Ўзбекистон Республикаси Марказий банки пул-кредит сиёсатининг 2022 йил ва 2023-2024 йиллар даврига мўлжалланган асосий йўналишлари

Ўзбекистон Республикаси Марказий банки
 
ПУЛ-КРЕДИТ СИЁСАТИНИНГ 2022 ЙИЛ ВА 2023-2024 ЙИЛЛАР
ДАВРИГА МЎЛЖАЛЛАНГАН АСОСИЙ ЙЎНАЛИШЛАРИ
73
 
Бунинг сабаби шундаки, ўзгарувчилар сони нисбатан кўп, моделни 
баҳолаш учун қаралаётган маълумотлар эса нисбатан кам бўлганда, 
айниқса баҳолаш усули (энг кичик квадратлар усули каби) маълумотга 
максимум даражада яқинлашадиган қилиб тузилган бўлса, параметр 
баҳолари шаклланишида “сигнал”дан кўра кўпроқ “шовқин”нинг таъсири 
бўлиши эҳтимоли катта. Шу орқали модель маълумотга деярли тўлиқ мос 
келса ҳам, унинг прогноз қилиш аниқлиги кескин пасаяди. 
Бундай ҳолатда, параметрлар тўплами ўлчамини қисқартирадиган 
баъзи чекловлар қўйиш орқали бу каби моделларни баҳолаш тавсия 
этилади. Шундай экан, асосий масала иложи борича ишончли чеклов 
мезонларини топиш ҳисобланади. 
VAR моделини Байес усулида баҳолаш дастлаб Литтермэн (1980) 
томонидан “оверфиттинг” муаммосига ечим сифатида ишлаб чиқилган.
У таклиф қилган ечим баъзи коэффициентлар нолга тенг бўлиши каби 
аниқ чекловларни қўймасдан “оверфиттинг” муаммосини ҳал қилишга 
қаратилган. Параметрларга чеклов қўяётганда, баъзи коэффициентлар 
ноллигига тўлиқ ишонч ҳосил қилиб бўлмайди ва уларнинг эҳтимолий 
ўзгариш диапазонини эътибордан четга суриш мақсадга мувофиқ эмас. 
Байес нуқтаи назари мазкур ёндашувга айнан мос келади. 
Юқоридаги 
масалани 
ечиш 
учун 
Байес 
формуласидан 
фойдаланишимиз мумкин: 
бу ерда: 
P(θ) – априор (синовдан олдинги) эҳтимоллик,
P(θ|Y) – апостериор (синовдан кейинги) эҳтимоллик ва 
P(Y |θ) эса маълумот эҳтимоллиги (likelihood) дейилади. 
Эътибор беринг, формула махражи, яъни P(Y) шунчаки маълумотга 
боғлиқ функция. P(θ|Y) ва P(Y|θ) бир хил маълумот учун 
ҳисобланаётганлигини инобатга олсак, формула махражини ташлаб 
ёзишимиз мумкин (∝ – пропорционаллик белгиси): 
P(θ|Y) 
∝ P(θ)P(Y |θ) 
бунда 
пропорционалик коэффициенти деб аталади.