Referat fan: ekonometrika mavzu: regression model to’G’risida tushuncgha bajardi: atanazarov s. Qabul qildi: ikromov a

Bir omilli chiziqli regression model turlari
Har qanday ekonometrik tadqiqot o’zgaruvchilar oralaridagi bog’lanishlar nazariyasidan kelib chiqib modellarni shakllantirishdan boshlanadi. Avvalo natijaga ta’sir etuvchi omillar to’plamidan muxumlarini, ko’proq ta’sir etuvchilarini ajratib olinadi. Agarda iqtisodiy jarayonni belgilovchi asosiy omil ma’lum bo’lsa, u holda jarayonni o’rganish uchun juft regressiyaning o’zi etarli.
Masalan, mahsulotga bo’lgan talab miqdori narxga nisbatan teskari bog’langan degan quyidagi gipoteza ilgari surilayotgan bo’lsa, ya’ni

Bunday hollarda yana qanday omillar ta’sir etishini, ularning qaysi biri o’zgarmas bo’lishi mumkinligini bilish kerak, balki ularni kelajakda modelda e’tiborga olish va oddiy regressiyadan ko’p omilli regressiyaga o’tish kerakdir.

Juft regressiya tenglamasi kuzatuv natijalaridan olingan ma’lumotlarning o’rtacha qiymatini o’zgarish qonuniyatidan kelib chiqib ikki o’zgaruvchi orasidagi bog’lanishni ifodalaydi. Agar talabning narxga bog’liqligi masalan, tenglama bilan ifodalansa, u xolda bu tenglama narx 1 pul birligiga ortganda, talab o’rtacha 2 pul birligiga kamayishini ifodalaydi.
Regressiya tenglamasida ko’rsatkichlar orasidagi korrelyatsion bog’lanish mos matematik funktsiyalar bilan ifodalangan funktsional bog’lanish ko’rinishida tasavvur etiladi. Amalda har bir alohida holatda kattalik quyidagicha ikkita qo’shiluvchidan tashkil topadi.
bu erda: - natijaviy ko’rsatkichning haqiqiy qiymati;
A -natijaviy ko’rsatkichning regressiya tenglamasidan topilgan nazariy qiymatlari;
-regressiya tenglamasida aniqlangan natijaviy ko’rsatkichning haqiqiy qiymatini nazariy qiymatidan og’ishini ifodalovchi tasodifiy miqdorlar.
Tasodifiy miqdor - ta’siri modelda e’tiborga olinmagan omillarni, tasodifiy xatolarni va o’lchash xususiyatlarini o’z ichiga oladi.
Tasodifiy miqdorlarni modellarda e’tiborga olinishi quydagilar manbalar bilan bog’liq; modellarning tuzilishi; boshlang’ich mag’lumotlarni tanlab olish xususiyati hamda o’zgaruvchilarni o’lchash va ularni hisoblash xususiyatlari.
Ushbulardan kelib chiqib, yuqorida keltirilgan talabni narxga bog’liqligi tenglamasi quydagicha yoziladi;

Ko’rinib turibdiki, har doim ham tasodifiy xolatlarni e’tiborga olish uchun imkoniyatlar mavjud.

Talabni narxga teskari bog’liqligini albatta chiziqli
funktsiya bilan tavsiflash shart emas. Bunday bog’lanishni tavsiflovchi boshqa munosabatlar ham mavjud, masalan:

Shuning uchun tasodifiy miqdorning (xatolikning) katta kichikligi tanlab olingan modelni qanchalik to’g’ri tuzilganliga bog’liq. Tasodifiy miqdor qancha kichik bo’lsa, natijaviy ko’rsatkichning nazariy qiymati shunchalik, uning haqiqiy qiymati bilan ustma-ust tushadi.
Xatoga yo’l qo’yilishiga nafaqat matematik funktsiyani noto’g’ri tanlash, balki regressiya tenglamasida muhum bo’lgan omilni xisobga olmaslikka ham bog’liq, ya’ni ko’p omilli regressiyaning o’rniga juft regressiyani qo’llash ham sabab bo’ladi. Masalan ma’lum bir maxsulotga bo’lgan talab nafaqat uning narxiga, balki jonboshiga to’g’ri keladigan daromadga ham bog’liq bo’lishi mumkin.
Xatolikka yo’l qo’lilishida ma’lumotlarni tanlashdagi xatolik ham sabab bo’lishi mumkin. Chunki tadqiqotchi ko’rsatkichlar orasidagi bog’lanish qonuniyatlarini aniqlashda tanlab olingan ma’lumotlar asosida ish ko’radi.

Tanlashdagi xatolik ko’pchilik holatlarda iqtisodiy jarayonlarni o’rganishda boshlang’ich statistik ma’lumotlar to’plamini bir jinisli bo’lmaganligi uchun ham yuzaga keladi. Agar ma’lumotlar zamon va makonda bir jinisli bo’lmasa regressiya tenglamasi hech qanday ma’noga ega bo’lmaydi. Bunday holatlarda natijani yaxshilash uchun o’rganilayotgan statistik ko’rsatkichlarning anamal(haqiqatga to’g’ri kelamaydigan) qiymatlarini to’plash birliklaridan chiqarib tashlanadi.

Regressiya usullarini amaliyotda qo’llashda ma’lumotlarni o’rganishdagi xatoliklar katta xavf tug’diradi.
Agar noto’g’ri qurilgan modellarni ularni shaklini o’zgartirib xatolikni kamaytirish mumkin bo’lsa, ma’lumotlarni tanlashdagi xatolikni ma’lumotlar hajmini, ya’ni statistik to’plamni kattalashtirish bilan kamaytirish mumkin.
Ma’lumotlarni o’lchashdagi xatoliklar makrodarajadagi tadqiqotlarda katta axamiyatga ega. Bozor iqtisodiyoti sharoitida talab va ist’molni tadqiq qilishda asosiy o’zgaruvchi sifatida “aholi jon boshiga daromad” keng qo’llaniladi. Shu bilan birga daromad miqdorini statistik nuqtai nazaridan aniqlash(o’lchash)da qator qiyinchiliklarga duch kelinadi. Bu bo’yicha olinadigan ma’lumotlar xatodan holi emas, masalan, hisobdan chetda qoladigan yashirilgan daromadlarni aytish mumkin.

Ekonometrik tadqiqotlarda ma’lumotlarni o’lchab olishdagi xatolarni minimal holatga keltirilgandan so’ng asosiy e’tibor modellarni qurishdagi xatoliklarga qaratiladi.

Juft regressiyada matematik funktsiyani ko’rinishlarini tanlash uchta usul bilan amalga oshirilishi mumkin:
- grafik usuli;
- analitik usul, ya’ni o’zaro bog’lanishlarni o’rganish nazariyasidan kelib chiqib;
- eksperimental (tajriba)usuli;
Ikki ko’rsatkich orasidagi bog’lanishlarni o’rganishda regressiya tenglamalarini grafik usulida tanlash ko’rgazmali chizmalar shaklida amalga oshiriladi. Bu usul korrelyatsiya maydoniga asoslanadi. Bog’lanishlarni miqdoriy jixatdan baholashda qo’llaniladigan egri chiziqlarni asosiy turlari quydagi rasmlarda keltirilgan.

3.1.- Rasm. Ikki o’zgaruvchi orasidagi bog’lanishni miqdoriy jihatdan baholashda qo’llaniladigan egri chiziqlarning asosiy turlari

Regressiya tenglamasini tanlashning analitik usuli ko’proq amalda qo’llaniladi. Ushbu usul taxlil qilinayotgan ko’rsatkichlarning o’zaro bog’lanish tabiatini o’rganishga asoslanadi.

Masalan, korxonaning elektr energiya( )ga bo’lgan talabi ishlab chiqarilayotgan maxsulot xajmi( )ga bog’liq holda o’rganilayotgan bo’lsin. Barcha iste’mol qilingan elektr energiya( )ni ikki qismga bo’lish mumkin:

- ishlab chiqarish bilan bog’liq bo’lmagan;
- ishlab chiqarish hajmi( ) ko’payishi bilan proportsional ravishda ortib boruvchi bevosita ishlab chiqarish hajmi bilan bog’liq bo’lgan qismlarga.
U holda elektr energiya iste’molining mahsulot hajmiga bog’liqligini quyidagi regressiya tenglamasi orqali ifodalash mumkin:
Agar tenglamaning ikkala qismini ishlab chiqarilgan mahsulot hajmi( )ga bo’lsak , u holda elektr energiyaning mahsulot birligiga solishtirma sarfini ishlab chiqarilgan mahsulot xajmi( )ga bog’lanishini ifodalovchi quyidagi teng tomonli giperbola tenglamasini olamiz:
Xuddi shunday korxona harajatlarini ishlab chiqarilgan mahsulot hajmining o’zgarishiga proportsional ravishda o’zgaruvchi (material harajatlari, mehnat haqi va boshq.) shartli o’zgaruvchilarga va ishlab chiqarish hajmi o’zgarishi bilan o’zgarmaydigan (arenda haqi, boshqaruv harajatlari va boshq.) shartli o’zgarmas harajatlarga ajratish mumkin. (3.3) funktsiya diskret nuqtalarda ( -ko’rsatkichning diskret qiymatlarida) yuzaga kelishi mumkin bo’lgan hatoliklarni e’tiborga olgan holda quyidagi ko’rinishida ifodalanadi
Regressiya tenglamasini tanlashni analitik usulining moxiyati oxirgi tenglamada parametrlarning qiymatlarini aniqlash hamda – tasodifiy miqdorni baholashdan iborat.
-tasodifiy miqdorni baholashda qoldiq dispersiyadan foydalaniladi. Qoldiq ditspersiya quydagicha ifodalanadi.
Agarda qoldiq dispersiya bo’lsa, natjaviy belgining asl qiymatlari, ularning nazariy qiymatlari bilan ustma-ust tushadi.
Demak qoldiq dispersiyaning qiymati qanchalik nolga yaqin bo’lsa, regressiya tenglamasida e’tiborga olinmagan ko’rsatkichlarni ta’siri shunchalik kamligini va regressiya tenglamasi ko’rsatkichlari orasidagi bog’lanishni to’g’ri ifodalanishini ko’rsatadi.
Tadqiqotlar natijasi shuni ko’rsatadiki kuzatuvlar natijasida olinadigan ma’lumotlar soni o’zgaruvchi oldidagi hisoblanayotgan parametrlar sonidan 7-8 marta ko’p bo’lishi kerak, ya’ni chiziqli regressiya tenglamasi uchun ma’lumotlar soni 7 tadan kam bo’lmasligi, regressiya tenglamasi uchun esa 14 tadan kam bo’lmasligi kerak.
Ekonometrik modellar uzoq muddatli davrni o’z ichiga olgan (10.20.30 yil) dinamika qatorlari ma’lumotlari asosida tuzilishini e’tiborga olgan holda modellarni qurishda oldidagi parametrlarni kamroq olish maqsadga muvofiq.