Ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlarni modellashtirish va prognozlash

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: