Azərbaycan respublikasi təhs L naz rl y azərbaycan döVLƏt qt sad un vers tet

 

56

Beləliklə,  reqressiya  təhlil  metodikasına  uyğun  olaraq  tələbin  ehtimal  edilən 

həcminin  qiyməti  əvvəlki  (hesabat)  ilidə  satılımış  məhsulun  həcminə  nisbətən 

əlavə artım əmsalı kimi müəyyən eilə bilər. 

Ümumi halda tələbin proqnozunun riyazi modelini aşağıdakı kimi ifadə etmək 

olar: 

D

D

D

1

proq

∆

+

=

 

 

burada: 

proq

D

-  tələbin  proqnozlaşdırılan  həcmi,  məhsulun  ölçü  vahildilə 

natural ifadədə 

1

D

 -  tələbin  reqressiya  tənliyininhəll  edilməsi  nəticəsində  alınmış 

həcmi, məhsulun ölçü vahildilə natural ifadədə 

D

∆

 -  təsadüfi,  stoxastik  amillərin  təsirin  nəticəsi  olan  təsadüfi 

kəmiyyətdir, məhsulun ölçü vahildilə natural ifadədə. 

D

∆

 elementi aşağıdakı səbəblərdən yarana bilər: 

1.  zahedici  amillərin  modelə  daxil  edilməməsindən.  Əksəriyyət  izahedici 

dəyişənlər modelə ya onların ölçülə bilməməsi səbəbindən, ya da onların təsirinin 

damim xarakter daşımaması səbəindən modelə daxil edilmir. 

2. Funksional spesifikliyinin düzgün olmaması səbəbindən. Artıq qeyd edildi-

yi təkilif edilən formula istənilən halda təxmini xarakterlidir. Prinsipcə real asılılıq 

istənilən  sayda  mürəkkəb  forma  ala  bilər.  stənilən  tənzisləndirilmiş  formula 

təxmini  xarakter  daşıyır.  Bu  səbəbdən  də  kəmiyyət  fərqləri  təsadüfi  elementin 

mövcudluğuna aid edlir.  

3. Modeli strukturunun düzgün təsvir edilməməsindən. Məsələn, əgər asılılıq 

zaman  (vaxt)  məlumatlarına  aid  edilirsə,  onda  nəticə  onun  faktiki  kəmiyyətindən 

yox, onun əvvəki dövrrdə gözlənilən kəmiyyətindən asılı olur. 

4.  Dəyişlənlərin  aqreqatlaşdırma  səviyyəsindən.  Bir  çox  hallarda  modelin 

istifadə  edilməsini  asanlaşdırmaq  məqsədilə  eyni  vaxtda  özündə  bir  neçə  amili 

birləşdirən  ümumi  amildən  istfadə  etməyə  cəhc  edilir.  Bu  isə  qarışılıqlı  asılılıq 

nəzərdən qaçırılmasına və yol verilən səhvin böyüməsinə səbəb olur. 

---

 

57

5. Səhvin ölçüləməsi səbəbindən. Əgər dəyişənlərin kəmiyyətin ölçülməsində 

səhvə yol verilərsə, ondan qarşılıqlı asılılığın xarakteri düzgün olmayacaqdır. 

Nəzəriyyənin  metodoloji  müddəalarından  çıxış  edərək  belə  bir  nəticəyə  gələ 

bilərik ki, tələb əyrisini təsvir etmək üçün Engel əyrisindən istifadə edilməsi daha 

düzgündür. Bu funksiya belə bir forma alır:  

xb

a

Y

×

=

 və ya 

x

/

b

a

Y

+

=

 

Lakin  böyük  olmayan  dövr  ərzində  xəttin  əyrililiyi  cüzi  kəmiyyət  təşkil 

etdiyindən qısamüddətli zaman kəsiyi üçün  

x

/

b

a

Y

+

=

 daha yaralıdır. 

Beləliklə, çox amilli reqressiya əsasında qısamüddətli dövr üçün müəssisənin 

satışının  proqnozlaşdırılması  modelini  (müəyyən  xətalarla  yol  verilməsi  şərtilə) 

aşağıdakı kimi formalaşdırmaq olar: 

T

b

C

b

M

b

S

b

P

b

a

Y

4

3

2

1

1

×

+

×

+

×

+

×

+

+

+

=

 

burada: 

1

Y

 - müəssisənin satışının proqnozlaşdırılan həcmi; 

a, b, b

1

, b

n

 - reqressiya əmsalları; 

P - məhsulun nisbi qiyməti; 

S - məhsulun dəyərinin nəğd pulla ödənilməsinin nisbi payı; 

M - satış bazarının miqyas effekti (müəssisənin məhsul qrupları üzrə A, B 

və C qruplarının hər birindəki müştərilərin sayı); 

C - marketinqə çəkilən xərclər; 

T  -  müəssisədaxili  və  müəssisədən  kənar  mühitin  dinamik  inkişafını 

nəzərə alan vaxt effekti göstəricisidir. 

Onu da qeyd etmək lazımdır ki, «inflyasiya sürəti» göstəricisi xarici valyuta 

kursunu lazımi səviyyədə nəzərə alır, «rəqiblərin oxşar məhsullarının orta qiyməti» 

göstəricisi  isə  həm  nəticə-əlamət  amili,  həm  də  digər  amillərlə  çox  cüzi  korrel-

yasiya əmsalına malikdir. 

Korrelyasiya əmsalı aşağıdakı düsturla hesablanılır: 

(

)

( )

( )

y

Var

x

Var

y

,

x

Cov

r

y

,

x

=

 

burada: 

(

)

y

,

x

Cov

 -  x  amili  ilə    y  nəticəsi  arasındakı  qarşılıqlı  əlaqəsinin 

sıxlığının kəmiyyətini əks etdirən kovaryasiya əmsalı; 

---

 

58

Var

-  hər  bir  məlumat  sırasının  dispersiyadır  və  həmin  sıranın  orta 

göstəricisindən kənarlaşmasının kvadratını əks etdirir. 

Korrelyasiya  əmsalı  iki  göstəricinin  bir-birindən  asılılığını  əks  etdirsə  də 

onların  necə  əlaqəli  olduğu  haqqında  təsəvvür  yaratmır.  Təsirin  xarakterini  əks 

etdirən  kəmiyyət  göstəricilərini  müəyyən  etmək  üçün  modelin  formal  görünüşü 

haqqında  əlavə  gümanlar  irəli  sürmək  lazımdır.  Yadda  saxlamaq  lazımdır  ki,  biz 

düsturun  yalnız  müəyyən  qaydada  göründüyünü  fərz  etdiyimizdən  istənilən 

hesablama reallığa yüksək və ya aşağı dərəcədə uyğun gələ bilər. 

Növbəti  mərhələdə  a,  b,  b

1

,  b

2

  və  r-in  elə  əmsallarını  seçmək  lazımdır  ki, 

amillərin  real  kəmiyyətinin  qalıqlarının  və  formula  əsasında  hesablanmış 

proqnozun kvadratları cəmi minimal olsun.  

Əgər  bizim  təklif  etdiyimiz  modeldə  yalnız  bir  dəyişən  nəzərə  alınardısa, 

onda b əmsalının hesablanmasınn düsturu aşağıdakı kimi olmalıdır: 

(

)

( )

x

Var

y

,

x

Cov

b =

 

Modelə  bir  neçə  dəyişən  daxil  edildikdə  hər  bir  xüsusi  korrelyasiya  əmsa-

lından  onun  digər  amillərlə  korrelyasiya  asılılığı  çıxarılmalıdır.  Düstur  həddən 

artıq böyük alınır. Hesablama prosesi avtomatik yerinə yetirilir. a əmsalı aşağıdakı 

fərq kimi hesablanıla bilər: 

ð

k”

k

ð

”

x

b

.....

x

b

x

b

y

a

2

2

1

1

−

−

−

−

=

”р

”р

 

burada x və y-in orta qiymətlərindən istifadə edilir. 

Hər bir əmsal üçün təsadüfi elementin orta kvadratik uzaqlaşmasının kəmiy-

yətinə əsaslanan standart səhv göstəricisini hesablamaq olar. Təsdiq etmək olar ki, 

hər  bir  əmsalın  real  kəmiyyəti  etibarlılıq  intervalı 

a c o

A

a c o

−

≤

≤

+

. .

. .

 arasında 

yerləşir. 

Qiymətləndirmənin keyfiyyətini y-in proqnozlaşdırılan kəmiyyətinin dispersi-

yasının  y-in  faktiki  kəmiyyətinin  dispersiyasına  nisbəti  kimi  müəyyən  edilən   

determinasiya  əmsalını  (R-kvadrat)  hesablamaqla  yoxlamaq  olar.  Prinsipcə  R

2

-ın 

qiyməği 1-ə nə qədər yaxın olarsa, onda qiymətləndirmə daha dəqiq olur. 

---