talab va taklifni aniqlash

DOCX 4 стр. 18,0 КБ Бесплатная загрузка

4 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 18,0 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 4

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 4

mahsulotga bolgan talab va taklifning ekonometrik modellarini tuzish gofforberdiyev jahongir 📝annotatsiya mahsulotga bo'lgan talab va taklifning ekonometrik modellarini yaratish, bozor dinamikasini tahlil qilish va prognozlash uchun statistik usullarni qo'llashni o'z ichiga oladi. model parametrlarini baholash va sifatini tekshirish muhim ahamiyatga ega. 🔑kalit so'zlar. talab, taklif, ekonometrik model, bozor, mahsulot, narx, regressiya, prognozlash, parametrlar, modellashtirish, regressiya analizi regressiya tahlilida r-kvadrat koeffitsienti 0 dan 1 gacha o'zgarib, modelning taxminiy qiymatlarning haqiqiy qiymatlarga mos kelish darajasini, ya'ni modelning moslashuvchanligini ko'rsatadi. ko'p faktorli regressiya tahlilida 2 yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning bog'liq o'zgaruvchiga ta'sirini baholash mumkin, masalan, narx va reklama xarajatlarining sotish hajmi ustiga ta'sirini aniqlash mumkin. heteroskedastiklik regressiya modelining standart xatolariga ta'sir qilib, p-qiymatlarning noto'g'ri baholanishiga olib kelishi mumkin, bu esa natijalarni noto'g'ri talqin qilishga olib kelishi mumkin. talab va taklifni aniqlash modellashtirishda, kamida 3 yillik ma'lumotlar bazasi (oylik yoki choraklik ma'lumotlar bilan) aniq natijalar olish uchun zarur. "talab va taklifni aniqlash"da narxning …

2 / 4

qaratilgan va r-kvadrat kabi metriklar orqali modelning mosligini baholashga yordam beradi. endogenlik muammosini bartaraf etish uchun 2sls (ikki bosqichli eng kichik kvadratlar) yoki iv (instrumental o'zgaruvchilar) kabi murakkab usullar qo'llanilishi mumkin, bu parametrlarning o'zaro bog'liqliklarini hisobga oladi. ekonomik modellarni tanlash modellarning murakkabligi va ma’lumotlar hajmi o’rtasidagi bog’liqlikni hisobga olib, 2-3 ta o’zgaruvchili lineer regressiya modellaridan boshlash maqsadga muvofiqdir. log-lineer yoki ko’p faktorli modellardan foydalanish, agar 5 dan ortiq o’zgaruvchi va r-kvadrat qiymati 0.7 dan yuqori bo’lsa samaraliroq bo’ladi. avtokorrelyatsiya va geteroskedastiklik kabi muammolarni bartaraf qilish uchun durbin-watson testi va white testi kabi diagnostik testlardan foydalanish zarur. prognozlash prognozlashda, ma’lumotlarning sifati juda muhim boʻlib, 90% aniqlikka erishish uchun kamida 5 yillik tarixiy ma’lumotlar bazasi talab qilinadi, aks holda prognozlarning ishonchliligi pasayadi. prognozlash jarayonida oʻrtacha xatolik (mae) va oʻrtacha kvadrat xatolik (mse) kabi metriklar yordamida modelning aniqligini baholash va 10% dan kam boʻlishi maqsadga muvofiq. koʻp oʻzgaruvchili regressiya tahlili kabi ekonometrik usullar …

3 / 4

rbin-uotson statistikasi avtokorrelyatsiyani aniqlash uchun qo‘llaniladi; 1.5 dan 2.5 gacha bo‘lgan qiymati avtokorrelyatsiya yo‘qligini ko‘rsatadi. modelning mos kelishini baholashda r-kvadrat koeffitsiyenti 0.8 dan yuqori bo‘lishi maqbul hisoblanadi, bu modelning taxminan 80% kuzatilgan o‘zgarishlarni tushuntirib berishini ko‘rsatadi. modelning parametrlarining t-statistikasi 2 dan yuqori bo‘lsa, ularning statistik ahamiyatliligi yuqori bo‘ladi, bu ularning mustaqil o‘zgaruvchilar bilan bog‘liqligiga dalolat beradi. sezgirlik analizi sezgirlik tahlili natijalari, mahsulotga bo'lgan talabning turli omillarga, jumladan, raqobat, marketing xarajatlari va mavsumiylikka qanchalik bog'liqligini 0 dan 1 gacha bo'lgan koeffitsiyentlar yordamida ko'rsatadi. modelning parametrlari bo'yicha sezgirillk tahlili, xatoliklar tarqalishini hisobga olgan holda, prognozlarning aniqligini baholashga yordam beradi, masalan, 95% ishonch oralig'ini aniqlash orqali. sezgirlik tahlili, narxning 1% o'zgarishiga talabning 0,5% ga o'zgarishi bilan ifodalanadigan narx egilishini aniqlashda qo'llaniladi va bu koeffitsiyent narxning talabga ta'sirini ko'rsatadi. siyosat tavsiyalari narx elastikligi koeffitsienti (-1.5 dan yuqori) bo'lgan mahsulotlar uchun hukumat subsidiyalarini kamaytirish yoki soliq stavkalarini asta-sekin oshirish tavsiya etiladi. ta'minot funksiyasidagi texnologik o'zgarishlarni …

4 / 4

ffitsienti 0.8 dan yuqori bo'lgan natijalar olindi. kelgusida, yanada kengroq ma'lumotlar bazasi va qo'shimcha o'zgaruvchilar, masalan, mavsumiylik va reklama xarajatlarini qo'shish orqali model aniqligi 95% ga oshirilishi mumkin. 📌xulosa ta'minot va talabning ekonometrik modellari mahsulot bozori dinamikasini tahlil qilish va prognozlashda muhim ahamiyatga ega bo'lib, narxlar, miqdorlar va boshqa omillar o'rtasidagi munosabatni aniqlash imkonini beradi. 📚foydalanilgan adabiyotlar 1. gujarati, d. n., porter, d. c. (2009). ekometrika asoslari. (ekometrikaning asoslari tarjimasi) 2. wooldridge, j. m. (2010). ekonomika uchun regressiya tahlili. (introductory econometrics tarjimasi) 3. hill, r. c., griffiths, w. e., lim, g. c. (2011). ekometrika asoslari

5 / 4

Хотите читать дальше?

Скачайте все 4 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "talab va taklifni aniqlash"

mahsulotga bolgan talab va taklifning ekonometrik modellarini tuzish gofforberdiyev jahongir 📝annotatsiya mahsulotga bo'lgan talab va taklifning ekonometrik modellarini yaratish, bozor dinamikasini tahlil qilish va prognozlash uchun statistik usullarni qo'llashni o'z ichiga oladi. model parametrlarini baholash va sifatini tekshirish muhim ahamiyatga ega. 🔑kalit so'zlar. talab, taklif, ekonometrik model, bozor, mahsulot, narx, regressiya, prognozlash, parametrlar, modellashtirish, regressiya analizi regressiya tahlilida r-kvadrat koeffitsienti 0 dan 1 gacha o'zgarib, modelning taxminiy qiymatlarning haqiqiy qiymatlarga mos kelish darajasini, ya'ni modelning moslashuvchanligini ko'rsatadi. ko'p faktorli regressiya tahlilida 2 yoki undan ortiq mustaqil o'zgaruvchilarning bog'liq o'zgaruvchiga...

Этот файл содержит 4 стр. в формате DOCX (18,0 КБ). Чтобы скачать "talab va taklifni aniqlash", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: talab va taklifni aniqlash DOCX 4 стр. Бесплатная загрузка Telegram