Bosh muharrir: Sharipov Qo‘ng‘irotboy Avezimbetovich Bosh muharrir o‘rinbosari: Karimov Norboy G‘aniyevich

γ
= 0,95 и 
заданному числу степеней свободы 
t
крит
= 
t
(0,05;3) = 3,18. Сравнивая расчетную 
t
– статистику коэффи-
циентов уравнения с табличным значением, заключаем, что наиболее статистически значимыми явля-
ются коэффициенты при NEMP и WAGES.
Стандартные отклонения для коэффициентов при объясняющих переменных говорят о низкой ва-
риабельности данных. В целом, можно утверждать, что полученные коэффициенты регрессии статисти-
чески значимы, и поэтому их можно использовать в уравнении регрессии по panl data для дальнейшего 
анализа и прогноза.
Используем критерий Дарбина-Уотсона (DW) для проверки автокорреляции результирующих 
остатков факторов модели, для это рассчитанное значение DW сравним с DW
L
и DW
U
в таблице. Если 
DW
расчет
< DWL
меньше
, то считается, что в остатках имеется автокорреляция. Если DW
расчет
< DWL
больше
, счи-
тается, что нет автокорреляции в остатках. Нижнее предельное значение критерия Дарбина-Ватсона 
составляет DW
L
= 0,767, а верхнее предельное значение – DW
U
= 1,779, DW
расчет
= 1,875. Следовательно, 
поскольку DW
расчет
> DW
L
, то делаем вывод об отсутствии автокорреляции в остатках результирующего 
фактора (объемы экспорта хлопково-текстильных кластеров в стране).
3 
Там же.

---

T
ARA
QQIY
O
T
ПР
ОГРЕС
С
PR
OGRESS
338
YA S H I L I Q T I S O D I Y O T VA TA R A Q Q I Y O T
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz
2023-yil, iyul.
№
7-son.
Модель с фиксированными эффектами FEM (табл. 3.18) подтверждает факт наибольшей стати-
стической значимости переменных NEMP – количество работников в хлопково-текстильных кластерах
и WAGES – заработная плата работников хлопково-текстильных кластеров, подчеркивая наличие зави-
симости объемов экспорта хлопково-текстильных кластеров от кадрового потенциала.
Построенная модель дает основание утверждать, что при прочих равных условиях:
●
рост объемов инвестиций в основной капитал региона на душу населения на 1 ед. приводит
к увеличению объемов экспорта ХТК на 0,037 ед. (при условии неизменности других показателей);
●
рост количества работников в хлопково-текстильных кластерах на 1 ед. приводит к росту объемов 
экспорта ХТК на 0,055 ед. (при условии неизменности других показателей);
●
рост заработной платы работников хлопково-текстильных кластеров на 1 ед. увеличивает объемы 
экспорта на 0,226 ед. (при условии неизменности других показателей).
Построенная модель с фиксированными эффектами имеет вид:
На основе модели панельных данных можно осуществить прогноз значений объемов экспорта хлоп-
ково-текстильной продукции любого из четырнадцати участвующих в исследовании регионов Узбеки-
стана. Кроме того, можно экспериментально осуществить более долгосрочный прогноз, чтоб увидеть к 
какому году при прочих равных условиях регионы Узбекистана войдут в категорию регионов с высоким 
экспортным потенциалом.
Фактические (Actual), рассчитанные (Fitted) значения многофакторной модели и различия между 
ними (Residual) показаны на рисунке 1.
-6
-4
-2
0
2
4
6
2 
4 
6 
8 
10 
12 
14 
RESK
- 1
8
RESK
- 2
1
AN
DI
- 1
9
AN
DI
- 2
2
BU
XA
- 2
0
DJI
Z -
18
DJI
Z -
21
KASH
- 1
9
KASH
- 2
2
NAVO
- 2
0
NAM
A -
18
NAM
A -
21
SAM
A -
19
SAM
A -
22
SU
RX -
20
SYR
D -
18
SYR
D -
21
TASO
- 1
9
TASO
- 2
2
FER
G -
20
XO
RE
- 1
8
XO
RE
- 2
1
TASS
- 1
9
TASS
- 2
2
Residual
Actual
Fitted
Рис. 1:
Фактические (Actual), рассчитанные (Fitted) значения многофакторной модели и различия между 
ними (Residual) 
4
Как видно из рисунка 1, график расчетных значений экспорта продукции хлопково-текстильных 
клас теров в Республике Узбекистан для многофакторной модели очень близок к графику его фактиче-
ских значений, различия между ними не значительны.
При прогнозировании результата на будущие периоды необходимо для построенной модели рас-
считать коэффициент MAРE (Mean absolute percent error – средняя абсолютная ошибка в процентах). 
Если значение рассчитанного коэффициента MAРE меньше 15,0 процента, модель можно использовать 
для прогнозирования фактора результата, в противном случае ее нельзя использовать. Коэффициент 
MАРE находится по следующей формуле:
%
100
ˆ
1
1
⋅
−
=
∑
=