TəDQİqat bülleteni n-2

 

 

2013 

 

6 

 

1.3.

 

Mərkəzi banklarda modelləşdirmə və proqnozlaşdırma aparatı 

İnflyasiya: proqnozlaşdırmanın mövcud metodları 

Mərkəzi  banklarda  proqnoz  modelləri  təkmil 

metodologiyalardan  istifadə  etməklə  daima 

yenilənir.    

Təcrübədə  inflyasiyanın  proqnozlaşdırılması 

üçün 

ən 

sadə 

metodologiya 

kimi 

mühakimələrdən 

geniş 

istifadə 

edilir. 

Mühakimə  əsaslı  proqnoz  ekspert  rəyinə  və 

intuisiyaya, istehlakçı və istehsalçılar arasında 

aparılan  sorğulara  və  s.  əsaslanır.  Belə  ki, 

istehlakçı 

və 

istehsalçıların 

qiymət 

gözləntiləri,  firmaların  istehsal  gücləri,  mal 

ehtiyatları  və  tələblə  bağlı  gözləntiləri  və  s. 

inflyasiyanın 

gələcək 

səviyyəsinə 

dair 

mühakimələrin 

formalaşmasında  köməkçi 

rolunu oynayır.    

Mühakiməyə  əsaslanan  proqnozlara  misal 

olaraq 

Delfi 

və 

Naiv 

Ekstrapolyasiya 

metodlarını  göstərmək  olar.  Delfi  metodu 

sistematik  və  interaktiv  proqnozlşadırma 

metodudur. Bu metodda hər bir dövrdən sonra 

ekspert  proqnozları  icmallaşdırılır  və  yenidən 

nəzərdən 

keçirilir. 

Nəticədə 

ekspert 

proqnozlarının  bir-birinə  konvergensiyası 

təmin edilir.  

Naiv  ekstrapolyasiyada  proqnoz  sadə  iqtisadi 

fərziyyələrə 

və 

mövcud 

dəyişikliklərə 

əsaslanır.  Bu  tip  proqnozun  nəzəri  əsasını 

―təsadüfi  dolaşan”  və  ya  ―Braun”  hərəkəti 

təşkil  edir

2

.  Başqa  sözlə,  məsələn,  mart  ayı 

                                                           

2

 

1

t

t

t

y

y









 

burada 

t

y

–hər  hansı  bir  statistik  dəyişən  və

t



-ağ 

küydür. Bu modelə görə h period üzrə proqnoz sonrakı proqnoza bərabərdir:  

|

(

)

t h t

t

E y

y





 

 

üçün  inflyasiya  0.5%-dirsə,  aprel  ayı  üçün  də 

proqnoz elə 0.5% təşkil edəcəkdir.  

Digər sadə statistik proqnoz aləti sürüşən orta 

metoddur.  Belə  ki,  gələcək  dövrlə  bağlı 

proqnoz vermək üçün keçmiş dövrlərin faktiki 

inflyasiya  hədlərinin  ortalaması  hesablanır  və 

bu  hədd  gələcək  dövrün  inflyasiya  proqnozu 

kimi  qəbul  edilir

3

.  Bir  sonrakı  dövr  üçün 

hesablamalar  aparılarkən  statistik  dəyişənin 

qiymətləri bir dövr aşağı sürüşdürülür və digər 

dövr üçün proqnoz hesablanır.  

Eksponensial 

hamarlaşdırma 

metodunun 

üstün  cəhəti  yeni  dövr  üçün  proqnoz 

hazırlanarkən keçmiş dövrün proqnoz xətasını 

da nəzərə almasıdır

4

. 

Daha  kompleks  statistik  alət  olan  ARMA 

modeli  Box  və  Jenkins  tərəfindən  işlənib 

hazırlanmışdır

5

.  Box-Jenkins  metodologiyası 

stasionar  statistik  dəyişənlər  üçün  nəzərdə 

tutulduğundan, 

proqnoz 

obyekti 

olan 

dəyişənin  stasionarlığı  yoxlanılır.  Daha  sonra 

avtokorrelyasiya  funksiyası  tədqiq  edilərək 

statistik  sıranı  formalaşdıran  proses,  yəni 

                                                           

3

 

t

t

A

F

n





    

burada, 

t

F



t    periodu  üçün  proqnoz, 

t

A



t  periodu 

üçün faktiki qiymət, 

n



periodların sayını göstərir.  

 

4

 

1

1

1

(

)

t

t

t

t

F

F

A

F















, 

t

F



t    periodu  üçün  proqnoz, 

1

t

A





t-1 periodu üçün faktiki qiymət, 





hamarlaşdırma əmsalı 

 

5

 p  dərəcəli  AR  və  q  dərəcəli  MA  modeli  (və  ya  ARMA(p,q))  aşağıdakı 

kimi ifadə edilir: 

0

1

1

p

q

t

i p

t p

i q t q

i

i

y

y





 























, 

burada

t

y



t    periodu 

üçün  statistik  dəyişən, 

t

p

y





p  period  əvvəlki  dövr    üçün  statistik 

dəyişən, 

i





avtoreqressiv  hissə  üçün  əmsallar, 

i





sürüşən  orta 

hissəsi üçün əmsallar 

---