additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish

DOCX 6 sahifa 18,0 KB Bepul yuklash

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇
1 / 6
additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish abduraxmanova dinara 📝annotatsiya qo'shuvchi va ko'paytma ekonometrik modellarning tuzilishi, ularning qo'llanilishi va cheklovlari haqida batafsil ma'lumot beradi. modellarning parametrlarini baholash va talqin qilish usullarini o'rganadi. 🔑kalit so'zlar. qo`shiluvchi, ko`paytma, ekonometrik modellar, o`zgaruvchilar, baholash, regressiya, korrelyatsiya, parametrlar, modellashtirish, bashorat, qo'shma va ko'paytma ekonometrik modellarga kirish qo'shma modellar, masalan, y = β0 + β1x1 + β2x2 + ε shaklida ifodalanadi va mustaqil o'zgaruvchilarning ta'sirini qo'shish orqali bog'liq o'zgaruvchini bashorat qilishga imkon beradi, bu yerda r-kvadrat koeffitsiyenti model mosligini baholaydi. ko'paytma modellar, y = β0 x1^β1 x2^β2 ε ko'rinishida bo'lib, mustaqil o'zgaruvchilarning ta'siri ko'paytiriladi va o'zaro ta'sirlarni tahlil qilishga yordam beradi, log-log yondashuv ko'pincha qo'llaniladi. ikkala model turi ham ma'lumotlar to'plamining xususiyatlariga va tadqiqot maqsadlariga qarab tanlanadi; modellarni baholashda 5% dan kam p-qiymati statistik jihatdan ahamiyatli hisoblanadi. ko'paytma modellarni qurish ko'paytma modellarda o'zgaruvchilar orasidagi o'zaro ta'sirlarni hisobga olish uchun 2 yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning ko'paytmasi sifatida …
2 / 6
oʻrganish va koʻpaytma modelni qoʻllab, oʻzaro taʼsirlarni baholash mumkin. 10 ta viloyat boʻyicha qishloq xoʻjaligi mahsulotlarining hajmini bashorat qilish uchun, qoʻshiluvchi va koʻpaytma modellarini taqqoslash orqali eng yaxshi mos keladigan modelni tanlash mumkin. amaliy misollar, masalan, 2000-2022 yillar oraligʻidagi yaim maʼlumotlaridan foydalanib, qoʻshiluvchi va koʻpaytma modellarini qurib, ularning aniqlik koeffitsiyentlari (r²) ni taqqoslash mumkin. cheklovlar va kelajakdagi tadqiqotlar cheklovlar orasida ma'lumotlarning chegaralanganligi va ba'zi o'zgaruvchilar o'rtasidagi ko'pkollinearlik muammolari mavjud bo'lib, bu r-kvadrat koeffitsiyentining 0.8 dan past bo'lishiga olib keldi. modellarni yanada takomillashtirish uchun 3 ta turli xil funksiya spetsifikatsiyasi qo'llanilishi va natijalar solishtirilishi mumkin, bu esa eng yaxshi mos keladigan modelni aniqlash imkonini beradi. kelajakdagi tadqiqotlar 5 yillik ma'lumotlar bazasini kengaytirish va 20 ta yangi o'zgaruvchini qo'shish orqali modelning aniqlik darajasini oshirishga qaratilishi mumkin. prognozlash va simulyatsiya prognozlashda, ko'p o'zgaruvchili regressiya modellaridan foydalanib, 95% ishonch oralig'i bilan 3 yilga bashorat qilish mumkin. simulyatsiya jarayonida, parametrlarning turli kombinatsiyalarini sinab ko'rish orqali, …
3 / 6
vif (variance inflation factor) > 5 bo'lsa, multikollinearity mavjud. qoldiqlarning normal taqsimlanishi jarque-bera testi orqali tekshiriladi. p-qiymati 0.05 dan katta bo'lsa, qoldiqlar normal taqsimlanadi, aks holda, modelni tuzatish kerak. parametrlarni baholash usullari maksimum ehtimollik (me) usuli, ehtimollik funksiyasini maksimal darajada oshirish orqali parametrlarni baholaydi va katta hajmdagi namunalar uchun samarali hisoblanadi. instrumental o'zgaruvchilar usuli (iv) endogenlik muammosini bartaraf etish uchun qo'llaniladi va korrelyatsiyaga ega bo'lmagan 2 ta yoki undan ortiq vositachilarni talab qiladi. ko'p o'zgaruvchili regressiya tahlilida eng kam kvadratlar (ekk) usuli parametrlarni baholashda keng qo'llaniladi va xatoliklarning kvadratlar yig'indisini minimallashtirishga asoslangan. qo'shma va ko'paytma modellarni taqqoslash ko'paytma modellar, o'zgaruvchilarning o'zaro bog'liqligi yuqori bo'lganda, qo'shma modellarga nisbatan yaxshiroq mos keladi, r-kvadrat ko'rsatkichi orqali aniqlanadigan modelning mos kelish darajasi ortishi mumkin. agar ma'lumotlarda heteroskedastiklik kuzatilsa, ya'ni xatoliklarning dispersiyasi doimiy bo'lmasa, ko'paytma modellar qo'shma modellarga qaraganda ancha murakkab bo'lishi mumkin, bu esa modelni baholashni qiyinlashtiradi. qo'shma modellar o'zgaruvchilar orasidagi qo'shilish ta'sirini, masalan, …
4 / 6
ldin ma'lumotlarning normal taqsimlanishini tekshirish va kerak bo'lganda logarifmik yoki boshqa transformatsiyalarni qo'llash orqali 10% dan kam skewness va kurtosis qiymatlariga erishish zarur. qo'shma modellarni qurish qo'shma modellarni qurishda regressiya tahlili kabi statistik usullar qo'llaniladi, r-kvadrat qiymati 0.8 dan yuqori bo'lsa, modelning sifatli ekanligini ko'rsatadi. ekzogen va endogen o'zgaruvchilar orasidagi bog'liqlikni aniqlash uchun, koeffitsientlarning statistik ahamiyatliligi va standart xatolarini hisoblash kerak, bu esa modelning ishonchliligini belgilaydi. qo'shma modellarda 2 yoki undan ortiq o'zgaruvchilarning ta'siri yig'indisi sifatida ifodalanadi, masalan, iste'mol funksiyasi yoki ishlab chiqarish funksiyasi kabi 3 ta va undan ortiq omillarni o'z ichiga oladi. 📌xulosa qo'shiluvchi va ko'paytirma ekonometrik modellarning qurilishi turli iqtisodiy munosabatlarni tahlil qilishda moslashuvchan va samarali yondashuvni taqdim etadi, bu esa aniqroq prognozlarga olib keladi. 📚foydalanilgan adabiyotlar 1. уокер, э. (2017). қўшимча ва кўпайтирувчи эконометрик моделларни қуриш. (ingliz tilidan tarjima qilingan) 2. грийн, у. (2018). эконометрика. (ingliz tilidan tarjima qilingan) 3. вудръж, г. (2019). замонавий эконометрик моделлаштириш. …
5 / 6
additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 6 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish" haqida

additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish abduraxmanova dinara 📝annotatsiya qo'shuvchi va ko'paytma ekonometrik modellarning tuzilishi, ularning qo'llanilishi va cheklovlari haqida batafsil ma'lumot beradi. modellarning parametrlarini baholash va talqin qilish usullarini o'rganadi. 🔑kalit so'zlar. qo`shiluvchi, ko`paytma, ekonometrik modellar, o`zgaruvchilar, baholash, regressiya, korrelyatsiya, parametrlar, modellashtirish, bashorat, qo'shma va ko'paytma ekonometrik modellarga kirish qo'shma modellar, masalan, y = β0 + β1x1 + β2x2 + ε shaklida ifodalanadi va mustaqil o'zgaruvchilarning ta'sirini qo'shish orqali bog'liq o'zgaruvchini bashorat qilishga imkon beradi, bu yerda r-kvadrat koeffitsiyenti model mosligini baholaydi. ko'paytma modellar, y = β0 x1^β1 x2^β2 ε ko'rinishid...

Bu fayl DOCX formatida 6 sahifadan iborat (18,0 KB). "additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: additiv va multiplikativ ekonom… DOCX 6 sahifa Bepul yuklash Telegram