Мавзу макроиқтисодий прогнозлашнинг моҳияти, предмети ва объекти 2

12.3. Иқтисодий ўсишни прогнозлаштиришда ишлаб чиқариш функцияси.

И шлаб чиқариш функцияси – бу, иқтисодий-математик тенглама бўлиб, ишлаб чиқариш ўсиши билан ҳаражат ўсишининг ўртасидаги боғлиқликни ифодалайди. Математик ишлаб чиқариш функцияси турли хил шаклларда бўлиши мумкин.

Ишлаб чиқариш натижалари чизиқли боғланишга ўхшаган 1 тадан 8 тагача мураккаб ишлаб чиқариш функциялари бир неча омилларга боғланган даражали функциялардир.
Биргина иқтисодий ўсишнинг омиллари моделлари ишлаб чиқариш объектини прогнозлашнинг системасига, унинг ҳажмига боғлиқ бўлган динамикасига ва бошқа бирор омилнинг динамикасига асосланган.
Иқтисодий ўсишга кўп омиллар таъсир этади, шулардан асосийлари: таклиф омили, талаб омили ва тақсимот омили.
Омиллар таъсирига қараб иқтисодий ўсиш моделлари тузилади. Уларнинг 2 хил кўриниши мавжуд, яъни 2 омилли ва кўп омилли.

Ишлаб чиқариш функцияси шаклидаги модел: Y=A₀ KL

иқтисодиётда энг кўп тарқалган.
Иқтисодий ўсишни прогнозлаштириш эконометрик модели қуйидаги кўринишда бўлади:
Y= a₀ X1₂₁ X2₂₂ X3₂₃
Кўрсаткичлар динамикаси қаторининг ўзгариш тенденциясини излаш турли хил вақтинчалик функциялар ёрдамида ўтказилади.
Келажакда иқтисодий ривожланиш шароитларини сақлаб қолиш учун вақтинчалик функциялар билан ишлаб чиқариш динамикасини прогнозлаштиришда топилган баҳолар ёки алоҳида омиллар экстрополяция қилинади. Экстрополяция моделларини 5 йилдан 7 йилгача қўлланилиши кўпроқ фойдали ва яхши натижа беради. Бу усуллар узоқ муддатга қўлланилганда аниқлик даражаси камаяди.


12.4. Экстрополяция усули, корреляцион анализ усули.

Экстраполяция ёрдамида жараёнлар юзага келишида, одатда, у ёки бу кўп миқдорий объект тавсифи статистик тенденцияларини йигишда, ўзгариш нуқтасидан бошланади. Экстраполяция усуллари энг кўп тарқалган ва барча прогнозлаш усуллари орасида нисбатан кўп ишлаб чиқилган усуллардан ҳисобланади.

Экстраполяция усулининг мақсади қуйидагича ҳисобланади:
Прогнозлаш объектини характерловчи ўтган даврга нисбати, тадбиқ қилиш қонуниятлари аниқланади ва мос холда бу маълумотларнинг ўсиш потенциаллари тўгрисидаги статистиқ маълумотларни таҳлил қилиш, сўнгра ташқи мухитда эмперик ёки динамик қаторда бўлган прогнозловчи катталикларнинг қийматлари аниқланади.
Регрецион тахлил - ўрганилаётган тасодифий харакатнинг тасодифий меъёрини ва ўрганилаётган микдорий ўзаро муносабатлар ўртасидаги богланишни ишлаш учун кўлланилади. Яъни, тасодифий ва иктисодий меъёрлар ўртасидаги богланиш регреция деб аталади. Регрецион тахлил–ушбу богланишнинг тахлили усулидир.
Регриссия ўртача натижа белгиларининг омил белгилари билан богликлигини кўрсатади.
Прогнозлаш учун регрессион тахлил усули кўланилаётганда математик формула тузилади. У формула прогнозлаштириш объекти билан бирга унга таъсир этувчи битта ёки бир нечта омилларнинг богланишини ўзида акс эттиради. Бу усул ишлатилаётган объектнинг хусусиятини тахлил қилишга имкон беради. Бунда намуна тузилиб, ундан сўнг намунадаги бир кўрсаткичнинг ахамиятини бошқа кўрсаткичга боглиқлиги хисобланади.
Регрессия.
Жуфт корреляция коэффициентининг ахамияти-танланиш хажмига боглиқ тасодифий меъёрдир.
Назорат сони пасайган сари корреляция коэффициентининг ишонарлилиги пасаяди.
Корреляция коэффициентининг квадрати детерминация коэффициенти деб аталади ва назарий мохияти ўзгарувчининг хақиқий мохиятига мос келишини кўрсатади.
Кўплик корреляция коэффициенти (R) бўйича аргумент ва функция омиллари ўртасидаги боглиқлик мухокама қилинади.