Muammoning qo’yilishi

Multikollinearlik tahlili
Modelda qatnashayotgan o’zgaruvchilarning bir nechtasi bir paytda o’zaro chiziqli bog’liq bo’lib qolish holati multikollinearlik deyiladi. Uni aniqlashda quyidagi muhim qoidaga amal qilish lozim: r(x_ix_j)< min(|r(yx_i)|,|r(yx_j|)
X₁ (eksport) va X₄(foiz stavkasining o’zgarishi)ning o’zaro korrelyatsiyasi r₂₅=0,53597 ni tashkil etadi. Multikollinearlik muammosi bo’lishi mumkin, keyinchalik unga VIF tahlilini o’tkazamiz.
Taklif etiladigan modellar:
Korrelyatsiya matritsasi shuni ko’rsatadi-ki, quyidagi modellarni ko’rib chiqishimiz mumkin:

Y(X₁,X₃)
Y(X₁,X₄)
Y(X₃,X₄)
Y (X₁)
Y (X₃)
Y(X₄)

Ushbu modellar orasidan eng yaxshilarini tanlaymiz.

1.3. Regression tahlil

VIF test o’tkazish
Kollinearlikni o’lchaydigan omillardan biri bu VIF (variance inflationary factor) dir. U quyidagi formula yordamida aniqlanadi:

R_j²–X_j tushuntiruvchi o’zgaruvchining qolgan prediktorlar bilan ko’p o’zgaruvchili determinatsiya koeffitsienti.

MAX(VIF_J)³5 bo’lsa, X_j ni tahlildan chiqarib tashlash, aks holda t-test o’tkazilgunicha qoldirish mumkin.
Taklif etilgan modellar orasida prediktorlar soni eng ko’p bo’lgani uchun VIF test o’tkazamiz.
Yuqorida ko’rdikki, misolimizda shubhali hol mavjud. Ya’ni, X₁ (eksport) va X₄(foiz stavkasining o’zgarishi) prediktorlar orasida multikollinearlik muammosi mavjudligi bois, X₁ (eksport)ni qoldiramizmi yo’qmi degan savolga javob berish uchun VIF test o’tkazamiz. Chunki X₁ (eksport) prediktori X₄(foiz stavkasining o’zgarishi)ga nisbatan Y (invsetitsiya) bilan kuchsiz korrelyatsion bo’g’liqlikka ega: r₂₁=0,60950
R-Sq = 35,8%

Ma’lum bo’ldiki, MAX (VIF_J) ≤5, shuning uchun X₁ (eksport) ekanligini ko’rish mumkin.

Endi ANOVA jadvalidan foydalangan holda P ning qiymati α (ahamiyatlilik darajasi) >0,05 bo’lgan prediktorlarni ham modeldan chiqarib yuboramiz. Chunki bunday prediktorlar T-testdan o’tmaydi. Tadqiqotimizda bunday prediktor X₁ (eksport) ekanligi bois, uni modelda qoldirishga haqqimiz yo’q.