Candidate / examimnation details

Z(t) -8.406 -3.648 -2.958 -2.612

MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.00000


Expense (o’zgaruvchi) Trend, Constant, Noconstant usulida tekshirganimizda statsionarligini aniqlay olmadik va difference ( oxirgi 1 yil) orqali tekshirganimizda Test Statistic 1% Cretical valueda statsionar.
Avtocorelation

Biz time service data dan foydalanganimiz uchun avtokorelatsiya muammosini tekshirish uchun

Breusch-Godfrey testidan foydalandik va buning natijasini Table 3 da ko’rishimiz mumkin.
Bundan ko’rinadiki so’ngi 12 yillik natijaning faqatgina 6 va 8 – yillarida avtokorelatsiya muammosiga duch kelishimiz mumkin.
.
Table 3

Number of gaps in sample: 1 Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation chi2	df	Prob>Chi2
1.557	1	0.212
2.168	2	0.338
4.787	3	0.188
5.959	4	0.202
6.210	5	0.286
11.259	6	0.081
11.964	7	0.102
14.514	8	0.069
14.547	9	0.104
14.699	10	0.143
14.797	11	0.192
18.058	12	0.114

Multikolinaritiy
1 dan 5 gacha bo'lgan qiymat berilgan tushuntirish o'zgaruvchisi va modeldagi boshqa izohlovchi o'zgaruvchilar o'rtasidagi o'rtacha korrelyatsiyani ko'rsatadi, lekin bu ko'pincha e'tibor talab qiladigan darajada jiddiy emas.
5 dan katta qiymat berilgan izohli oʻzgaruvchi va modeldagi boshqa izohlovchi oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi potentsial jiddiy korrelyatsiyani koʻrsatadi.
Bizda multikolinaritiy muammosi yoq chunki multikolinaritiyning o’rtacha qiymati 1 va 5 oralig’iga to’g’ri keladi va buni 4-jadvalda kuriwimiz mumkin.

Table 4

VIF	1/VIF
4.100	0.244
3.510	0.285
1.690	0.591
1.530	0.653
1.530	0.655
1.210	0.827
1.210	0.830
1.200	0.836
1.180	0.847
1.110	0.901
1.830

Heteroskedasticity

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variables: fitted values of D.kredit
chi2(1) = 1.46
Prob > chi2 = 0.2264

Afsuski, regressiyada tez-tez yuzaga keladigan muammolardan biri heteroskedastiklik deb ataladi, bunda bir qator o'lchangan qiymatlar oralig'ida qoldiqlarning dispersiyasida tizimli o'zgarishlar mavjud. Heteroskedastlik mavjudligini aniqlash uchun foydalanishimiz mumkin bo'lgan testlardan biri Breusch-Pagan testidir.

Bu testning Chi-kvadrat testi statistikasi. Bunday holda, u 1.46 ni tashkil qiladi.
Prob > chi2: Bu Chi-kvadrat test statistikasiga mos keladigan p-qiymati. Bunday holda, u 0,2264 ga teng. Ushbu qiymat 0,05 dan kichik bo'lgani uchun biz nol gipotezani rad etishimiz va ma'lumotlarda heteroskedastlik mavjudligi haqida xulosa qilishimiz mumkin.
Number of gaps in sample: 1
Durbin-Watson d-statistic( 11, 40) = 1.532289
Durbin-Uotson testi statistikasi nol gipotezani sinab ko'radi
Oddiy eng kichik kvadratlar regressiyasi muqobilga nisbatan avtokorrelyatsiya qilinmaydi
qoldiqlar OLS jarayoniga amal qiladi. Durbin-Watson statistikasi 0 dan 4 qiymat oralig’ida beldilanadi. 2 ga yaqin qiymat avtokorrelyatsiya emasligini bildiradi; 0 ga yaqin qiymat musbat avtokorrelyatsiya bildiradi; 4 ga yaqin qiymat salbiy avtokorrelyatsiyani bildiradi. Bundan ko’rinadiki bizda avtokorrelyatsiya muammosi bo’lishi ehtimolligi bor.
LOWER POINT = 0.896
UPPER POINT = 2.228

Conclusion

Ushbu tatqiqot Rossiya Federatsiyasida kredit olishga sabab bo’ladigan omillarni o’rganib chiqdi. Bunga ko’ra kambag’allik, ishsizlik, kredit berish foiz stavkasi, GDP, inflatsiya, daromat va xarajatlar kredit olishga sabab bo’luvchi asosiy omillar hisoblanadi. Taxlil natijasida kredit olishga bo’lgan talab har xil davrda turli hil darajda bo’lganini bilib oldik. Biz tanlab olgan o’zgaruvchilar Kredit olishga bo’lgan talabni keng miqyosda o’rganib chiqishga yordam berdi. Xulosa o’rnida aytishimiz joizki mamlakatlarninng iqtisodiy ijtimoiy ko’rsatkichlari Credit olishga bo’lgan talabni ifodalab beradi.

Appendixes

rename Domesticcredittoprivatesecto kredit
. rename Povertyheadcountratioatnatio poverty
. rename Bankliquidreservestobankass bank_reserve
. rename GDPcurrentUS GDP
. rename Commercialbanksandotherlendi com_bank
. rename Lendinginterestrate lending_intrest_rate
. rename Unemploymenttotaloftotal unemploy
. rename InflationGDPdeflatorannual inflat
rename Wageandsalariedworkersfemal wage_total
rename Goodsandservicesexpenseof expense
tsset A, yearly
gen ln_GDP = log( GDP )
gen ln_com_bank = log( com_bank )
asdoc reg kredit poverty bank_reserve ln_GDP ln_com_bank lending_intrest_rate unemploy inflat wage_total expense
asdoc dfuller d.kredit
asdoc dfuller d.poverty
asdoc dfuller bank_reserve, noconstant
asdoc dfuller ln_GDP
asdoc dfuller ln_com_bank
asdoc dfuller lending_intrest_rate, trend
asdoc dfuller d.unemploy
asdoc dfuller inflat, trend
asdoc dfuller wage_total
asdoc dfuller d.expense
estat bgodfrey, lags(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12)
asdoc reg d.kredit d.poverty ln_com_bank d.bank_reserve ln_GDP com_bank d.lending_intrest_rate d.unemploy d.inflat wage_total d.expense
asdoc estat vif
predict ehat1, resid
asdoc estat hettest
asdoc dwstat

Bibliography

A.Marshall (2001 “ Money, Credit and Commerce”)

Xuang (1978-2010 y) "Qashshoqlikka qarshi kurash va moliya tizimini tartibga solish bo'yicha tadqiqotlar"
De Gregorio va Sturzenegger (1994)”Bank kreditlari va inflatsiya”
R.J. Arnould “Journal of Economics and Business” (1985)