Buxgalteriya xisobi va Audit” yo’nalishi Статистика ва Эканометрика кафедраси

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI
OLIY VA O’RTA MAXSUS TA’LIM VAZIRLIGI
TOSHKENT MOLIYA INSTITUTI

“Buxgalteriya xisobi va Audit” yo’nalishi
Статистика ва Эканометрика кафедраси

Эканометрика фанидан

Talaba: Кодиров Ферузжон юсуфович.
“2”- kurs, BXA 57-2 guruhi

Toshkent-2021

“Ekonometrika” fanidan yankuniy nazorat topshiriqlari
6-variant
1.Multikollinearlik, yuzaga kelish sabablari, bartaraf etish yo‘llari.
2. Tumandagi 8 oila a’zolarining o‘rtacha bir oylik daromadi va sutkada iste’mol qilinadigan yog‘ miqdorlari to‘g‘risida m’lumot berilgan:

Bu ma’lumotlar asosida quyidagilarni aniqlang:
1) Regressiya tenglamasini tuzing, korrelyasiya, determenatsiya koeffitsentlarini va approksimatsiyaning o‘rtacha xatoligini hisoblang. 2) Hosil qilingan modelni Fisher mezoni bilan baholang.
Kafedra mudiri B.Q. Utanov
Жавоблар:
1. Multikollinearlik funktsional (aniq) yoki stoxastik (yashirin) shaklda namoyon bo'lishi mumkin bo'lgan ikki yoki undan ortiq tushuntirish o'zgaruvchilarining chiziqli aloqasi deb ataladi. Tanlangan xususiyatlar orasidagi bog'liqlikni aniqlash va munosabatlarning zichligini miqdoriy aniqlash korrelyatsion tahlil usullari yordamida amalga oshiriladi. Ushbu muammolarni hal qilish uchun avval u taxmin qilinadi, so'ngra uning asosida korrelyatsiya va aniqlashning qisman va ko'p koeffitsientlari aniqlanadi va ularning ahamiyati tekshiriladi. Korrelyatsion tahlilning yakuniy maqsadi - regressiya tenglamasini keyingi tuzish uchun x 1, x 2, ..., x m faktorial xususiyatlarini tanlash.
Agar omil o'zgaruvchilari qat'iy funktsional bog'liqlik bilan bog'langan bo'lsa, unda ular haqida gapirishadi to'liq multikollinearlik... Bunday holda, faktoriy o'zgaruvchilar matritsasi ustunlari orasida X chiziqli bog'liq ustunlar mavjud va matritsa determinantlari xususiyati bo'yicha det (X T X) \u003d 0, ya'ni matritsa (X T X) degeneratsiyalangan va shuning uchun teskari matritsa yo'q. Matritsa (X T X) -1 OLS taxminlarini tuzishda qo'llaniladi. Shunday qilib, to'liq multikollinearlik dastlabki regressiya modeli parametrlarini birma-bir baholashga imkon bermaydi.
Modelga kiritilgan omillarning ko'p satrliligi qanday qiyinchiliklarga olib keladi va ularni qanday hal qilish mumkin?
Multikollinearlik istalmagan oqibatlarga olib kelishi mumkin:

1. 
   parametrlarni baholash ishonchsiz bo'lib qoladi. Ular katta standart xatolarni aniqlaydilar. Kuzatishlar hajmining o'zgarishi bilan taxminlar o'zgaradi (nafaqat kattaligi bilan, balki belgisi bilan ham), bu modelni tahlil qilish va bashorat qilish uchun yaroqsiz holga keltiradi.
   
2. 
   ko'p regressiya parametrlarini "sof" shaklda omillar ta'sirining xususiyatlari sifatida talqin qilish qiyin bo'lib qoladi, chunki omillar o'zaro bog'liqdir; chiziqli regressiya parametrlari iqtisodiy ma'nosini yo'qotadi;
   
3. 
   omillarning ta'sirchan ko'rsatkichga ta'sirini aniqlash imkonsiz bo'lib qoladi.
   

Faktor o'zgaruvchilari qandaydir stoxastik bog'liqlik bilan bog'liq bo'lgan multikollinearlik turi deyiladi qisman. Agar omil o'zgaruvchilari o'rtasida yuqori darajadagi korrelyatsiya bo'lsa, u holda matritsa (X T X) degeneratsiyaga yaqin, ya'ni det (X T X) ≈ 0.
Matritsa (X T X) -1 shartli emas, bu OLS baholarining beqarorligiga olib keladi. Qisman multikollinearlik quyidagi oqibatlarga olib keladi:

• 
  parametrlarni baholashlari dispersiyalarining ko'payishi oraliq baholarni kengaytiradi va ularning aniqligini yomonlashtiradi;
  
• 
  pasayish t- koeffitsientlarning statistikasi omillarning ahamiyati to'g'risida noto'g'ri xulosalarga olib keladi;
  
• 
  oLS baholarining beqarorligi va ularning farqlari.
  

Qisman multikollinearlikni aniqlashning aniq miqdoriy mezonlari mavjud emas. Multikollinearlikning mavjudligi matritsaning determinantining (X T X) nolga yaqinligi bilan tasdiqlanishi mumkin. Shuningdek, bog'langan korrelyatsiya koeffitsientlarining qiymatlarini o'rganing. Agar interfaktor korrelyatsiya matritsasining determinanti birlikka yaqin bo'lsa, u holda multikollinearlik bo'lmaydi.
Interfaktorlarning kuchli korrelyatsiyasini bartaraf etish uchun turli xil yondashuvlar mavjud. Ulardan eng soddasi - bu modelning sifati juda past darajaga tushib qolishi sharti bilan (ya'ni, nazariy aniqlash koeffitsienti -R 2 y (x1 ... xm) pasayib ketishi sharti bilan) ko'p satrli bo'lish uchun eng mas'ul bo'lgan omil (yoki omil) modelidan chetlatishdir. ...
Multikollinearlikdan qanday o'lchov bilan xalos bo'lish mumkin emas? a) namuna hajmini oshirish;

2. 
   qolganlari bilan juda bog'liq bo'lgan o'zgaruvchilarni chiqarib tashlash;
   
3. 
   model spetsifikatsiyasining o'zgarishi;
   
4. 
   tasodifiy komponentning o'zgarishi.
   

y = 0,4179x + 3,8701 Determinatsiya koeffitsientini aniqlaymiz.
.
Determinatsiya koeffitsientining bu qiymati natija - y ning variatsiyasi 92 foiz x omil belgining variatsiyasiga bog’liqligini ko’rsatadi.

ВЫВОД ИТОГОВ