MUSTAQIL ISH

KIRISH Zamonaviy iqtisodiyot va boshqa ijtimoiy fanlarda ma'lumotlarga asoslangan qaror qabul qilish tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda. Raqamli transformatsiya davrida katta hajmdagi ma'lumotlar (big data) mavjudligi va ularni samarali tahlil qilish zarurati, ma'lumotlar turlari va ularning regressiya modellarini qo'llashdagi o'rniga alohida e'tibor qaratishni taqozo etadi. Ma'lumotlar turini to'g'ri aniqlash va ularning xususiyatlariga mos regressiya modelini tanlash, olingan natijalarning ishonchliligi va ob'ektivligini ta'minlashda fundamental rol o'ynaydi. Turli xil iqtisodiy jarayonlarni tushunish, kelajakni bashorat qilish va samarali siyosatni ishlab chiqish uchun regressiya tahlili ajralmas vosita hisoblanadi. Shuning uchun, ma'lumotlar turlari va ularning regressiya modellariga ta'sirini chuqur o'rganish hozirgi zamon ekonometrikasi uchun g'oyat dolzarb masaladir. Amaliy tahlillarda ko'pincha ma'lumotlar turining xususiyatlarini (masalan, ko'ndalang kesim, vaqt qatorlari, panel ma'lumotlari) etarlicha e'tiborga olmaslik regressiya modellarining noto'g'ri baholanishiga, tarafkashlikka va samaradorlikning pasayishiga olib kelishi mumkin. Muammo shundaki, ma'lumotlarning o'ziga xos xususiyatlari regressiya modelining asosiy taxminlariga (masalan, qoldiqlar xususiyatlari, heteroskedastiklik, avtokorrelyatsiya) qanday ta'sir qilishini va shu sababli qaysi modelni tanlash lozimligini aniq tushunish zarurati mavjud. Ushbu tadqiqotning asosiy maqsadi - turli ma'lumotlar turlarini tasniflash, ularning o'ziga xos xususiyatlarini tahlil qilish hamda ushbu xususiyatlar regressiya modellarini qurish, baholash va talqin qilishga qanday ta'sir etishini atroflicha o'rganishdan iborat. Shuningdek, ma'lumotlarning turli xususiyatlari uchun eng mos regressiya usullarini aniqlash ham maqsad qilib qo'yilgan. Qo'yilgan maqsadlarga erishish uchun bir qator asosiy vazifalarni bajarish rejalashtirilgan. Bularga ma'lumotlar turlari (ko'ndalang kesim, vaqt qatorlari, panel ma'lumo ...