Ekonometrika asoslari

|
Ekonometrika asoslari
|
Sana | 04.10.2024 | Hajmi | 2,01 Mb. | | #273350 |
X BOB. EKONOMETRIK MODELLARNI BAHOLASH Reja: 10.1.Ekonometrik modellarning iqtisodiy tahlilida verifykatsiya bosqichining ahamiyati 10.2.Ekonometrik modellar sifati va ahamiyatini mezonlar bo‘yicha baholash 10.3. Regressiya tenglamaning parametrlarni baholarining xususiyatlari 10.1 Ekonometrik modellarning iqtisodiy tahlilida verifikatsiya bosqichining ahamiyati - Verifikatsiya usullari gipotezalarning statistik tekshiruvi va statistik baholashning turli usullarining aniqlik xususiyatlarini statistik tahlil qilishga asoslangan. Bu, shuningdek, ekonometrik modellarda qo‘llaniladigan verifikatsiya bosqichida retrospektiv hisoblash tamoyilini ta’kidlash lozim.
- Tahlil qilinayotgan qatorlar dinamikasi har doim anchagina uzunroq qatorlarning tanlamasi hisoblanadi. Shuning uchun korrelyatsion-regerssion tahlil asosida olingan ekonometrik modellarning ishonchliligini har tomonlama tekshirish va baholash lozim. Tuzilgan ekonometrik modelning ahamiyatliligi, ishonchliligi va keyinchalik bashoratlashda qo‘llash mumkinligi quyidagi mezonlar asosida baholanadi:
10.2 Ekonometrik modellar sifati va ahamiyatini mezonlar bo‘yicha baholash - Regressiya tenglamasi sifatini baholashda F-Fisher mezonidan foydalaniladi. Olingan regressiya tenglamasining sifatini baholash dispersion tahlil qilish usullariga asoslangan. Natijaviy ko‘rsatkich 𝑦I ning qiymatlari ikkita 𝑦𝑖 va 𝑒𝑖 komponentlarning yigʻindisi sifatida ifodalanishi mumkin
- Kattalik 𝑦𝑖 = 𝑎 + 𝑏 ∙ 𝑥𝑖 kuzatuv 𝑖 uchun 𝑦 ning hisoblangan qiymati. Qoldiq 𝑒𝑖 natijaviy ko‘rsatkich 𝑢𝑢 ning kuzatiladigan va hisoblangan qiymatlari orasidagi farq yoki regressiya tenglamasi yordamida tushuntirilmagan 𝑢𝑢 o‘zgaruvchining qismi
determinatsiya koeffitsiyenti deb ataladi va regressiya tengamasi sifati yoki bogʻlanish modelini xarakterlash uchun ishlatiladi. - determinatsiya koeffitsiyenti deb ataladi va regressiya tengamasi sifati yoki bogʻlanish modelini xarakterlash uchun ishlatiladi.
10.3 Regressiya tenglamaning parametrlarni baholarining xususiyatlari - Statistik ma’lumot yigʻishda ko‘p hollarda parametrning haqiqiy qiymatlari o‘rniga yashirin xatoga ega o‘lchamlar kiritiladi (ular obyektiv, subyektiv xarakterga ega bo‘lishlari, o‘lcham hisoblarining noaniqligi, noaniq hujjat aylanishi, alohida o‘lchamlarini subyektiv bahosi va boshqalar). Barcha yuqorida sanab o‘tilgan kamchiliklar o‘lchash xatolarini tenglama xatolariga o‘tishiga olib keladi, ya’ni:
Oddiy chiziqli regression modelning to‘liq spetsifikatsiyasi regression tenglamadan va 5 ta birlamchi yo‘l qo‘yishlardan tashkil topgan. Shu yo‘l qo‘yishlarni ko‘rib chiqamiz.
Birinchi ikki taxmin shundan iboratki, X ning har bir qiymati uchun e xato nol qiymat atrofida me’yoriy taqsimlangan. Taxmin qilinadiki, ei uzluksiz kattalik hisoblanib, o‘rtacha atrofida simmetrik taqsimlangan −∞ dan +∞ gacha o‘zgaradi va uning taqsimlanishi 2 o‘lcham o‘rtacha va variatsiya yordamida aniqlanadi. Demak: Birinchi taxmin: 𝜀𝑖- me’yoriy taqsimlangan. Ikkinchi taxmin: - 𝐸(𝑒𝑖) = 0 o‘rtacha xato nolga teng. - Birinchi ikki taxmin shundan iboratki, X ning har bir qiymati uchun e xato nol qiymat atrofida me’yoriy taqsimlangan. Taxmin qilinadiki, ei uzluksiz kattalik hisoblanib, o‘rtacha atrofida simmetrik taqsimlangan −∞ dan +∞ gacha o‘zgaradi va uning taqsimlanishi 2 o‘lcham o‘rtacha va variatsiya yordamida aniqlanadi. Demak: Birinchi taxmin: 𝜀𝑖- me’yoriy taqsimlangan. Ikkinchi taxmin: - 𝐸(𝑒𝑖) = 0 o‘rtacha xato nolga teng.
To‘rtinchi taxmin: qoldiqdagi avtokorrelyatsiya bilan bogʻliq. Taxmin qilinadiki, xatolar orasida avtokorrelyatsiya yo‘q, ya’ni avtokorrelyatsiya mavjud emas. - To‘rtinchi taxmin: qoldiqdagi avtokorrelyatsiya bilan bogʻliq. Taxmin qilinadiki, xatolar orasida avtokorrelyatsiya yo‘q, ya’ni avtokorrelyatsiya mavjud emas.
- Beshinchi taxmin: 𝑋 erkin o‘zgaruvchi stoxastik emasligini tasdiqlaydi. Boshqacha qilib aytganda, 𝑋 ning qiymatlari nazorat qilinadi yoki butunlay bashorat qilinadi. Bu taxminni muhim qo‘llanilishi shundan iboratki, i va j ning barcha qiymatlari uchun:
|
| |