additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish

PPTX 16 sahifa 73,4 KB Bepul yuklash

16 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 73,4 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 16

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 16

powerpoint presentation additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish abduraxmanova dinara 1. qo'shma va ko'paytma modellarning amaliy qo'llanilishi va talqini 2. qo'shma va ko'paytma modellarning qurilishi va baholash usullari 3. qo'shma va ko'paytma ekonometrik modellarning asoslari reja: ko'paytma modellarning afzalligi shundaki, ular o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni, ya'ni 2 yoki undan ortiq o'zgaruvchilarning birgalikdagi ta'sirini aniqlash imkonini beradi. kamchiliklardan biri, ko'paytma modellarni baholash va talqin qilish murakkabroq bo'lishi mumkin, ayniqsa, ko'plab o'zgaruvchilar ishtirok etganda va multikollinearity muammosi yuzaga kelishi mumkin. ko'paytma modellarning yana bir kamchiligi, ularning natijalari ko'pincha kontekstga bog'liq bo'ladi va boshqa sharoitlarda takrorlanmasligi mumkin, bu 10% dan ortiq xatoga olib kelishi mumkin. ko'paytma modellarning afzalliklari va kamchiliklari modellarning diagnostikasi va tekshiruvi avtokorrelyatsiya va geteroskedastiklik kabi modelning buzilishini aniqlash uchun 2 ta asosiy diagnostik testlar qo'llaniladi. ushbu testlarning natijalari modelning ishonchliligini va prognozlash qobiliyatini aniqlashga yordam beradi. modelning mos kelishini baholash uchun r-kvadrat (r²) koeffitsiyenti, f-statistikasi va durbin-watson statistikasi kabi metriklardan …

2 / 16

i ma'lumotlarni (1000 dan ortiq o'zgaruvchilar) qamrab oladigan murakkab qo'shimcha va ko'paytma modellarning samaradorligini baholashga qaratilishi mumkin. noaniqlikni hisobga oluvchi bayes usullaridan foydalanib, qo'shimcha va ko'paytma modellarni 0.05 dan kam bo'lgan p-qiymatlar bilan taqqoslash orqali ishonchlilik darajasini oshirish bo'yicha tadqiqotlar o'tkazish mumkin. modellarning amaliy qo'llanilishi moliyaviy modellashtirishda, xavfni baholash uchun portfelning kutilayotgan rentabelligi va standart og'ishishi (masalan, 15% va 8%) kabi parametrlarni o'z ichiga olgan ko'paytma modellar qo'llaniladi. modelning amaliy qo'llanilishi iqtisodiy prognozlashda, masalan, yalpi ichki mahsulotning 3% ga o'sishi yoki inflyatsiyaning 5% ga pasayishini bashorat qilishda muhim rol o'ynaydi. marketing tadqiqotlarida, mijozlarning xarajatlarini 10% ga oshirish potentsialini baholash uchun regressiya modellari, xususan, qo'shimcha va ko'paytma modellari keng qo'llaniladi. qo'shma modellarning afzalliklari va kamchiliklari qo'shma modellarning yuqori moslashuvchanligi (r²) ko'rsatkichi yuqori bo'lishi mumkin, lekin bu modelning haqiqiy ma'lumotlarga mos kelishini bildirmaydi, chunki haddan tashqari moslashuv (overfitting) xavfi mavjud. qo'shma modellarda 5% dan kam bo'lmagan p-qiymati statistik jihatdan ahamiyatli deb hisoblanadi. …

3 / 16

-statistikasi va individual koeffitsiyentlarning t-statistikasi kabi 3 ta asosiy mezonlarni hisobga olish kerak, bu esa modelning mosligi va statistik ahamiyatini aniqlashga yordam beradi. qo'shma modellarga regressiya tahlili orqali 2 yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning bog'liq o'zgaruvchiga ta'sirini qo'shish orqali baho beriladi, bu erda koeffitsiyentlar har bir o'zgaruvchining chegaraviy ta'sirini aks ettiradi. ko'paytma modellarni qurishning asosiy tamoyillari ko'paytirish modellari parametrlarining ishonchliligiga erishish uchun kamida 30 ta kuzatish va past multikollinearlik koeffitsiyentiga ega bo'lish kerak. ko'paytma modellarda o'zgaruvchilarning o'zaro ta'sirini hisobga olish uchun 2 yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning ko'paytmasi sifatida yangi o'zgaruvchi yaratiladi, bu o'zaro ta'sir effektlari tahlilini ta'minlaydi. modelning mos kelishini baholashda r-kvadrat va f-statistikasi kabi ko'rsatkichlardan tashqari, dw statistikasi va o'zaro korrelyatsiya kabi diagnostika testlari ham qo'llaniladi. modellarning parametrlarini baholash usullari maksimal ehtimollik (me) metodi, ehtimollik funksiyasini maksimal qiymatga yetkazish orqali, model parametrlarini 100 ta kuzatish yoki undan ko'p bo'lgan katta ma'lumot to'plamlarida baholashda samarali. oddiy eng kichik kvadratlar …

4 / 16

sobga oluvchi interaksion modellardan iborat bo'lib, ularning koeffitsiyentlari 1 dan ortiq bo'lishi mumkin. ko'paytma modellarda standart xatoliklarni hisoblashda heteroskedastisitlik muammosi tez-tez uchraydi, bu esa robust standart xatolarni hisoblash usullarini qo'llashni talab qiladi, masalan, 2 bosqichli eng kichik kvadratlar (2sls) usuli yordamida. qo'shma modellarning turli xillari nostandart qo'shma modellarda, 2-darajali yoki yuqori darajali atamalar, o'zaro ta'sirlar va boshqa murakkab funksiyalar bo'lishi mumkin, bu esa modelning moslashuvchanligini oshiradi, masalan, y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x1x2 + e. qo'shma modellarning bir turi lineer qo'shma modellar bo'lib, unda qaram o'zgaruvchi ikki yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning chiziqli kombinatsiyasi sifatida ifodalanadi, masalan, y = b0 + b1x1 + b2x2 + e. qo'shma modellarning parametrik va parametrik bo'lmagan turlari mavjud, bu erda parametrik modellarda modelning parametrlari aniq belgilanadi (masalan, lineer regressiya), parametrik bo'lmagan modellar esa parametrlarning aniq qiymatlarini talab qilmaydi (masalan, non-parametrik regressiya). qo'shma modellarni qurishning asosiy tamoyillari modelning parametrlarini baholashda eng kam …

5 / 16

taqil o'zgaruvchi va 1 ta bog'liq o'zgaruvchi kirsa, va ular o'rtasidagi munosabat ko'paytma bo'lsa, unda model parametrlarini aniqlash uchun logarifmik transformatsiyadan foydalanish mumkin. ko'paytma model misoli sifatida, ish haqi darajasi va ish vaqti o'rtasidagi bog'liqlikni ko'rib chiqish mumkin; ish haqi 2 barobar oshganda, ish vaqti 1,5 barobarga kamayishi mumkin. qo'shma va ko'paytma modellarni taqqoslash ko'paytma modellarning afzalligi – o'zgaruvchilar o'rtasidagi sinergetik effektlarni hisobga olish imkoniyati, lekin ularning ba'zi parametrlarini taxmin qilish murakkabroq, r-kvadrat ko'rsatkichi pastroq bo'lishi mumkin. agar ma'lumotlarning tarqalishi qo'shma modelga mos kelmasa, ko'paytma model yaxshiroq natijalar berishi mumkin; masalan, agar o'zgaruvchilar o'rtasida kuchli no-lineer bog'liqlik kuzatilsa, log-log yondashuv samarali bo'ladi. qo'shma modellarda o'zgaruvchilarning ta'siri lineer bo'ladi, ko'paytma modellarda esa o'zgaruvchilar o'rtasidagi ta'sir o'zaro bog'liq va ko'pincha 0.5 dan 2 gacha bo'lgan koeffitsiyentlar bilan ifodalanadi. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 16 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish" haqida

powerpoint presentation additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish abduraxmanova dinara 1. qo'shma va ko'paytma modellarning amaliy qo'llanilishi va talqini 2. qo'shma va ko'paytma modellarning qurilishi va baholash usullari 3. qo'shma va ko'paytma ekonometrik modellarning asoslari reja: ko'paytma modellarning afzalligi shundaki, ular o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni, ya'ni 2 yoki undan ortiq o'zgaruvchilarning birgalikdagi ta'sirini aniqlash imkonini beradi. kamchiliklardan biri, ko'paytma modellarni baholash va talqin qilish murakkabroq bo'lishi mumkin, ayniqsa, ko'plab o'zgaruvchilar ishtirok etganda va multikollinearity muammosi yuzaga kelishi mumkin. ko'paytma modellarning yana bir kamchiligi, ularning natijalari ko'pincha kontekstga bog'liq bo'ladi va boshqa sha...

Bu fayl PPTX formatida 16 sahifadan iborat (73,4 KB). "additiv va multiplikativ ekonometrik modellarni tuzish"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: additiv va multiplikativ ekonom… PPTX 16 sahifa Bepul yuklash Telegram