1. Rossiya federatsiyasi to’g’risida qisqacha ma’lumot. 2013-yilda Rossiya Federatsiyasidagi asosiy makroiqtisodiy ko’rsatkichlar

2. 2013-yilda Rossiya Federatsiyasidagi asosiy makroiqtisodiy ko’rsatkichlar.
Rossiya yalpi ichki mahsuloti 2013 yilda 2012-yilga nisbatan 1,8 foizga o'sdi. Bu ko‘rsatkich 2012-yilda e’lon qilingan 4 foizlik ko‘rsatkichdan 22-o‘ndan bir foizga kam.
2013-yilda YaIM ko‘rsatkichi 2 288 428 million dollarni tashkil etdi va Rossiya biz e’lon qilgan 196 ta davlat orasida YaIM bo‘yicha 8-o‘rinni egalladi. Rossiyada YaIMning mutlaq qiymati 2012 yilga nisbatan 96,944 million dollarga oshdi.
2013 yilda Rossiyaning aholi jon boshiga yalpi ichki mahsuloti 15 929 dollarni tashkil etdi, bu 2012 yilga nisbatan 641 dollarga ko'p , 15 288 dollarni tashkil etdi. Aholi jon boshiga YaIM evolyutsiyasini ko'rish uchun bir necha yil orqaga nazar tashlash va bu ma'lumotlarni Rossiyada aholi jon boshiga YaIM 3198 dollarni tashkil etgan 2003 yildagi ma'lumotlar bilan solishtirish qiziq .
Agar biz mamlakatlarni aholi jon boshiga yalpi ichki mahsuloti bo'yicha tartiblasak, Rossiya biz yalpi ichki mahsulotini e'lon qiladigan 196 mamlakat orasida 52-o'rinda turadi.
Bu erda biz sizga Rossiyada YaIMning rivojlanishini ko'rsatamiz. Siz boshqa mamlakatlardagi YaIMni YaIMda ko'rishingiz va Rossiya iqtisodiyotida Rossiya haqidagi barcha iqtisodiy ma'lumotlarni ko'rishingiz mumkin .



3. Regressiya modelini baholashda EKK usuli va uning xususiyatlari.
B iz mohiyatni tasvirlaymiz klassik eng kichik kvadrat usuli grafik jihatdan. Buning uchun biz bir ish jadvali (X i, y i, i \u003d 1; n) to'rtburchaklar koordinatalar tizimida (n I \u003d 1; n) korrelyatsiya maydoni deyiladi. Biz korrelyat sohasidagi nuqtalarga eng yaqin to'g'ri chiziqni tanlashga harakat qilamiz. Eng kam kvadrat usullariga ko'ra, tarmoq korrelyatsiya maydoni orasidagi vertikal masofaning yig'indisi va bu chiziq minimal bo'lishi uchun tanlanadi.

Ushbu vazifaning matematik yozuvi:  .
Y va x i \u003d 1 ning qadriyatlari bizga ma'lum, ular kuzatuv ma'lumotidir. S funktsiyalarida ular doimiydir. Ushbu xususiyatdagi o'zgaruvchilar kerakli parametr hisob-kitoblariga ega -,. 2 o'zgaruvchan funktsiyalarni topish uchun ushbu funktsiyaning har bir parametr uchun shaxsiy hiylalarini hisoblash va ularni nolni tenglashtirishi kerak, i.e. .

Natijada, biz 2 normal tizim olamiz chiziqli tenglamalar: 

Hal qilish ushbu tizim, kerakli parametr hisoblarini toping:
………………………………….
ReDressiya tenglama parametrlarini hisoblashning to'g'riligi summalarni taqqoslash orqali (ehtimol, bir necha yaxlit hisob-kitoblar tufayli nomuvofiqlik) orqali sinovdan o'tkazilishi mumkin.

Parametr hisob-kitoblarini hisoblash uchun siz 1-jadvalni qurishingiz mumkin.

Regressiya koeffitsientining belgisi aloqa yo'nalishini ko'rsatadi (agar b\u003e 0 bo'lsa, line to'g'ridan-to'g'ri bo'lsa<0, то связь обратная. Agar imzo ega bo'lmasa va nol qiymatga ega bo'lolmasa, unda yuqoridagi parametrni sharhlash va mantiqiy emas.
B elgilar orasidagi aloqa kuchayishini baholash Chiziqli juftlik korrelyatsiyasi koeffitsienti yordamida amalga oshiriladi - R X, Y. Uni formulada hisoblash mumkin: .

B undan tashqari, chiziqli juftlash korrelyatsiyasining koeffitsienti B regressi koeffitsienti orqali aniqlanishi mumkin:

.

Juftlikning chiziqli koeffitsiyasining ruxsat etilgan qiymatlari -1 dan +1 gacha. Korrelyatsiya koeffitsienti belgisi aloqa yo'nalishini bildiradi. Agar r x, y\u003e 0 bo'lsa, ulanish to'g'ri; Agar r x, y<0, bunda qayta aloqa.

Agar ushbu koeffitsient birga yaqin bo'lsa, xususiyatlar orasidagi ulanish chiziqli chiziq sifatida talqin qilinishi mumkin. Agar uning moduli birlik darajasiga teng bo'lsa, Ê x, y § \u003d 1, belgilar o'rtasidagi bog'liqlik funktsional chiziqli. Agar X va Y belgilari chiziqli mustaqil bo'lsa, unda r x, y 0 ga yaqin.
R X, Y-ni hisoblash uchun 1-jadvalda ham foydalanishingiz mumkin.
O lingan rerorsiya tenglamasining sifatini baholash uchun nazariy qat'iylik koeffitsienti hisoblanadi - R 2 Yx:

d 2 - y ning tarmog'i; regressiya tenglamasi tomonidan tushuntirilgan;

e 2 - qoldiq (tushunarsiz rerressiya tenglama) y;
s 2 y umumiy (to'liq) dissertatsiyasining y.
Animallashtirish koeffitsient Yulduzning o'zgarishi (disrizsiyasi) nisbati (va shu sababli x) umumiy farqlashda (dispersiya) umumiy farqlashda (dispersiya) izohlanadi. R 2 YX qiymatni 0 dan 1. gacha bo'lgan aniqlashtirish koeffitsienti mos ravishda 1-R ning qiymati model va spzsifikatsiya xatolari ta'sirida.
Juftlashtirilgan chiziqli regressiya bilan r 2 yx \u003d r 2 yx.
Xulosa.
Rossiya federatsiyasida 2013-yilda shaxslar o’rtasida o’tkazilgan so’rovnoma tahlili orqali inson kapitali rivojlanishining mehnat bozorida ish haqi bilan bo’g’liqligini o’rganish. Bu ishni amalga oshirishda Empirik ekonometrik modellar bilan ishlashda dunyo amaliyotida keng qo’llanilib kelinayotgan Minserning isha haqi tenglamasidan foydalanish.
O’zbekiston Respublikasida ham keyinchalik mana shunday kuzatuvlar olib borishga zamin yaratish. Kelajakdagi akademik tahlillarni amalga oshirish uchun dasturiy ahamiyat kasb etishi va ularni bajarish.
Birinchi navbatta qilinayotgan ish nazariyada o’rgangan va olingan ma’lumotlarni amaliyotda qo’llab ko’rish va ma’lumotlar bilan ishlash, ularni to’g’riligini tekshirish kabi vazifalarni yaxshi o’zlashtirib olish va mustahkamlash.
Bundan tashqari, empirik mehnat iqtisodiyotida Minserning tenglamasi qanday ahamiyatga ega ekanligini tushuntirish ya’ni ish haqi va unga ta’sir etuvchi omillar orasidagi bog’liqlikni tekshirish, bu uchun ish haqi va unga ta’sir etuvchi omillar yarim parametrik regressiya modeli orqali taxmin qilinadi.