Тошкент молия институти “Статистика ва эконометрика” кафедраси Фан: “Эконометрика”

ТОШКЕНТ МОЛИЯ ИНСТИТУТИ

“Статистика ва эконометрика”
кафедраси
Фан: “Эконометрика”
Лектор: Муминова М.А.
7-МАВЗУ. КЎП ОМИЛЛИ ЭКОНОМЕТРИК ТАҲЛИЛ
 
7.1. Моделларни тузиш усуллари.
7.2. Кўп омилли регрессияни тузишда омилларни саралаш.
7.3. Кўп омилли регрессия тенгламасининг шаклини танлаш.

Asosiy adabiyotlar

Asosiy adabiyotlar

• Gujarati D.N. Basic Econometrics. McGraw-Hill, 5th edition, 2009. – 922 p.
• Xodiev B.Yu., Shodiev T.Sh., Berkinov B.B. Ekonometrika: o‘quv qo‘llanma. –T.: IQTISODIYOT, 2018. -178 b.
• Habibullayev I.H, UtanovB. Ekonometrika asoslari: O‘quv qo‘llanma. –T.: “Iqtisod-Moliya”, 2018, -172b.
• Habibullayev I. Ekonometrika: Darslik. –T.: “Iqtisod-Moliya”, 2020, -240 b.
• Habibullayev I., Jumayev A. Ekonometrika: amaliy mashg‘ulot uchun o‘quv qo‘llanma. –T.: “Iqtisod-Moliya”, 2020, -176 b.
• Елисеева. И.И., Курышева С.В. и др. Эконометрика: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2007. – 260 с.

7.1. Моделларни тузиш усуллари.
Кўплик корреляцияси тасодифий кўрсаткичлар гуруҳи ўртасидаги боғланишларни ўрганади. Кўплик (кўп омилли) корреляция усули мураккаб жараёнларни таҳлил қилишнинг асосий усулларидан бири ҳисобланади. Бу усул мураккаб жараёнларда рўй бераётган ҳодисаларни моделлаштириш ва башорат қилиш имконини беради. Корреляция ва регрессия таҳлили усулини қўллаётган изланувчилар олдида турадиган асосий муаммолар бўлиб қуйидагилар ҳисобланади:
- функция кўринишини (турини) аниқлаш;
- омиллар-аргументларни ажратиш;

• жараёнларни тўғри баҳолаш учун зарур бўлган кузатишлар сонини аниқлаш.

Масалан, у ёки бу маҳсулот истеъмолининг даромадга боғлиқлигини моделлаштиришда тадқиқотчи ҳар бир даромад гуруҳида истеъмолга бир хилда таъсир этувчи маҳсулот баҳоси, оиланинг катта-кичиклиги, оила таркиби каби омилларни ҳам таъсири борлигини эътиборга олади.
Даромадни истеъмолга таъсири ҳақида тўғри тасаввурга эга бўлиш учун, бошқа таъсир этувчи омилларни ўзгармас деб қараган ҳолда, уларни корреляциясини ўрганиши зарур.
Битта ўрганилаётган омилни таъсирини баҳолаш учун барча шароитларни бирдек таъминлаб бериш мумкин эмас. Бундай ҳолатларда бошқа омилларни моделга киритиб уларнинг таъсирини ўрганишга ҳаракат қилинади, яъни қуйидаги кўп омилли регрессия тенгламаси тузилади:

7.2. Кўп омилли регрессияни тузишда омилларни саралаш.

Регрессион тахлил асосида танланган омиллар асосида боғланиш тури аниқланади. Натижавий кўрсаткич Y ва унга таъсир этувчи омиллар гурухи Х1, Х2, ......, Хn боғланиш турини умумий кўринишини қуйидаги функция ёрдамида ифодалаш мумкин:

Кўп омилли регрессияга киритилувчи омиллар қуйдаги талабларга жавоб бериши керак:

1. Улар миқдорий жиҳатдан ўлчаланадиган бўлиши керак. Агар моделга миқдорий жиҳатдан ўлчаш имконияти бўлмаган сифат кўрсаткичлари киритиладиган бўлса, уларни миқдор жиҳатдан аниқлаштириш зарур (масалан, ҳосилдорлик моделида тупроқнинг сифати бал кўринишида)

• 2. Омиллар ўзаро юқори даражали корреляцияда бўлиши керак эмас ва аниқ функционал боғланишда ҳам бўлиши керак эмас.

Аналитик ифодаларининг кўринишига қараб боғланишлар тўғри чизиқли (ёки умуман чизиқли) ва эгри чизиқли (ёки чизиқсиз) бўлади.

• Аналитик ифодаларининг кўринишига қараб боғланишлар тўғри чизиқли (ёки умуман чизиқли) ва эгри чизиқли (ёки чизиқсиз) бўлади.
• Агар боғланишнинг тенгламасида омил белгилар (X1, X2, ......., Xk) фақат биринчи даража билан иштирок этиб, уларнинг юқори даражалари ва аралаш кўпайтмалари қатнашмаса, яъни
• кўринишда бўлса, тўғри чизиқли боғланиш дейилади.

Агар омиллар орасида ўта юқори боғланиш мавжуд бўлса, у ҳолда уларнинг ҳар бирини натижавий белгига таъсирини алоҳида аниқлаб бўлмайди ва регрессия тенгламасининг параметрлари маънога эга бўлмай қолади.
Ушбу ҳолатда Х ўзгарувчи олдидаги регрессия коэффицентининг манфий қиймат Х ва Z ўзгарувчиларнинг ўзаро корреляциясини юқори эканлигини билдиради . Шунинг учун меҳнат унумдорлиги ўзгармаган ҳолда иш ҳақи ўсиши мумкин эмас.
Кўп омилли регрессияга киритилувчи омиллар мустақил ўзгарувчилар вариациясини аниқлаб бериши керак. Агар p омилли модел тузилган бўлса, натижавий белгининг p омиллар регрессиясидаги аниқланган вариацияси улушини ифодаловчи детерминация кўрсаткичи ҳисобланади. Моделда эътиборга олинмаган омилларнинг таъсири ифода билан ва унга мос қолдиқ дисперсия билан баҳоланади.

Ифодаси тўғри чизиқли (ёки чизиқли) тенглама бўлмаган боғланиш эгри чизиқли (ёки чизиқсиз) боғланиш деб аталади. Xусусан, парабола

• Ифодаси тўғри чизиқли (ёки чизиқли) тенглама бўлмаган боғланиш эгри чизиқли (ёки чизиқсиз) боғланиш деб аталади. Xусусан, парабола

гипербола

гипербола

ёки

даражали функция

ёки