Fiskal institut id raqam: fiin

Metodoligiya

Bu qismda 1978-2019 yillar Germaniya davlatida Yalpi ichki mahsulot ya’ni Real Yalpi ichki mahsulotga oltita omilning qay darajada ta’sir qilganini o’rgandik . Germaniyada Yalpi ichki mahsulotning belgilovchi omillarni tushuntirish uchun OLS regrissiyasida tushuntirish sifatida bir nechta tegishli va mavjud malumotlardan foydalandik. Biz bilamizki regrissiya bu biror bir o’zgaruvchni miqdor ko’rsatkichlarini boshqa bir o’zgaruvchini miqdoriga bog’liqlikni ko’rsatadi. Bunda biz ”Fred data” va “World bank” kabi data baselardan foydalangan holda o`zgaruvchilarimizni to`plab oldik .Shu sababli ajratilgan malumotlar uchun OLS chiziqli usul tenglamasidan qo’llaniladi.
RealGDP = α+β₁population+β₂hourly_wage+β₃inflation+β₄balance_of_trade+ β₅+ income_tax+ β₆total_invest+ ε
Ushbu jadvalda to’liq bir statistikani ko’rishimiz mumkin
TABLE 1


Descriptive Statistics

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Yillar	42	14062.5	4480.835	6575	21550
real GDP	42	3212364.6	660526.52	2119179.8	4314067.5
inflation	42	2.155	1.502	-.129	6.344
population	42	80710460	1837203.5	77684873	83092962
hourly wage	42	3.48	1.399	1.581	6.925
invest	42	71.407	19.496	44.282	104.65
in tax	42	16.564	1.374	14.396	20.358
Totalexporteuro	42	5.170e+10	3.147e+10	1.212e+10	1.111e+11
Totalimporteuro	42	4.304e+10	2.508e+10	1.037e+10	9.192e+10
balance of trade	42	8.664e+09	6.629e+09	3.792e+08	2.087e+10
date	42	1998.5	12.268	1978	2019

Umumiy statistikada shuni ko’rsatadiki 1978-2019 yillar oralig’ida ushbu oltita o’zgaruvchilar haqida minimal va maksimal qiymatlarda ko’rsatib berilgan.Real Yalpi ichki mahsulot ko’rsatkichi 6575 va 21550 milliard bo’lgan va o’rtacha 14062.5 mlrdni tashkil etgan. Infilatsiya ko’rsatkichi -0.129 va 6.344 foizda bo’lgan va o’rtacha 2.155 foizni tashkil etgan. Umumiy investitsiyalar 44282mlrd minimal ko’rsatkichi 104.65mlrd maksimal ko’rsatkichi bo’lsa o’rtacha 7140 mlrdni tashkil etgan. Income tax esa minium 14.396 maksimal 20.358 bu yillarda esa o`rtacha 16.564ni tashkil etgan. Soatbay ish haqi esa minimum 1.581 foizda bo`lgan,maksimal 6.925 foizda bo`lgan,va o`rtaqcha 3.48 foizni tashkil etadi.

Aholining minimal 77684873 ko’rsatkichi va 83092962 maksimal ko’rsatgichi o`rtacha ko`rsatkichi 80710460 ni tashkil etadi. Savdo balansi esa bu yillarda minimum 3.729e08 maksimal 2.087e+10 o`rtacha esa 8.664e+09 mlrd euroni tashkil qilgan.

Korrelyatsiya

TABLE 2


Matrix of correlations

Variables	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
(1) real_GDP	1.000
(2) inflation	-0.514	1.000
(3) population	0.845	-0.407	1.000
(4) hourly_wage	-0.609	0.658	-0.563	1.000
(5) invest	0.962	-0.465	0.698	-0.569	1.000
(6) in_tax	-0.359	0.255	-0.536	0.384	-0.197	1.000
(7) balance_of_trade	0.902	-0.541	0.628	-0.624	0.957	-0.145	1.000

Korrelyatsiyalar ikki o'zgaruvchi o'rtasidagi chiziqli munosabatlarning kuchi va yo'nalishini o'lchaydi. Korrelyatsiya koeffitsienti -1 dan +1 gacha bo'lishi mumkin, -1 mukammal salbiy korrelyatsiyani, +1 mukammal ijobiy korrelyatsiyani va 0 umuman korrelyatsiyani ko'rsatmaydi. (O'zi bilan korrelyatsiya qilingan o'zgaruvchi har doim 1 korrelyatsiya koeffitsientiga ega bo'ladi.) Korrelyatsiya koeffitsientini boshqa o'zgaruvchini qiymatini hisobga olgan holda bir o'zgaruvchining qiymatini qay darajada taxmin qilish mumkinligi haqida o'ylashingiz mumkin. Quyida o'qiladigan va yoziladigan o'zgaruvchilarning tarqalish sxemasidan biz nuqtalar pastdan chapdan yuqori o'ngga o'tadigan chiziq bo'ylab harakat qilishini ko'rishimiz mumkin, bu korrelyatsiya musbat ekanligini aytish bilan bir xil. Agar korrelyatsiya yuqoriroq bo'lsa, nuqtalar chiziqqa yaqinroq bo'ladi; agar u kichikroq bo'lsa, ular chiziqdan uzoqroq bo'lishga intiladi. Yana bir esda saqlashimiz narsa shuki ta'rifga ko'ra, o'zi bilan korrelyatsiya qilingan har qanday o'zgaruvchi 1 korrelyatsiyaga ega.
Matrix of correlations

Variables	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)
(1) D.real_GDP	1.000
(2) D.inflation	0.522	1.000
(3) D.population	0.032	0.091	1.000
(4) D.hourly_wage	0.113	0.259	-0.015	1.000
(5) D.invest	0.864	0.467	-0.241	0.107	1.000
(6) D.in_tax	0.379	0.099	-0.114	0.273	0.452	1.000
(7) D.balance_of_t~e	0.106	-0.039	-0.011	-0.163	0.309	0.103	1.000
Biz bu jadvalimizda esa korrelyatsiyadan qutulganimizdan keyingi korrelyatsiya matritsasini korishimiz mumkin. Bunda biz bu muommodan qutulish uchun datamizda oradagi differenceni olganmiz va bundagi natijalarimiz esa korrelyatsiya muommosidan xoli sanaladi.

Natija

Ushbu qismda biz OLS regressiya analiz o’tkazamiz chunki bu analiz bizga tanlab olingan o’zgaruvchilarni Real Yalpi ichki mahsulotga ta’sirini ko’rishimiz mumkin .
TABLE 3


Linear regression

D.real_GDP	Coef.		St.Err.	t-value		p-value	[95% Conf		Interval]		Sig
D.inflation	2951.888		5404.085	0.55		.588	-8030.534		13934.31
D.population	.044		.012	3.56		.001	.019		.069		***
D.hourly_wage	-1491.337		3924.148	-0.38		.006	-9466.165		6483.491		***
D.invest	13061.581		1325.806	9.85		0	10367.22		15755.942		***
D.in_tax	-574.374		6486.665	-0.09		.93	-13756.863		12608.115
D.balance_of_trad	0		0	-2.58		.014	0		0		**
Constant	33096.283		5075.59	6.52		0	22781.443		43411.122		***
Mean dependent var		53533.848			SD dependent var			62638.072
R-squared		0.844			Number of obs			41
F-test		30.681			Prob > F			0.000
Akaike crit. (AIC)		958.841			Bayesian crit. (BIC)			970.836
*** p<.01, ** p<.05, * p<.1

Biz bilamizki Yalpi Ichki Mahsulot davlatning iqtisodiy kuchini belgilab beradi. Yalpi Ichki Mahsulot ko’rsatgichlari davlatlarning xalqaro bozordagi iqtisodiy o’rnini aniqlash uchun samarali bo’lgan omil . Biz bilamizki Yalpi Ichki Mahsulot ko’rsatgichlari o’zgarishiga bir qancha omillar tasir qiladi va ulardan birinchisi bu inflatsiya. Agar inflatsiya 1 foizga o’zgarsa YAIM ga bo’lgan tasiri 2951.888mlrd dollarga ko`payishini ko`rdik va bu insignificant. Agar bizning p valuemiz 0.1dan kichik qiymatlarga erishganda bizning o`zgaruvchimizning ta`sir qilishi muhim hisoblanadi. Bizda esa bu qiymat 0.1dan katta bo`lganligi sababli ta`sir darajasi muhim hisoblanmaydi. Ammo yani aytib o`tish joiz bo`lgan narsa shuki Li va Liu ning tadqiqotlariga qaraydigan bo`lsak bizning tanlagan bu omilimiz ularning izlanishlarida ijobiy ta`sir qilgan.Keyingi omilimiz bu mamlakatning aholi sonidir. Agar Germaniya aholisi mln kishiga ortadigan bo`lsa Yalpi Ichki Mahsulotimiz 0.044 mlrd dollarga oshishiga ta`sir ko`rsatishi mumkin va bu omilimiz ta`sir qilish darajasi ststistik significant. Yana bir omillarimizdan bittasi bu soatbay ish haqi 1 euroga ko`tarilganda GDP imiz -1491.337 mlrd dollarga kamaymoqda p value 0.006ga teng bo`lganligi sababli bu omilimiz statistic muhim hisoblanmoqda. Investitsiya mlrd dollarga oshishi yalpi ichki mahsulotni 13061.581mlrd dollarga oshirmoqda va bu ham significant. So`ngi o`zgaruvchilardan biri bu daromad solig`ining 1 foizga ortishi GDP ini -574.374 mlrd dollarga kamaytirmoqda va bu statistic muhim hisoblanmaydi chunki p valuening qiymati 0.93ga teng. Eng so`ngi omilimiz esa savdo balansi bo`lib uning mlrd dollarga ko`tarilishi GDP ini 0.001 mlrd dollarga oshishiga sabab bo`lmoqda va buning ham ta`sir darajasi ham significantdir. Endi biz bu o’zgaruvchilarning ‘’r’’ squardga ta’sirini ko’rdik. Natija 0.844 ga teng bo’ldi. Biz bilamizki ‘’r’’ squared 0 va 1 oralig’ida bo’ladi. Bundan natija qiladigan bo’sak bu o’zgaruvchilaxr yaimga katta tasir ko’rsatayapdi.