Тошкент амалий фанлар университети

ЎЗБЕКИСТОН РЕСПУБЛИКАСИ ОЛИЙ ВА ЎРТА МАХСУС ТАЪЛИМ ВАЗИРЛИГИ

Тошкент амалий фанлар университети

Иқтисодиёт кафедраси

«ТАСДИҚЛАЙМАН»

ТАФУ ўқув ишлари бўйича проректор Б.Ражабов______ «___» ______________2022 yil

Эконометрика
фанидан


Фан дастури


2-курс 4-семестр

Билим соҳаси:		-	Ижтимоий соҳа
Таълим соҳаси:		-	Иқтисодиёт
Мутахассислик:		-	Иқтисодиёт (Тармоқлар ва соҳалар бўйича)

Тошкент-2022

Фан/модуль коди Фан коди:		Ўқув йили 2022-2023	Семестр 4	ECTS - Кредитлар 6
Фан/модуль тури Мажбурий		Таълим тили Ўзбек		Ҳафтадаги дарс соатлари 4
1.	Фаннинг номи	Аудитория машғулотлари (соат)		Мустақил таълим (соат)	Жами юклама (соат)
	Эконометрика	60		90	150
2.	Фаннинг мазмуни Фанни ўқитишдан мақсад – талабаларда бозор муносабатлари шароити миллий иқтисодиёт ва унинг тармоқлари каби мураккаб иқтисодий тизимлар эконометрик моделлаштириш асосларини ўргатишдан, ўрганилаётг жараёнларга иқтисодий-статистик ва эконометрик усулларни қўллашн иқтисодий динамикани ўрганишда турли хил функциялар, эконометр моделларни компютер дастурлари ёрдамида ечиш ва олинган натижалар иқтисодий таҳлил қилиш бўйича бошқарув қарорларини қабул қилишда йўнали профилига мос билим, кўникма ва малакаларини шакллантиришдан иборат. Фаннинг вазифалари – талабаларда турли мулкчилик шаклида корхоналарнинг иқтисодиётни модернизациялаш шароитида қарор қаб қилиш жараёнларини амалга оширишда, уларнинг иқтисоди кўрсаткичларини таҳлил қилишда ва ушбу соҳада вужудга келиши мумки бўлган амалий муаммоларни ечишда эконометрик усуллар ва моделл ҳамда замонавий ахборот технологияларидан самарали фойдалана олишн ўргатишдан иборат. Асосий назарий қисм (маъруза машғулотлари) Фан таркибига қуйидаги мавзулар киради: 1-мавзу. Эконометриканинг асосий тушунчалари ва вазифалари Эконометрик модел тўғрисида тушунча. Эконометрик моделлаштириш. Экономик моделлаштириш босқичлари. Эконометрик моделларга қўйиладиган талаблар. Бозор муносабатлари шароитида иқтисодий кўрсаткичларнинг таҳлили ва башоратлашда эконометрик моделлардан фойдаланиш. Факторлар орасидаги боғланишларни иқтисодий талқин қилиш ва моделини яратиш. Эконометрикада математик усуллар. Mоделларнинг аҳамияти va уларни тузишдаги муаммолар. 2-мавзу. Эконометрикада эхтимоллар назарияси ва статистиканинг асосий тушунчалари Бош тўплам, танлама. Частота, мутлоқ ва нисбий миқдорлар. Ўртача қиймат. Вариация. Вариацион қатор. Вариация чегараси, Экстремал қиймат. Дисперсия. Ўртача квадратик четланиш. Вариация коэффициенти. Эксцесс.

3-мавзу. Жуфт регрессия модели Энг кичик квадратлар методи (ЭККМ). Икки ўзгарувчили чизиқли регрессия модели. ЭККМ нинг матрица формаси. ЭККМ нинг геометрик талқиниi. Регрессия коэффициентларининг энг кичик квадратлар методи баҳоларининг статистик хоссалари. Гауус-Марков теоремаси. Тебраниш дисперсиясини баҳолаш. 4-мавзу. Жуфт регрессия параметрлари учун интервалли баҳолар. Жуфт регрессия тенгламасининг маънодорлигини баҳолаш Жуфт регрессия коэффициентлари учун ишонч интерваллари. Жуфт регрессия коэффициентларига нисбатан статистик гипотезалар ва уларни текшириш. Жуфт регрессияда эрксиз ўзгарувчи вариациясини таҳлил қилиш. Детерминация коэффициенти. F тест жуфт регрессияни баҳолаш тести сифатида. Икки ўзгарувчили чизиқли регрессия тенгламасининг маънодорлигини баҳолаш. 5-мавзу. Чизиқсиз регрессия модели Ўзгарувчилар бўйича чизиқсиз моделлар. Параметрлар бўйича чизиқсиз моделлар. Тасодифий тебранишни киритиш методи. Чизиқсиз регрессия. Чизиқсиз жуфт регрессия. Тебранишлар дисперсиясини баҳолаш. 6-мавзу. Чизиқсиз регрессия параметрлари учун интервалли баҳолар. Чизиқли жуфт регрессия моделини баҳолашда муаммолар. Чизиқсиз регрессия коеффициентлари учун ишонч интерваллари. Чизиқсиз регрессияда эрксиз ўзгарувчи вариациясини таҳлил қилиш. Икки ўзгарувчили чизиқсиз регрессия тенгламасининг маънодорлигини баҳолаш. Чизиқсиз моделни чизиқлига келтирувчи параметрларни баҳолаш алгоритми. 7-мавзу. Кўп факторли регрессия модели Кўп факторли корреляция. Асосий гипотезалар. Кўп факторли регрессия учун энг кичик квадратлар методи (ЭККМ). Кўп факторли регрессия коеффициентларининг энг кичик квадратлар методи баҳоларининг статистик хоссалари. Кўп факторли регрессия тенгламаси формасини танлаш. Кўп факторли регрессия тенгламасининг параметрларини аниқлаш.