Umumiy dinamik model. Obyektlar majmui iqtisodiy ko`rsatkichlar

69. Трендлар ҳақида тушунча (тренд мазмуни, трендларнинг асосий кўринишлари, чизиқли ва чизиқсиз трендлар).
Юқорида таъкидланганидек, тренд асосий таркибий қисм ҳисобланади. Тренд – бу вақт қаторидаги тасодифий ўзгариб туришлардан озми-кўпми ҳоли бўлган барқарор тенденция. Мураккаб ижтимоий ҳодисалар кўрсаткичларининг ўзгариш тенденцияларини фақат тренднинг у ёки бу тенгламаси, чизиғи билан тақрибан ифодалаш мумкин. Вақт қаторларида одатда учта турдаги тенденциялар мавжуд. Ўрта даражадаги тенденция одатда атрофида тадқиқ этилаётган ҳодисанинг ҳақиқий даражалари вариантланадиган чизиқли математик тенглама ёрдамида ифодаланади. Тенглама қуйидаги кўринишга эга:

Мазкур функциянинг маъноси шундан иборатки, тренднинг қийматлари алоҳида даврларда динамик қаторнинг математик кутишлари билан иштирок этади. Дисперсия тенденцияси эмпирик тенгламалар билан қаторнинг детерминацияланган таркибий қисми ўртасидаги оғишлар ўзгаришининг тенденциясини тавсифлайди. Автокорреляция тенденцияси динамик қаторнинг алоҳида тенгламалари ўртасидаги боғлиқликни тавсифлайди. Тренд тенгламасини танлашда оддийлик тамойилига амал қилиш лозим. У чизиқларнинг бир неча хиллари ичидан эмпирик маълумотларга энг яқин (энг оддий) чизиқни танлашдан иборат.
70. Билвосита кичик квадратлар усули ва унинг қўлланилиши (кичик квадратлар усули, билвосита кичик квадратлар усулини қўллаш алгоритми).
Койк оддий энг кичик квадратлар усули билан параметрлашнинг имкони йўқлиги туфайли лагларнинг чексиз сонига эга бўлган моделларни баҳолаш методикасини таклиф қилди,чунки омиллар сони чексиз. Лагларнинг геометрик таркибида шу нарса назарда тутиладики, αi коэффициентлари омилли белгининг лаг қийматларида геометрик прогрессияда камайиб боради:

Лагнинг геометрик таркибини график кўринишда қуйидаги тарзда намоён этиш мумкин:

91. Вақтли қаторларда автокорреляция (автокорреляция ва унинг мазмуни, xисоблаш усули, автокорреляциянинг тулари ва хоссалари).

Avtokorrelyatsiya deb haqiqiy qator darajalari bilan vaqt bo`yicha bir yoki bir necha davrlarga surilgan darajalar o`rtasidagi korrelyatsiyaga aytiladi. Avtokorrelyatsiya – dinamik qatordagi ketma-ket qiymatlar orasidagi bog`liqlik.
Avtokorrelyatsiyaning 2 turini ajratish lozim:

1. 
   Bir yoki undan kòp òzgaruvchilarni kuzatishlardagi avtokorrelyatsiya;
   
2. 
   Xatolar avtokorrelyatsiyasi yoki trenddan oġishlardagi avtokorrelyatsiya
   

Avtokorrelyatsiya xossalari
•Avtokorrelyatsiyasi koeffitsienti qatorning joriy va oldingi darajalari chiziqli yoki chiziqliga yaqin boġliqlikning mavjudligi haqida mulohaza yuritish imkonini beradi chunki korrelyatsiyaning chiziqli koeffitsientiga òxshashligi asosida tuziladi.
• Avtokorrelyatsiya koeffitsientining belgisi qator darajalaridagi tendensiyaning ortishi yoki kamayishi haqida mulohaza yuritish imkonini bermaydi, chunki kòpincha vaqt qatorlarining avtokorrelyatsiyasi musbat.

92. Дарбин-Уотсон мезони ва унинг қўлланилиши (биринчи тартибли aвтокорреляция ва унинг хусусиятлари, d-статистика ва уни ҳисоблаш tартиби, мезон қийматларининг аҳамиятли ва аҳамиятсиз оралиқлари).

Hozirgi vaqtda avtokorrelyatsiya mavjudligini tekshirishda Darbin-Uotson mezoni qo`llanadi:

DW – mezon mumkin qiymatlari 0–4 oraliqda yotadi. Agar qatorda Avtokorrelyatsiya bo`lmasa, uning qiymatlari 2 atrofida tebranadi. Hisoblab topilgan Haqiqiy qiymatlari jadvaldagi kritik qiymat bilan taqqoslanadi.

93. Энг кичик квадратлар уч қадамли усули ва унинг қўлланилиши (кичик Квадратлар усули, уч қадамли кичик квадратлар усулини қўллаш тартиби).
E
ng kichik kvadratlar usulining òziga hos xususoyatlari tufayli kòp omilli regressiyada juft regressiyadagi kabo faqat chiziqli tenglamalar va òzgaruvchilarni òzgartish yòli bilan chiziqli kòrinishiga keltiriladigan tenglamalar qòllaniladi. Bunda boġliqlik shaklini asoslashning qiyinligi tufayli kòpincha chiziqli tenglamadan foydalaniladi uni quyidagi tarzda yozish mumkin

94. Иқтисодий ўсиш жараёнини ишлаб чиқариш функциялари ёрдамида Тадқиқ этиш (амалий эконометрик моделлари, ишлаб чиқариш функцияси, Мехнат харажатлари, капитал, Кобба-Дуглас функцияси).

95. Иқтисодий кўрсаткичларни прогнозлашда эконометрик моделлардан Фойдаланиш (ижтимоий-иқтисодий прогнозлашнинг умумий тушунчалари va Объектлари, прогнозлаш усуллари ва уларнинг

т

урлари).

9
6. Эконометрик моделлаштириш асосида иктисодий ўсиш таҳлили (ишлаб чиқариш функция, даражали функция хусусиятлари, параметрлар Таҳлили , ўсиш турлари).

97. Вақтли қаторлар таҳлилида ҳисобланадиган кўрсаткичлар (мутлақ Қўшимча ўсиш, ўсиш ёки камайиш коэффициенти, қўшимча ўсиш суръати).

98. Дарбин-Уотсон мезони (автокорреляция, Дарбин-Уотсон мезонининг Критик қийматлари, салбий автокорреляция).

92- savolni javobi 98-savolga mos tushadi.
99. Таркибий модел параметрларини баҳолаш усуллари (билвосита ва икки Қадамли кичик квадратлар усули, маълумотларнинг тўлиқлиги ва Чекланганлиги, ҳақиқатга максимал ўхшашлик).
100. 95-savol bn bir xil
81. Odatda iqtisodiy ko`rsatkichlar o`zaro bog`langan bo`lishadi. Bunday ko`rsatkichlar (o`zgaruvchilar) o`rtasidagi munosabatlar tarkibi bir vaqtli tenglamalar tizimi yordamida ko`rsatilishi mumkin. Mazkur tenglamalarda quyidagi turdagi o`zgaruvchilar mavjud bo`ladi:
- endogen, tizim ichida aniqlanuvchi, bog`liqli u o`zgaruvchilar;
- ekzogen, qiymati tashqaridan beriladigan, boshqariladigan, bashoratlanuvchi, ta’sir etuvchi x o`zgaruvchilar;
- oldindan belgilangan o`zgaruvchilar, xam joriy vaqtdagi ekzogen o`zgaruvchilarni, xam lag o`zgaruvchilar (o`tgan davrlar uchun ekzogen va endogen o`zgaruvchilar)ni o`z ichiga oladigan.

82. Логарифмик тренд тенгламаси ўрганилаётган жараён кўрсаткичи ўсишининг сусайишига олиб келадиган ҳолларда қўлланилади. Лекин бунда ўсиш тўхтамайди, балки қандайдир чекланган чегарага интилади. Мазкур ҳолатда тренднинг гиперболик шакли ҳам, манфий тезлашишга эга бўлган парабола ҳам мос келмайди. Логарифмлар сонларнинг (t даврлар рақамлари) ўзига қараганда анча секин ортиб боради, лекин логарифмларнинг ўсиши чекланмаган. Вақт даврлари (лаҳзалари)нинг саноқ бошини танлашда мутлоқ ўзгаришлар пасайишининг ҳақиқий вақт қаторига энг мос келадиган тезлигини топиш мумкин. Логарифмик тренд қуйидаги формула билан ифодаланади:

Логарифмик тренд қуйидаги хусусиятларга эга:
1. Агар а₁> 0 бўлса, у ҳолда даражалар сусайиш билан ортиб боради, агар а₁ <0 бўлса, у ҳолда тренд даражалари сусайиш билан камаяди.
2. Модул бўйича даражаларнинг мутлоқ ўзгаришлари вақт ўтиши билан камаяди.
3. Мутлоқ ўзгаришлар тезлашишининг қийматлари мутлоқ ўзгаришлар белгисига қарама-қарши белгига эга бўлиб, модуль бўйича аста-секин камаяди.
4. Ўзгариш суръатлари (занжирли) t → ∞ бўлганида, аста-секин 100%га яқинашади. Логарифмик тренд ҳам, ҳудди гиперболик тренд каби ўзгаришларнинг аста-секин сўниб борувчи жараёнини акс эттиради. Бироқ, ушбу трендлар бир биридан катта фарқ қилади. Гипербола бўйича сўниш якуний чегарага яқинлашишда тез кечади, логарифмик трендда эса сўниб борувчи жараён чекловсиз ғоят секин давом этади.