Navoiy davlat konchilik va texnologiyalar universiteti

12.3. Iqtisodiy o‘sishni prognozlashtirishda ishlab chiqarish funksiyasi.

I shlab chiqarish funksiyasi – bu, iqtisodiy-matematik tenglama bo‘lib, ishlab chiqarish o‘sishi bilan harajat o‘sishining o‘rtasidagi bog‘liqlikni ifodalaydi. Matematik ishlab chiqarish funksiyasi turli xil shakllarda bo‘lishi mumkin.

Ishlab chiqarish natijalari chiziqli bog‘lanishga o‘xshagan 1 tadan 8 tagacha murakkab ishlab chiqarish funksiyalari bir necha omillarga bog‘langan darajali funksiyalardir.
Birgina iqtisodiy o‘sishning omillari modellari ishlab chiqarish ob’ektini prognozlashning sistemasiga, uning hajmiga bog‘liq bo‘lgan dinamikasiga va boshqa biror omilning dinamikasiga asoslangan.
Iqtisodiy o‘sishga ko‘p omillar ta’sir etadi, shulardan asosiylari: taklif omili, talab omili va taqsimot omili.
Omillar ta’siriga qarab iqtisodiy o‘sish modellari tuziladi. Ularning 2 xil ko‘rinishi mavjud, ya’ni 2 omilli va ko‘p omilli.

Ishlab chiqarish funksiyasi shaklidagi model: Y=A₀ KL

iqtisodiyotda eng ko‘p tarqalgan.
Iqtisodiy o‘sishni prognozlashtirish ekonometrik modeli quyidagi ko‘rinishda bo‘ladi:
Y= a₀ X1₂₁ X2₂₂ X3₂₃
Ko‘rsatkichlar dinamikasi qatorining o‘zgarish tendensiyasini izlash turli xil vaqtinchalik funksiyalar yordamida o‘tkaziladi.
Kelajakda iqtisodiy rivojlanish sharoitlarini saqlab qolish uchun vaqtinchalik funksiyalar bilan ishlab chiqarish dinamikasini prognozlashtirishda topilgan baholar yoki alohida omillar ekstropolyatsiya qilinadi. Ekstropolyatsiya modellarini 5 yildan 7 yilgacha qo‘llanilishi ko‘proq foydali va yaxshi natija beradi. Bu usullar uzoq muddatga qo‘llanilganda aniqlik darajasi kamayadi.


12.4. Ekstropolyatsiya usuli, korrelyatsion analiz usuli.

Ekstrapolyatsiya yordamida jarayonlar yuzaga kelishida, odatda, u yoki bu ko‘p miqdoriy ob’ekt tavsifi statistik tendensiyalarini yigishda, o‘zgarish nuqtasidan boshlanadi. Ekstrapolyatsiya usullari eng ko‘p tarqalgan va barcha prognozlash usullari orasida nisbatan ko‘p ishlab chiqilgan usullardan hisoblanadi.

Ekstrapolyatsiya usulining maqsadi quyidagicha hisoblanadi:
Prognozlash ob’ektini xarakterlovchi o‘tgan davrga nisbati, tadbiq qilish qonuniyatlari aniqlanadi va mos xolda bu ma’lumotlarning o‘sish potensiallari to‘grisidagi statistiq ma’lumotlarni tahlil qilish, so‘ngra tashqi muxitda emperik yoki dinamik qatorda bo‘lgan prognozlovchi kattaliklarning qiymatlari aniqlanadi.
Regresion taxlil - o‘rganilayotgan tasodifiy xarakatning tasodifiy me’yorini va o‘rganilayotgan mikdoriy o‘zaro munosabatlar o‘rtasidagi boglanishni ishlash uchun ko‘llaniladi. Ya’ni, tasodifiy va iktisodiy me’yorlar o‘rtasidagi boglanish regresiya deb ataladi. Regresion taxlil–ushbu boglanishning taxlili usulidir.
Regrissiya o‘rtacha natija belgilarining omil belgilari bilan boglikligini ko‘rsatadi.
Prognozlash uchun regression taxlil usuli ko‘lanilayotganda matematik formula tuziladi. U formula prognozlashtirish ob’ekti bilan birga unga ta’sir etuvchi bitta yoki bir nechta omillarning boglanishini o‘zida aks ettiradi. Bu usul ishlatilayotgan ob’ektning xususiyatini taxlil qilishga imkon beradi. Bunda namuna tuzilib, undan so‘ng namunadagi bir ko‘rsatkichning axamiyatini boshqa ko‘rsatkichga bogliqligi xisoblanadi.
Regressiya.
Juft korrelyatsiya koeffitsientining axamiyati-tanlanish xajmiga bogliq tasodifiy me’yordir.
Nazorat soni pasaygan sari korrelyatsiya koeffitsientining ishonarliligi pasayadi.
Korrelyatsiya koeffitsientining kvadrati determinatsiya koeffitsienti deb ataladi va nazariy moxiyati o‘zgaruvchining xaqiqiy moxiyatiga mos kelishini ko‘rsatadi.
Ko‘plik korrelyatsiya koeffitsienti (R) bo‘yicha argument va funksiya omillari o‘rtasidagi bogliqlik muxokama qilinadi.