1. Əmtəə və xidmətlər bazarında rəqabətin vəziyyətinin, təmərküzləşmə səviyyəsinin, qiymətin formalaşmasında inhisarçılığın təsirinin statistik tədqiqinin yekunları
Respondentlərin natamam ilkin məlumatlarını şərti hesablama
Yüklə 1,23 Mb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- 2.1.Dinamik sıra məlumatlarının və panel göstəricilərinin imputasiya (bərpa) prosesinin qiymətləndirilməsi
2. Respondentlərin natamam ilkin məlumatlarını şərti hesablama (imputasiya, bərpa) metodları əsasında tamamlamaq üçün elmi-metodoloji konsepsiya Müqəddimə Respondentlərin natamam ilkin məlumatlarının şərti hesablanması mikro və makro səviyyədə məlumatların redaktəsi (düzəldilməsi) prosesində yerinə yetirilir. Məlumatların mikro redaktəsi dedikdə, rayon səviyyəsində statistik müşahidə vahidlərinin göstəricilərinin hesabi və məntiqi yoxlanması, şübhəli, natamam göstəricilərin müxtəlif üsullarla bərpası başa düşülür. Məlumatların makro redaktəsi region və ya ölkə səviyyəsində aparılır. Statistik məlumatların redaktəsinin və ya yoxlanmasının əsas məqsədi statistik informasiyasının keyfiyyətinin yüksəldilməsidir. Beynəlxalq tədqiqatlar göstərir ki, statistik məlumatların keyfiyyətinin yüksəldilməsi üçün redaktə prosesi statistik tədqiqatın dəyərinin 40%-nə yaxındır. Statistik məlumatların redaktəsi və imputasiyası prosesi xərc tutumlu əməliyyat olmasına baxmayaraq məlumatın keyfiyyətinin yüksəldilməsinə rəsmi və inzibati statistika orqanları tərəfindən xüsusi əhəmiyyət verilir. Statistik məlumatların istehsalı prosesi aşağıdakı sxemdə göstərilən əməliyyatlardan ibarətdir: Bazarın tələbi Məlumatların toplanması Redaktəsi İşlənməsi Yayılması Ehtiyatlar Metodlar
Keyfiyyət Kəmiyyət
Mütəxəssis kompitentliyi Qeyd edilməlidir ki, statistik məlumatların keyfiyyəti aşağıdakılardan asılıdır: -statistik məhsullar təklifindən; -statistik məlumatların istehlakçısının informasiya tələbindən; -bazarda statistik məlumatların keyfiyyətindən; -məlumatların redaktə metodundan; -məlumatların keyfiyyəti və redaktəsinin qiymətləndirilməsindən; -tətbiq edilən proqram vəsaitlərindən; -məlumatların redaktəsi prosesinin təşkilindən və s. Sxemdən göründüyü kimi, hər bir statistik məhsul iki dəyişənlə ifadə edilir: keyfiyyət və kəmiyyət (müşahidələrin sayı) göstəriciləri və bu göstəricilər arasında əks əlaqə mövcudluğu. Yəni, müşahidələrin sayı keyfiyyətə bu və ya digər dərəcədə təsir edir. Müşahidələrin keyfiyyətinin artırılması üçün onların optimal sayda olması lazımdır. Müşahidənin keyfiyyətinə-ehtiyatların düzgün bölüşdürülməsi, mütəxəssislərin təcrübəsi və intellektual səviyyəsi, istifadə olunan proqram vəsaiti və s. təsir göstərir. Statistik məlumatların işlənməsi prosesinin düzgün təşkili keyfiyyətə təsir göstərir. Məlumatların redaktəsi aşağıdakıları tələb edir: -müxtəlif metodlardan (yaxın, oxşar müəssisə, orta kəmiyyət, model və s.) istifadə etməklə redaktə prosesi üçün məlumatlar. Məsələn, səhvlərin tapılması üçün nəzarət alqoritmi, müəyyən kateqoriyalı xətaların imputasiyası (bərpası) alqoritmi, müəyyən natamam məlumatların şərti hesablanması üçün (bərpası) təlimat; -rəqəm xarakterli məlumatların redaktə edilməsi prosesi haqqında məlumatlar. Məsələn, imputasiya funksiyası, redaktə üçün göstəricilərin məhdud qiymətləri və s. Bu məlumatlar redaktə prosesinin necə aparılmasını ifadə edir və bütün redaktə prosesini müfəssəl ifadə edir. -xüsusi məlumatlar massivi üzrə tətbiq olunmuş prosesin texnoloji əməliyyatlar üzrə xarakteristikasını səciyyələndirən sənədlər. Məlumatların redaktəsi texnologiyasının yerinə yetirilməsi üzrə texnoloji sənədlər; -statistik məlumatların istehsalı prosesi üzrə ehtiyyatların məsrəfi və maya dəyəri haqqında məlumatlar. İlk iki növ məlumatlar redaktə prosesinin hazırlanması zamanı əldə edilir, sonrakı iki növ məlumatlar isə məlumatların redaktəsindən sonra əldə edilir. Həmin məlumatlar eyni zamanda redaktə prosesinin təkmilləşdirilməsi, statistik məlumatların keyfiyyəti ilə redaktə prosesi arasındakı əlaqənin müəyyənləşdirilməsində istifadə edilir. Məlumatların keyfiyyəti və redaktəsi prosesi Statistik məhsulların keyfiyyətli olmasını təmin etmək üçün redaktə prosesinin göstəricilərinin identifikasiyası iki mərhələni əhatə edir: -müşahidənin təsnifləşdirilməsi; -səhv hesab edilən komponentlərin korrelyasiyası; Statistik məlumatların istehsalının avtomatlaşdırılması prosesindən əvvəl məlumatların redaktəsi təlimata əsasən yerinə yetirilirdi. Daha səmərəli metodların tətbiqi kompüter vasitəsi ilə mümkündür. Təcrübədə istifadə olunmuş proqramlarda redaktə prinsipləri bir çox vasitələrlə həyata keçirilir. Hazırda müxtəlif metod və vasitələr mövcuddur. Keyfiyyətin yüksəldilməsi üçün redaktə prosesində məlumatların generasiyası təsvir edilir. Lakin keyfiyyətli məlumatların alınması ilə redaktə prosesi arasında sıx əlaqə vardır. Redaktənin keyfiyyətə təsirinin öyrənilməsi redaktə olunmuş məlumatların ilkin məlumatlarla müqayisəsi yolu ilə aparılır. Başqa sözlə, xətanın öyrənilməsi prosesi redaktə edilməmiş (xam) məlumatların redaktə edilmiş (doğru) məlumatlarla müqayisəsi yolu ilə təyin edilir. Məlumatların redaktəsi prosesində yeni, keyfiyyətli məlumatlar generasiya olunur. Məlumatların redaktə prosesini davamlı olaraq yoxlamaq üçün aşağıdakı göstəricilərdən istifadə edilir: N: Müşahidə vahidlərinin sayı; Nc: Sorğudan imtina etmiş müşahidə vahidlərinin sayı; Nı: Bərpa olunan (imputasiya) müşahidə vahidlərinin sayı; X: Bütün müşahidə vahidləri üzrə ilkin (xam) göstəricilərin cəmi; Xc: İmtina etmiş müşahidə vahidləri üzrə ilkin (xam) göstəricilərin cəmi; Yı: İmtina etmiş müşahidə vahidləri üzrə bərpa olunmuş göstəricilərin cəmi; Y: Bütün müşahidə vahidləri üzrə redaktə olunmuş göstəricilərin cəmi; Kc: Redaktəyə nəzarət xərcləri; Kı: Bərpa (imputasiya) xərcləri. Bu göstəricilər redaktə prosesini qiymətləndirmək üçün vacib amillərdir. Bu amillər göstəricilərin doğru interpretasiyası üçün istifadə edilir. Redaktə prosesinin həmin göstəricilərindən istifadə edərək, aşağıdakı əmsallar hesablanır: Tezlik: Müşahidədən imtina tezliyi Fc=Nc/N Bərpa (imputasya) tezliyi Fı = Nı/N
İmtina dərəcəsi R= Xc/X Bərpa (imputasiya) dərəcəsi Rı=Yı/X
İmtina etmiş müşahidə vahidinin dəyəri Kc = Kc/N Bərpa (imputasiya) olunmuş vahidin dəyəri Kı=Kı/N Nümunələrin (seçmə) müşahidəsi üçün layihələr hazırlanır və qiymətləndirilir. Nümunələrin müşahidəsinin xətası sadə təsadüfi seçmə xətası ilə müqayisə edilərək tədqiqatın səmərəliliyi müəyyən edilir. Lakin məlumatların keyfiyyətinin təmin edilməsi üçün müxtəlif nəzəriyyələrdən istifadə edilir. Əgər statistik tədqiqatları əhatə edən əməliyyatları araşdırsaq, onda statistik məlumatları istehsalının müxtəlif proseslərdən ibarət olduğunu görərik. Lakin həmin proseslərin hər biri statistik məlumatların keyfiyyətinə bu və ya digər dərəcədə təsir göstərir. Bu metodoloji materialda əsas diqqət redaktə prosesinə yönəlmişdir. Statistik məlumatların redaktəsində aşağıdakılar nəzərə alınmalıdır:
Məqsəd Konseptual sistem Statistik məlumatlar bazarı İstifa-
dəci lər
Digər Pro-seslər İstehsal sistemi Redaktə prosesi İşləmələr Proqramlar Tədqiqat Layihə
Nəzarət Təshih
Statistik məlumatların keyfiyyətinin idarə edilməsi (menecmenti) Test və təkmilləşdirmə Tədqiqat və informasiya mübadiləsi
Avropa Komissiyasında İnformasiya cəmiyyətinin texnoloji proqramına uyğun olaraq statistik məlumatların redaktəsi və bərpası (imputasiyası) üzrə böyük tədqiqat işləri yerinə yetirilir. Bu tədqiqat işlərinin əsas məqsədi statistik məlumatların keyfiyyətinin yüksəldilməsi, yeni metodların tətbiqi və proqram vasitələrində bu metodlardan istifadə edilməsidir. Statistik məlumatların redaktə edilməsi və bərpası üzrə tədqiqatlarda başlıca diqqət statistik məlumatların istehsalı ilə məşğul olan müəssisələrdə məlumatların toplanması zamanı metodlardan səmərəli istifadə edilməsinə yönəldilir. Avropa İttifaqı ölkələrində məlumatların redaktə edilməsi üçün müasir metodların (neyron şəbəkəsi və intensiv hesablama, dayanıqlı statistik metodlar) tətbiqinə imkan verən kompüter proqramlarından istifadə edilir. Neyron şəbəkəsi və intensiv hesablama metodu Böyük Britaniyada, dayanıqlı metodlar isə Niderland, İsveçrə statistika orqanlarında geniş tətbiq edilir. Hazırda Avropa İttifaqında çox sayda institutlar statistik məlumatların redaktəsi və bərpası (imputasiyası) ilə məşğul olur. Həmin institutlarda statistik məlumatların redaktə və bərpa olunmasında istifadə edilən müxtəlif metodologiyaların inkişaf istiqamətləri və istifadə edilən kompüter proqram vasitələri təhlil edilir. Məlumatların redaktəsi. Məlumatların redaktəsi prosesi səhvlərin axtarışı və təshih (korrektə) edilməsidir. Səhvlər doğru məlumatla qeyd edilmiş məlumat arasındakı müvafiq fərqdir. Doğru məlumat məlumatların toplanması prosesində ideal ölçmə zamanı qeydə alınmış məlumat hesab edilir. Məlumatların redaktəsinin iki müxtəlif növü mövcuddur-məntiqi və statistik. Məntiqi redaktə metodoloji qaydalara düzgün riayət edilməsini təmin edir. Redaktə prosesinin əsas mərhələsi səhvlərin lokallaşdırılması hesab edilir. Bərpa (imputasiya): Məlumatlar massivində buraxılmış və ya şübhəli məlumatların redaktəsi (düzəldilməsi) məlumatların bərpası (imputasiyası) prosesi adlanır. Statistik müşahidələrdə statistik vahidlərin və ya konkret göstəricilərin bərpasına ehtiyac yaranır. Məlumatların bərpası üçün müxtəlif metodlardan (orta kəmiyyət, median qiyməti və ekonometrik model və s.) istifadə edilir. Bu metodların tətbiqi üçün müşahidə məlumatları (massivi) xüsusi statistik proqram paketi (SPSS, SAS və s.) vasitəsi ilə təhlil edilir. Məlumatların şərti hesablanması (bərpası) üçün əsasən aşağıdakı metodlardan istifadə edilir. •Subyektiv metod. Bu zaman göstəricilərin qiyməti intitiv olaraq hesablanır. •Orta kəmiyyətin və modanın şərti hesablanması. •Poststarafikasiya. Nümünələrin (seçmə) məlumatları stratalara (laylara) bölünür və hər bir strata üçün orta kəmiyyət, moda və median qiyməti hesablanır. •Buraxılmış məlumatların digər mənbələrdən (əvvəlki müşahidə məlumatların) istifadə etməklə şərti hesablanması. •Həmcins qruplardan təsadüfü üsulla götürülmüş (donor) məlumata əsasən şərti hesablanma. •Yaxın qonşu prinsipi üzrə şərti hesablama. •Reqressiya modeli üzrə şərti hesablama. •Proqnozun orta kəmiyyəti əsasında şərti hesablama. •Şərti qiymətin bir neçə dəfə hesablanması. •Birdəfəlik şərti hesablama Məlumatların redaktəsindən sonra nəticə göstəricilərinin qiymətləndirilməsi üçün ilkin və nəticə göstəricilər müqayisə edilir. Tutaq ki, ilkin göstərici Yi və nəticə göstərici  =Ei Yi + (1-Ei)Yi*
Məlumatın redaktədən sonrakı qiyməti ilə hesablanmış qiyməti arasındakı fərq aşağıdakı ifadə ilə tapılır: Di = Məlumatların bərpa dəqiqliyi aşağıdakılardan ibarətdir:
Qeyd edilməlidir ki, imputasiya prosesi verilənlər massivinin bütün növ göstəriciləri üçün aparılır. Lakin göstəricinin tipindən asılı olaraq bərpa qiyməti müxtəlif olur. Yəni, nominal, ordinar və interval kateqoriyalı göstəricilərin bərpası metodu mövcuddur. Nominal kateqoriyalı verilənlərin bərpa xətası aşağıdakı ifadə ilə hesablanır: 
Burada, D -xətanın variasıyası aşağıdakı kimi qiymətləndirilir:
Burada, R-verilənin ilk c kateqoriyası üçün bərpa sayının c vektoru; S-verilənin bu kateqoriyasının faktiki sayının c vektoru; T-verilənin bu kateqoriyasının bərpa olunmuş hesabının çarpaz təsnifatına uyğun müxabirləşməsinin kvadrat matrisi. Bərpa prosesinin kafiliyi aşağıdakı ifadə ilə tapılır: 
Burada, ε xətanın maksimum verilən qiyməti olub aşağıdakı kimi tapılır: 
Bu göstərici nə qədər kiçik olsa, bərpa (imputasi) prosesi keyfiyyətli hesab edilir. İmputasiya zamanı bu göstəricinin sıfıra yaxınlaşdırılması məqsəd olaraq qarşıya qoyulur. Ordinar kateqoriyalı göstəricilər üçün bərpa (imtutasiya) prosesinin ölçülməsi(qiymətləndirilməsi). Göstəricinin doğru qiyməti ilə bərpa qiyməti arasındakı xəta aşağıdakı kimi hesablanır: 
Burada, d(a,b) a kateqoriyası ilə b kateqoriyası arasındakı məsafədir. Fərz etsək ki, kateqoriyalar 1–dən A-ya kimi işarə edilmişdir, onda d(a,b) aşağıdakı ifadə ilə hesablanır. 
İnterval verilənləri üçün bərpanın (imputasiyanın) qiymətləndirilməsi. Pirson korrelyasiya əmsalı vasitəsi ilə məlumatın bərpa olunmuş qiyməti ilə onun ilkin qiyməti arasındakı əlaqə müəyyən edilir. Əgər korrelyasiya əmsalı normal qiymətə yaxındırsa onda bərpa qiyməti kafi hesab edilir. Bərpa qiymətini qiymətləndirmək üçün reqressiya metodundan da geniş istifadə edilir. Bərpa olunan və ilkin göstəricinin xətti reqressiya funksiyası aşağıdakı kimidir: Y*= β Əgər həmin testin tətbiqində kafi nəticə alınmazsa, onda xətanın kvadratının orta qiyməti aşağıdakı ifadə ilə tapılır: 
Dayanıqlı bərpa üsulunun qiymətləndirilməsi üçün bütün N məlumatlarından istifadə edilir və xətanın kvadratının orta qiyməti aşağıdakı düsturla hesablanır: 
Burada, mN(Y) bütün N göstəriciləri üzrə Y-veriləninin orta çəkisidir. w- çəkiləri göstərir. 2.1.Dinamik sıra məlumatlarının və panel göstəricilərinin imputasiya (bərpa) prosesinin qiymətləndirilməsi Müşahidə məlumatları massivində panel məlumatları təkrarlana bilər. Y dəyişəni üçün təkrar müşahidələrin vektoru məlumat massivində çoxdəyişənli təsadüfi göstəricilərdən təşkil olunmuşdur. Bu göstəricilərin imputasiya prosesinin xətasının qiymətləndirilməsi üçün ölçmənin çoxdəyişənli versiyasından istifadə edilir. Əvvəlki hallarda imputasiya prosesinin xətasının qiymətləndirilməsi üçün ancaq birdəyişənli versiya istifadə edilirdi. Dinamik sıraların məlumatlarının bərpa qiymətinin xətasının tapılması zamanı kiçik fərq vardır. Tutaq ki, i=1,....,n müxtəlif dinamik sıraların indeksini göstərir və hər bir dinamika çoxdəyişənli müşahidələrin məlumatlarından ibarətdir və r*ik -k laqı (zaman) üzrə sıranın Yi dəyişəninin avtokorrelyasiyasını və 
İki imputasiya metodunun müqayisəsi. Avropa statistikasında müxtəlif imputasiya metodlarının təhlili üçün cədvəl və qrafik təhlillərdən istifadə edilir. Məsələn, xətanın qiyməti loqistik reqressiya metodu (neyron şəbəkə) ilə aparılır. Həmin təhlillərin nəticələri qrafik və cədvəl şəkildə təqdim edilir. Riyazi statistik təhlillərdə proqram vasitələrindən istifadə edilir ki, bu proqramlarla məlumatlar massivi müxtəlif səlis (aydın) alt çoxluqlara bölünür və hər qrupun nəticələri müqayisə edilir. Xətası az olan imputasiya metodu tapılır və onun tətbiqindən alınmış nəticələr kafi hesab edilir. Cüt imputasiya metodlarının nəticəsinin müqayisəsi üçün aşağıdakı ifadədən istifadə edilir: 
Burada, İmputasiya əməliyyatının səmərəliliyi.Məlumatların redaktəsi və imputasiyası əməliyyatı məlumat massivi böyük olduqda daha səmərəli olur. Avropa statistikasında məlumatların redaktə və imputasiya prosesinin səmərəliliyinin müəyyən edilməsi üçün aşağıdakı meyarlardan istifadə edilir:
Şübhəli məlumatları bərpa etmək üçün məlumat massivi redaktə olunur və məlumatların şübhəliliyi dərəcəsi azaldılır. Məlumatların şübhəlilik dərəcəsi xam məlumatların düzəldilməsi və ya imputasiyasından əvvəlki halı ilə imputasiyadan sonrakı halını müqayisə etməklə hesablanır. İmputasiya xətasının ölçülməsinin keyfiyyəti. Avropa statistikasının təcrübəsindən məlumdur ki, məlumatların redaktəsi və imputasiyası üçün imitasiya (təqlid etmə) metodundan istifadə daha keyfiyyətli nəticələrin alınmasını təmin edir. Bu metod vasitəsi ilə eksperimentin şərtləri dəyişdirilərək daha optimal variant tapılır. Qeyd etmək lazımdır ki, istənilən proqramın tətbiqi natamam və ya qeyri-doğru məlumatların real həyatda olan qiymətinin imputasiya edilməsini təmin etmir. Daha doğrusu alternativ qiymət hesablanır. Orta kəmiyyətə, median qiymətinə, yaxın qonşu prinsip üzrə natamam məlumatların bərpası üçün aşağıdakı misala baxaq. Tutaq ki, baş məcmuda 40 müəssisəyə dair məlumatlar verilmişdir.
Müşahidə aparmaq üçün müəssisələri işçilərin sayına görə qruplaşdıraq və hər qrup üzrə statistik xarakteristikaları tapaq.
Cədvəldə qruplar üzrə müəssisələrin sayı, işçilərin sayının maksimum və minimum qiyməti verilmişdir. Bu göstəricilər müşahidə məlumatlarının redaktəsi və yekunlaşdırılması zamanı istifadə edilir. Yəni, şübhəli məlumatlarının bərpası üçün həmin müəssisənin yerləşdiyi qrupun orta və ya median qiymətlərindən, yaxud həmin müəssisəyə yaxın qonşu müəssisənin məlumatlarından istifadə edilir. Deməli, ilk növbədə həmin müəssisə aid olduğu qrupu və ya ona yaxın müəssisəni müəyyən etmək lazımdır. Bu proses klaster təhlili vasitəsi ilə mümkündür. Müəssisənin qruplaşdırılması prosesi seçmə mərhələsində statistik registrə əsasən aparılır. Verilmiş misalda müəssisələr bir amil (işçilərin sayı) üzrə qruplaşdırılmışdır. Bir neçə amilə (işçilərin sayı və dövriyyənin həcmi və s.) görə qruplaşdırma çoxölçülü qruplaşdırma adlanır. Son zamanlar müəssisələrin qruplaşdırılması 4 amil (kapital, işçi qüvvəsi, enerji, material-KLEM) üzrə aparılır. Model üsulu ilə məlumatların redaktə edilməsinə dair aşağıdakı misala baxaq.
Reqressiya tənliyinin parametrləri aşağıdakı kimi olar (SPSS proqramı vasitəsi ilə tərtib edilmişdir);
Hesablanmış statistik xarakteristikalar əsasında aşağıdakı ekonometrik tənliyi qurmaq olar: y=12.1*y1+0.2*y2-22.8 Burada, y1-işçilərin sayı; y2-əsas istehsal fondlarının orta illik dəyəridir. Reqressiya əmsalına görə demək olar ki, işçilərin sayını 1 nəfər artırsaq əhaliyə göstərilən pullu xidmətlərin həcmi 12.2 min manat, əsas istehsal fondlarının orta illik dəyərini min manat artırsaq, əhaliyə göstərilən pullu xidmətlərin həcmi 0.2 min manat artar. Tənliyə əsasən ayrı-ayrı müəssisələrin xətaları aşağıdakı cədvəldə kimidir
Tutaq ki, 5 müəssisədən işçilərin sayı və əsas istehsal fondlarının həcminə dair məlumatlar əldə edilmişdir. Lakin göstərilən xidmət haqqında məlumat təqdim edilməmişdir.
Bu cədvəldə göstərilmiş xidmətin həcmini şərti üsulla hesablamaq olar. Verilmiş qiymətləri modeldə yazsaq xidmətin həcmini (Y) tapa bilərik.
Göründüyü kimi, tərtib olunmuş modelin adekvatlığı və dəqiqliyi bərpa qiymətinə təsir göstərir. Modelin tərtibi texnologiyasına dair misal. Tutaq ki, valyutanın məzənnəsinə təsir göstərən makro göstəricilər (əlavə 1) aşağıdakı kimi şərti işarələrlə ifadə edilmişdir: Y0 – dövr, rüblər; Y1- nominal mübadilə məzənnəsi, 1$ = manat; Y2- dövriyyədə olan pulun həcmi, milyard manat; Y3 -ixrac olunan mal və xidmətlərin həcmi, milyon ABŞ dolları; Y4 -idxal olunan mal və xidmətlərin həcmi, milyon ABŞ dolları; Y5 -Ümumi daxili məhsul, milyard manat; Y6 - istehlak qiyməti indeksi, əvvəlki ilə nisbətən; Y7 - valyuta ehtiyatları, milyon ABŞ dolları; Y8 - verilmiş kreditlərin faizi, %-lə. Göstəricilər arası xətti korrelyasiya əmsallarını hesablasaq görərik ki, nominal mübadilə məzənnəsi (Y1) ilə Ümumi Daxili Məhsul (Y5), xalis ixrac (Y5-Y4) ilə kredit faizi (Y8) arasında korrelyasiya əlaqəsi daha böyükdür. Göstəricilərin riyazi-statistik xarakteristikaları və korrelyasiya əmsallarının qiyməti aşağıdakı kimidir:
Korrelyasiya əmsalları
Cədvəldən göründüyü kimi, xətti korrelyasiya əmsalı nominal mübadilə məzənnəsi (Y1) ilə Ümumi Daxili Məhsul (Y5) arasında 0.395, xalis ixrac (Y4-Y3) ilə 0.709 və verilmiş kredit faizi ilə 0.172 olmuşdur. Korrelyasiya əlaqəqəsinin qiymətlərinin əhəmiyyətli olmasını nəzərə alaraq nominal mübadilə məzənnəsini (Y1) hesablamaq üçün SPSS proqram paketindən istifadə etməklə aşağıdakı ekonometrik modeli tərtib edək: Y1= 3915.5+1.055*(Y4-Y3)+2.166*Y8+(6.601E-02)*Y5 R=0.791, R2=0.625, F=13.341, DW=0.767 Fişer kriteriyasının cədvəl qiyməti sərbəstlik dərəcəsi n1=3, n2=24 halında F3,24,0.05=3.01 olar. T-student kriteriyasının sərbəstlik dərəcəsi n=24 olduqda cədvəl qiyməti t24,0.05=2.06 olur. Göründüyü kimi, F>F3,24 –dir və bu şərtlərin gözlənilməsi modelin adekvatlılığını göstərir. Lakin bu kriteriyaların ödənilməsi aparılmış hesablamaların doğru olması demək deyildir. Ona görə də faktiki qiymətlərlə hesablanmış qiymətlərin fərqi (xəta) müqayisə edilməlidir. Bu müqayisə ekonometrik təhlil vasitəsi ilə aparılır. Ekonometrik təhlil vasitəsi ilə xətaların çoxluğunun orta qiyməti, dispersiyası, qeyri-asılılığı və normallığı yoxlanmalıdır. İsbat olunmuşdur ki, xətaların çoxluğu orta qiymət sıfır, dispersiya sabit olanda normal paylanır. Xətalar çoxluğunun dispersiyasının sabitliyi aşağıdakı modelin köməyi ilə yoxlanılır: eş=α0+ α1Y1i+α2Y2i+.....α n Yni +ui Burada, e-xətanın hesablanmış qiymətidir Əgər həmin modelin determinasiya əmsalı (R2) ilə müşahidələrin sayının hasili R2*n < χ2 olarsa, onda homogenlik təmin olunur. Ekonometrik təhlildə bu qayda ağ (White) test adlanır. Aşağıdakı cədvəldə xətaların və başqa dəyişənlər, ağ test üçün reqressiya tənliyinin parametrləri hesablanmışdır. R2=0.243, n=22, R2*n=6.8, χ2=33.9. Şərtə müvafiq olaraq xətaların dispersiyası sabitdir. Yəni, homogenlik təmin edilir. Bu testin yoxlanması zamanı ancaq 2 dəyişəndən istifadə edilmişdir. Üçüncü dəyişən isə testdə iştirak etməmişdir, Əgər dəyişənlərin sayı çoxalarsa, onda testin tətbiqi çətinləşər. Bu çətinliyi aradan qaldırmaq üçün Laqraj funksiyasından istifadə edilir və xətaların (qalıqların) kvadratları, dəyişənlər (Yi) qiymətlərinin kvadratları ilə reqressiya funksiyası qurulur. Bu funksiyanın ümumi şəkli aşağıdakı kimidir. e2= α+β*Yi2+ui Əgər həmin reqressiya funksiyasının determinasiya əmsalı ilə müşahidələrin sayının (n) hasili χ2 paylanmasının cədvəl qiymətindən böyükdürsə, onda qeyri homogenlik (heteroskedastiklik) hipotezası qəbul olunur. Həmin testi yoxlamaq üçün dəyişənin (Y1) cədvəldə (Əlavə 3) göstərilmiş qiymətini hesablayaq. Hesablanmış xətaların kvadratları və Y1 dəyişəninin hesablanmış qiymətlərinin ekonometrik təhlili nəticəsində alınmış determinasiya əmsalı R2*n=0.59*26=15.54 və χ226, 0.05=38.9 olmuşdur. Deməli, qeyri-homogenlik (heteroskedastiklik) şərti ödənilmir, yəni xətaların dispersiyasının sabitliyi hipotezi doğrudur.Xətaların normallığı statistik xarakteristikalar və qeyri-asılılığı isə kovariasiya əmsalları ilə müəyyən edilir. Valyutanın nominal mübadilə məzənnəsinin hesablanması üçün tərtib edilmiş modelin əsasında hesablanmış qiymətlər və xətalar cədvəldə (əlavə 4) verilmişdir. Qeyd etmək lazımdır ki, yuxarıda göstərilən misalın həlli üçün SPSS proqram paketindən istifadə edilmişdir. Həmin proqramın tətbiqinə dair təlimat AR Dövlət Statistika Komitəsinin Baş Hesablama Mərkəzi tərəfindən hazırlanmış “SPSS proq-ram paketi və tətbiqi statistikaya giriş” vəsaitində (Bakı-2010) verilmişdir (Əlavə 5). Əlavə 1 Valyutanın məzənnəsinə təsir göstərən makro göstəricilər
Əlavə 2
Xətaların hesablanması
Əlavə 3
Model əsasında hesablanmış təxminlər
Əlavə 4
Model əsasında hesablanmış təxminlər və xətalar
Əlavə 5 Yüklə 1,23 Mb. Dostları ilə paylaş:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
isə k laqı üzrə müvafiq verilənin bərpa qiymətlərinin avtokorrelyasiyasını göstərir. İmputasiya prosesində alınmış qiymətlə qönşu qiymət arasında nisbi fərq aşağıdakı formula ilə tapılır:
- Y –dəyişəninin iki imputasiya versiyasıdır, α=1 və yaxud 2 qiymət alır.