Error: Reference source not found
Yüklə 168,97 Kb.
|
- Bu səhifədəki naviqasiya:
- GDP = b 0 + b 1 Total Investb 2 Inflation + b 3 Volume of Imports of goods + b 4
|
Metodologiya
Bu qismida biz Xitoy Respublikasida 1990 – 2020 yillar oralig`ida Moliyaviy rivojlanish va iqtisodiy o`sish sohasida , ya`ni GDP ga biz tanlagan yettida omillarni qay darajada tasir qilganini o`rgandik. Xitoy moliyaviy rivojlanish va iqtisodiy o`sish determinantlarini tushuntirish uchun OLS regressiyasida tushuntirish sifatida bir nechta tegishli va mavjud ma'lumotlardan foydalaniladi. Biz bilamizki regressiya bu biror bir o`zgaruvchini miqdor ko`rsatkichlarini, boshqa bir o`zgaruvchini miqdoriga bog`liqligini ko`rsatadi. Keyinchalik, ajratilgan ma'lumotlar uchun OLS chiziqli usuli qo`llaniladi . OLS chiziqli Regressiya tenglamasi: Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 +b6X6 + b7X7 + ui . Y - Bog'liq o'zgaruvchi b0 – X1 ,X1 , X3 , .... X7 - Mustaqil o`zgaruvchilar b1 , b2 , b3 , .... b7 - koeffitsient Bu yerda agar biz bu tenglamani o`zimizda bor malumotlarga tayangan holatda ko`rsatsak: GDP = b0 + b1Total Investb2Inflation + b3Volume of Imports of goods + b4Volume of exports of goods + + b5 Unemployment rate + b6Population + b7 Government expenditure
Birinchi navbatda ma'lumotlarni vaqt seriyali ma'lumotlari sifatida o'qish uchun stataga buyurtma beramiz Stataga chunki biz Time servise datadan foydalanamiz : Ushbu jadvalda to`liq bir sitatistikani ko`rishingiz mumkin. Obs - bu regressiya tahlilida ishlatiladigan kuzatishlar soni ya`ni bizda 31 yil mavjud. Umumiy statistica shuni ko`rsatadiki 1990 - 2020 yillar oralig`ida ushbu yettida o`zgaruvchilar haqida minimal va maksimal qiymatlarda ko`rsatib berilgan. Misol uchun, Hukumat xarajatlari $ 345.374 billion AQSH dollardan $ 36310.05 billion dollargacha bo`lgan va o`rtacha hukumat xarajatlari $ 11173.01 billion tashkil qiladi. Xitoyda GDP (YaIM) ni ko`rsatkichlari sezilarli darajada oshmadi ya`ni minimum $ 346.873 billion - $ 10525 billionni tashlik etgan. Infilatsiya darajasi dastalbki yillarda juda past -1.4 % ni tashkil etgan lekin maksimal darajasi esa 24.1 % tashkil qilgan . Ushbu davlat rivojlangan sari ushbu davlatga bo`lgan investitsiyalar ham ko`tarildi ya`ni 47.029 % maksimal foiz stavkasi deb topildi. Ishsizlik darajasi Xitoyda sezilarli darajada past bo`lgan ya`ni minimum 2.3 % va maksimum 4.3 % . Natija Ushbu qismda biz OLS regressiya analiz o`tkazamiz chunki bu analiz bizga tanlab olingan mustqail o`zgaruvchilarni GDP per capitalga ko`rsatgan ta`sirini ko`rishimiz mumkin. Regressiyada eng asosiy tushuntirilishi kerak: mustaqil o`zgaruvchilar , t value , P>|t| , R-squared va koifitsentlar hissoblanadi. Bu yerda R – scuaredning maqsadi shuki tanlangan mustaqil o`zgaruvchilarni , shunga bo`gliq o`zgaruvchini o`zgarishiga qancha foiz aniqlikda o`zgarishini ko`rsatib beradi. R – squared har doim 0 va 1 oralig`ida bo`ladi va bizda uning qiymati 0.9966 ga teng ya`ni biz tanlab olgan mustaqil o`zgaruvchilar , bog`liq o`zgaruvchimizni o`zgarishini 0.99% ga ko`rsatib beradi. Umumiy investitsiyani 1 % ga ortishi , GDP per capitalni 12% ga oshiradi va bu statistic muhim emas chunki P>|t| 0.10 dan katta . Yalpi milliy jamg`armaning 1%ga ortishi , GDP per capitalni 28% ga oshiradi va bu regressiya analiszda statistic muhim hissoblanadi. Agar infilatsiya daragasi 1% ga o`zgarshi , YaIM 0.3% kamayadi, lekin Inflatsiyani GDPga tasiri statistical muhim emas chunki P value 0.10 katta. Keyingi mustaqil o`zgaruvchilardan biri bu ishsizlik darajasi , bu tableda ishsizlikni bir foizga ortishi GDP per capitalga salbiy tasir ko`rsatadi , bu statistical muhim hissoblanadi . Davlat daromadni oshishi bog`liq o`zgaruvchimizni oshishiga sabab bo`ladi va bu ham statistical muhim hissoblanadi. Time service datani ikkita asosiy muammosi bor ular statsionarlik va avtokoralatsiya hissoblanadi. Statsionarlik - deb biz tanlab olgan yettida mustaqil o`zgaruvchilarni malum bir vaqtlar o`ralig`ida o`zgarishini bir xil ekanligini bildiruvchi xolat deb aytiladi . Bu muammoni hal etish uchun Dicfuller testi orqali yechamiz , uni 3 xil yo`l bilan bartaraf etish mumkin. Constanta Noconstanta Trend Agar bulardan ham bizni statistic testimiz critical valuedagi qiymatimiz kichik bo`lmasa qaysi biridandir , bizdagi holat statsionar bo`lib qoladi , biz tanlab test o`tkazyotgan o`zgaruvchimiz statsionar bo`ladi ya`ni uni yillar davomida o`zgarishi bir xil emas deb topamiz lekin biz bir xilikka erishishimiz kerak. dfuller (mustaqil va bog`liq o`zgaruvchilar), trend(noconstant) shu ko`rinishda bo`ladi. Agar shunda ham statsionarlik mavjud bo’lsa unda biz “d.” qo’yib o’zgaruvchi oldidan ikkita yil orasidagi farqga nisbatan statsionarmi yoki yo’qmi tekshirib olishimiz mumkin va buni hozir bajaramiz. dfuller d.In_GDP dfuller d.Totalinvestment dfuller d.Grossnationalsavings dfuller d.Inflationaverageconsumerpric dfuller d.Unemploymentrate dfuller d.Generalgovernmenttotalexpendi dfuller In_Population Birinchi holatimizda biz In_GDPga nisbatan statsionarlik testini o`tkazdik va bizda In_GDP trend , constant va noconstant bilar tekshirganimizda Test Statisticning qiymati Critical valuelarning qiymarida kichik chiqmadi. So`ng biz tanlab olingan o`zgaruvchini ya`ni GDP per capitalni o`tgan yilgi qiymatini qo`shib analiz qildik va biz statsionarlikdan qutildik. Totalinvestmentni ham huddi avvalgiday uchta usulda ko`rib chiqdik lekin ulardan foydalanib statsionarlikdan qutilolmaganimiz sababli biz bu mustaqil o`zgaruvchini oldingi qiymatlarini qo`shib analysis qildik. Shunda Test Statisticalni qiymati -3.565 chiqdi va bu qiymat ikkita critical valueni qiymatidan kichik chiqdi. Qolgan barcha mustaqil o`zgaruvchilarni ham shu tartibda statsionarlik testini o`tkazdik: Keyingi analysis bizda avtokaralatsiyani tekshiramiz. Avtocoralatsiya – time service datada Ui (error term) ni boshqa yillar oralig`idagi error termlar bilan corolatsiyasiga tushgan yoki tushmaganligini ko`rsatadi va uni ikki xil yo`l bilan tekshirish mumkin. 1. Bruche Godfrey testi orqali. 2. Durbon Wotsen testi orqali tekshiramiz. estat bgodfrey, lags(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12) ushbu kodni biz Stataga kiritamiz va biz pastagi natijani olamiz , bu natija bizga avtokoralatsiyani beradi chunki tableda P valueni qiymati muhim chiqganligi sababli biz bunda avtokaralatsiya mavjud. Buni yo`qotish uchun L.(variable) dan foydalanamiz. L.() - bu bizni bog`liq o`zgaruvchimizni bir yil oldi qiymatini qo`shib beradi. Biz uchun haqiqiy yani avtokaralatsiyadan qutilgan regressiya analysis hissoblanadi. Bu yerda R – scuaredning qiymati 0.9968 ga teng ya`ni biz tanlab olgan mustaqil o`zgaruvchilar , bog`liq o`zgaruvchimizni o`zgarishini 0.99% ga ko`rsatib beradi. Umumiy investitsiyani 1 % ga ortishi , GDP per capitalni 21% ga oshiradi va bu statistic muhim chunki P>|t| 0.10 dan kichik va haqiqattan ham davlatga investitsiyani kirib kelishi GDPni ortishiga sabab bo`ladi. . Yalpi milliy jamg`armaning 1%ga ortishi , GDP per capitalni 28% ga oshiradi va bu regressiya analiszda statistic muhim hissoblanadi. Davlatda inflatsiyani ortishi bizni bog`liq o`zgaruvchimizni 7% ga kamaytiradi va bu regressiya analizimizda statistical muhim emas deb topildi chunki P>|t| 0.10dan katta. Hukumat xarajatlari va daromadlariga kelsak u GDPga tasir qilish doirasi muhim emas, Unemploymentning 1%ga ortishi , GDPni 30%ga kamaytiradi. Xitoy axolisining soni 1%ga kamayishi , per capitalimizni 14% oshiradi. Ushbu regressiyani elementlaridan foydalangan holda biz regressiya tenglamasini yechishimiz mumkin: Chen, H., & Jiang, N. (2018). The Relationship Between Financial Development and Economic Growth in Western China (pp. 509-513). Jiangsu: 2018 3rd International Conference on Social Society and Economics Development. China Insurance Regulatory Commision Beijing Bureau. (2018). China Insurance Regulatory Commision Beijing Bureau- Statistics. Retrieved from http://beijing.circ.gov.cn/web/site3/tab170/ Yüklə 168,97 Kb. Dostları ilə paylaş:
|