Adabiyotlar tahlili va metodologiya




Download 15,84 Mb.
Pdf ko'rish
bet125/551
Sana15.05.2024
Hajmi15,84 Mb.
#234763
1   ...   121   122   123   124   125   126   127   128   ...   551
Bog'liq
Asosiy oxirgi 17.05.2023 18.20

Adabiyotlar tahlili va metodologiya. 
Ushbu tadqiqot qisqa muddatli YaIM o‘sish 
sur'atlarini prognoz qilish uchun DFM modelidan foydalanadi. Model sanoat ishlab 
chiqarish, chakana savdo va bandlik kabi asosiy iqtisodiy ko‘rsatkichlarning ma'lumotlar 
to‘plamidan foydalangan holda tuzilgan. Ma'lumotlar ochiq manbalardan, jumladan, 
hukumat hisobotlari va xususiy sektor so‘rovlaridan to‘planadi. DFM modeli asosiy 
komponentlar tahlili (PCA) va maksimal ehtimollikni baholash (MLE) yordamida 
baholanadi. Keyinchalik model keyingi to‘rt chorak uchun YaIM o‘sish sur'atlarini prognoz 
qilish uchun ishlatiladi. DFM modelining aniqligi va ishonchliligi an'anaviy prognozlash 
usullari, masalan, ARIMA modellari bilan taqqoslanadi. 
Oldingi tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, DFMlar YaIM o‘sish sur'atlarini bashorat qilishda 
an'anaviy prognozlash usullaridan ustun turadi (Stok va Uotson, 2002; Giannone va boshq., 
2008). DFMlar inflyatsiya va ishsizlik kabi boshqa makroiqtisodiy o‘zgaruvchilarni prognoz 
qilish uchun ham ishlatilgan (Banbura va boshqalar, 2010). Biroq, DFMlarning ishlashi 
ko‘rsatkichlarni tanlash va baholash metodologiyasiga sezgir bo‘lishi mumkin (Doz va 
boshq., 2020). Ba'zi tadqiqotlar, shuningdek, DFMlarning talqin qilinishiga oid xavotirlarni 
keltirib chiqardi, chunki modellar bevosita kuzatilmaydigan yashirin omillarga tayanadi 
(Forni va boshq., 2005). 
Natijalar. 
Ushbu tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, DFM modeli aniqlik va 
ishonchlilik nuqtai nazaridan ARIMA modellari kabi an'anaviy prognozlash usullaridan 
yaxshiroq ishlaydi. DFM modeli ARIMA modeliga qaraganda past o‘rtacha mutlaq xato 
(MAE) va ildiz o‘rtacha kvadrat xatosi (RMSE) ga ega. DFM modeli, shuningdek, prognoz 
qilingan va haqiqiy YaIM o‘sish sur'atlari o‘rtasida yuqori korrelyatsiyaga ega. Tadqiqot 
shuni ko‘rsatadiki, DFMlar siyosatchilar va tahlilchilar uchun iqtisodiy siyosat bo‘yicha 
ongli qarorlar qabul qilishda qimmatli vosita bo‘lishi mumkin. 
DFM modelidan foydalangan holda qisqa muddatda YaIMni prognoz qilish uchun biz 
quyidagi umumiy bosqichlarni bajarishimiz kerak bo‘ladi: 

Sanoat ishlab chiqarish, chakana savdo, bandlik va iste'mol xarajatlari kabi YaIM 
bilan yuqori darajada bog‘liq bo‘lgan asosiy iqtisodiy ko‘rsatkichlar to‘plamini tanlash. 

Hukumat hisobotlari va xususiy sektor so‘rovlari kabi ochiq manbalardan ushbu 
ko‘rsatkichlar uchun tarixiy ma’lumotlarni to‘plash. 

Asosiy komponentlar tahlili (PCA) va maksimal ehtimollikni baholash (MLE) 
yordamida dinamik omil modelini yaratish. DFM modeli barcha tanlangan iqtisodiy 
ko‘rsatkichlarni o‘z ichiga olishi kerak. 

Tarixiy ma'lumotlardan foydalangan holda DFM modelining parametrlarini 
baholash. 

Keyingi bir necha chorak uchun YaIM o‘sish sur'atlarini prognoz qilish uchun 
taxminiy DFM modelidan foydalanish. Prognoz omillarning taxminiy qiymatlarini kelajakka 
prognoz qilish va ulardan YaIMni bashorat qilish uchun foydalanish orqali yaratilishi 
mumkin. 

Prognozning to‘g‘riligini YaIMning haqiqiy o‘sish sur'atlari bilan taqqoslash orqali 
baholash. 

158 

Yangilangan maʼlumotlar va takomillashtirilgan baholash usullaridan foydalangan 
holda kerak boʻlganda DFM modelini aniqlash. 
Shuni ta'kidlash kerakki, DFM modelining o‘ziga xos tafsilotlari va iqtisodiy 
ko‘rsatkichlarni tanlash prognoz qilinayotgan mamlakat yoki mintaqaga, shuningdek, 
prognoz vaqtidagi o‘ziga xos iqtisodiy sharoitlarga qarab farq qilishi mumkin. 

Download 15,84 Mb.
1   ...   121   122   123   124   125   126   127   128   ...   551




Download 15,84 Mb.
Pdf ko'rish