklash mumkin.
Regression va korrelyatsion taxlilda boglanishning regressiya tenglamasi
aniklanadi va u ma’lum extimol (ishonch darajasi) bilan baxolanadi, sungra
iktisodiy-statistik taxlil kilinadi.
Regression va korrelyatsion taxlil kuyidagi 4 boskichdan iborat bo‘ladi:
1)
masala qo‘yilishi va dastlabki taxlil;
2)
ma’lumotlarni to‘plash va ularni o‘rganib chiqish;
3)
bog‘lanish shakli va regressiya tenglamasini aniqlash;
4)
regressiya tenglamasini baholash va taxlil qilish.
Yo‘nalishlarning o‘zgarishiga qarab, (Boglanishlar analitik ifodalarining
ko‘rinishlariga qarab to‘gri chiziqli (yoki umuman chiziqli) va egri chiziqli (yoki
chiziqsiz) boglanishlarga bo‘linadi:
To‘gri chiziqli boglanishni ifodalaydigan regressiya (Natijaviy belgining
o‘rtacha darajasi (
у
х
) bilan omil belgi (X) o‘rtasidagi korrelyatsion bog‘lanishni)
62
ifodalaydigan regressiyaning chiziqli tenglamasi tenglamasini quyidagicha yozish
mumkin:
x
Y
=
a
0
+ a
1
x x-omil belgi qiymati
x
Y
- natijaviy belgi qiymati
Bu yerda:a
0
–ozod xad;a
1
–regressiya (tenglamasining koeffitsiyenti). a
0
va a
1
larni tenglama parametrlari xam deyishadi. Bu parameterlarni aniqlash uchun,
kichik kvadratlar usulidan foydalanish, quyidagi tenglamalar tizimini yechish
zarur:
Do'stlaringiz bilan baham: |
