Ekonometrika — statistika va boshqa matematik usullar hamda modellardan foydalangan holda iqtisodiy o‘zaro bog‘liqliklarning miqdoriy va sifat jihatlarini o‘rganuvchi fan. Ekonometrika predmeti zamonaviy ta’rifida (Ekonometrika jamiyati ustavida) iqtisodiy nazariyani rivojlantirish uchun statistika va matematikani qo‘llash markaziy maqsad sifatida ko‘rsatiladi. Nazariy ekonometrika baholashlar va testlarning statistik xossalarini o‘rganadi, amaliy ekonometrika esa iqtisodiy nazariyalarni baholash uchun ekonometrik usullarni qo‘llaydi. Ekonometrika mikro- va makroiqtisodiy modellar parametrlarini baholash metodologiyasini hamda iqtisodiy o‘lchashlar uchun asboblar to‘plamini beradi. Shuningdek, u butun iqtisodiyot masshtabida ham, alohida korxonalar darajasida ham prognozlash uchun faol qo‘llanadi. Shu bilan birga, ekonometrika makro- va mikroiqtisod bilan bir qatorda iqtisodiy nazariyaning tarkibiy qismidir.
“Ekonometrika” atamasi ikki qismdan tuzilgan: “ekono-” — “iqtisod”dan va “-metrika” — “o‘lchash”dan. Ekonometrika turli fan va amaliy sohalarda o‘lchash hamda statistik usullardan foydalanishga bag‘ishlangan keng oilaga mansub: masalan, biometriya, texnometriya, naukometriya, psixometriya, xemometriya, kvalimetriya. Sotsiometriya alohida turadi — u kichik guruhlardagi munosabatlarni statistik tahlil qilish usullari uchun mustahkamlangan atama bo‘lib, sotsiologiya va psixologiyadagi statistik tahlilning kichik qismiga tegishli.
Ekonometrika tarixi
Vujudga kelish shart-sharoitlari
Iqtisodiyotdagi birinchi miqdoriy tadqiqotlar XVII asrga borib taqaladi va “siyosiy arifmetika” yo‘nalishi vakillari bilan bog‘liq. U. Petti, Ch. Davenant, G. King ishlarda aniq iqtisodiy ma’lumotlardan, avvalo milliy daromadni hisoblashda foydalangan. Bu yo‘nalish fizika, astronomiya va tabiiy fanlardagi kabi iqtisodiy qonunlarni izlashga undadi; iqtisodiyotdagi noaniqlik mavjudligi esa hali anglanmagan edi.
Keyingi muhim bosqich — F. Galton, K. Pirson, F. Edjuort ishlarida statistik nazariyaning rivojlanishi: ular birinchi juft korrelyatsiya qo‘llanmalariga poydevor qo‘ydi. Masalan, J. E. Yul kambag‘allik darajasi bilan kambag‘allarga ko‘rsatiladigan yordam shakllari o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘rgandi; G. Xuker esa nikoh ko‘rsatkichi bilan farovonlik (bir nechta indikatorlar orqali) aloqasini o‘lchadi hamda iqtisodiy o‘zgaruvchilarning vaqt qatorlarini tadqiq qildi.
1830-yillardan rivojlangan mamlakatlar o‘sha davr iqtisodiy nazariyasi bilan tushuntirib bo‘lmaydigan larzalarga duch keldi: ishbilarmonlik pasayishi, ommaviy ishsizlik. Tezkor sanoatlashuv va urbanizatsiya ko‘plab ijtimoiy muammolarni yuzaga chiqardi. XIX asr oxiriga kelib neoklassik nazariya voqelikdan juda uzoqdek ko‘rindi. Nazariya ishontirishi uchun iqtisodiyotdagi o‘zgarishlarni tushuntirishi, amalda qo‘llash uchun esa bazaviy iqtisodiy atamalarning miqdoriy ifodasi zarur edi.
1911 yilda amerikalik iqtisodchi G. Murning “Ish haqi qonunlari: statistik iqtisod bo‘yicha esse” kitobi chiqdi — statistik tarixchi I. I. Yeliseeva buni ekonometrikadagi ilk asar sifatida tilga oladi. Mur mehnat bozorini tahlil qildi, J. Klarkning ishlab chiqarish samaradorligi nazariyasini statistik tekshirdi va proletariatni birlashtirish strategiyasi asoslarini bayon qildi. O‘sha davrda italiyalik R. Benini talab funksiyasini baholashda ilk bor ko‘p omilli regressiyani qo‘lladi.
Iqtisodiy sikllarni tadqiq etish ekonometrikaning shakllanishiga katta hissa bo‘ldi. K. Jugglyar 7–11 yillik investitsiya sikllarini, J. Kitchin 3–5 yillik aylanma mablag‘larni yangilash davriyligini, S. Kuznets qurilishdagi 15–20 yillik sikllarni aniqladi; N. Kondratyev esa 45–60 yillik “uzun to‘lqinlar”ini ko‘rsatdi.
Yana bir muhim bosqich — iqtisodiy barometrlar qurilishi: ayrim ko‘rsatkichlar boshqalardan oldin o‘zgaradi va ularning o‘zgarishini signal sifatida berishi mumkin degan g‘oyaga tayangan. 1903 yilda U. Persons va U. Mitchell rahbarligida yaratilgan Garvard barometri eng mashhuri: u fond, tovar va pul bozorlari uchun alohida egri chiziqlardan iborat bo‘lib, har biri bir nechta ko‘rsatkichlarning o‘rtacha qiymati sifatida tuzilgan; trend va mavsumiylik olib tashlanib, amplitudalar keltirildi. 1925 atrofidan u sezgirligini yo‘qotdi (AQSh iqtisodiyotida kuchli tartibga soluvchi omil paydo bo‘lgani bilan izohlanadi). Shu sharoitda V. V. Leontevning tarmoqlararo balans usuli asosiy makroanaliz metodiga aylandi. Shu davrda astronomiya, meteorologiya va fizikadan garmonik tahlil usullari ham iqtisodiy modellarga ko‘chirildi.
Rivojlanish tarixi
1930-yillarga kelib ekonometrika alohida fan sifatida ajralib chiqishi uchun barcha shartlar yetildi: iqtisodiy jarayonlarni chuqur anglashda statistika va matematika zarurligi aniq bo‘ldi. 1930 yil 29 dekabrda I. Fisher, R. Frish, Ya. Tinbergen, J. Shumpeter, O. Anderson va boshqalar tashabbusi bilan Ekonometrika jamiyati tuzildi. 1933 yilda R. Frish “Econometrica” jurnalini asos soldi; 1941 yilda Ya. Tinbergen yangi fanga bag‘ishlangan birinchi darslikni yozdi. 1969 yilda Frish va Tinbergen “iqtisodiy jarayonlarni tahlil qilish uchun dinamik modellarni yaratish va qo‘llash” uchun iqtisod bo‘yicha Nobel mukofotini oldi.
1970-yillargacha ekonometrika ko‘proq iqtisodiy nazariya doirasida qurilgan modellarni empirik baholash sifatida tushunildi; statistik ma’lumotlar nazariyani dogmatizmdan himoya qilishi kerak, deb qaraldi; modellar ko‘p hollarda keynscha edi. 1970-yillardan esa formal usullar sababiyat tanlovida ham qo‘llana boshlandi, monetaristlar ham ekonometrikani faol qo‘lladilar.
1980 yilda L. Klein iqtisodiy modellar yaratgani va ularni iqtisodiy tebranishlar hamda siyosat tahliliga qo‘llagani uchun Nobel mukofotiga sazovor bo‘ldi; Klein–Goldberg modeli mashhur bo‘ldi. Klein turli mamlakatlar statistika modellarini yagona tizimga bog‘lovchi LINK loyihasini ham tashkillashtirdi. Shu davrda mikroekonometrika ham jadal rivojlandi: J. Heckman (tanlov seleksiyasi tufayli namuna og‘ishi muammosi va Heckman tuzatishi) va D. McFadden (discret tanlov usullari, 1974 yilda shartli logit) kiritgan metodlar iqtisodiyot va boshqa ijtimoiy fanlarda keng qo‘llanmoqda. Ularning ishlari 1990 yilda Nobel bilan taqdirlandi.
Kompyuterlarning paydo bo‘lishi zamonaviy ekonometrikaga kuchli turtki berdi: vaqt qatorlari statistik tahlili keskin rivojlandi. J. Box va G. Jenkins 1970 yilda ARIMA modelini, K. Sims va boshqalar 1980-yillarning boshida VAR modellarini ishlab chiqdilar. Moliyaviy bozorlar va derivativlarning jadal o‘sishi ekonometrik tadqiqotlarni rag‘batlantirdi; masalan, J. Tobin tsenzuralangan ma’lumotlar bilan modellar ishlab chiqdi.
Shuningdek, T. Haavelmo iqtisodiy qatorlarni tasodifiy jarayonlar realizatsiyasi sifatida ko‘rib, matematik statistika yordamida iqtisodiy bog‘liqliklar haqida asosli xulosalar olish mumkinligini ko‘rsatdi; u iqtisodiy nazariyalar asosida olingan munosabatlarni baholash va tekshirish usullarini asoslab berdi (1989 yil Nobel). Tasodifiy jarayonlarda asosiy muammolar — nostatsionarlik va kuchli volatillik. O‘zgaruvchilar nostatsionar bo‘lsa, “soxta bog‘liqlik” xavfi tug‘iladi; farqlar bilan ishlash interpretatsiyani qiyinlashtiradi. K. Granger kointegratsiya (nostatsionar o‘zgaruvchilarning statsionar kombinatsiyasi) konsepsiyasini kiritdi, xatoni tuzatish modeli (ECM) ni taklif etdi; ko‘p o‘lchamli holga S. Johansen (1990) umumlashtirdi. Granger R. Engle bilan 2003 yilda Nobel oldi; Engle vaqt bo‘yicha o‘zgaruvchi volatillik modellari — ARCH oilasini yaratdi (moliyaviy bozorlar uchun keng tarqalgan).
Ekonometrika bugun
Bugun ekonometrika iqtisodiy fanlarning ajralmas qismidir. Dunyo bo‘ylab to‘liq ekonometrikaga bag‘ishlangan jurnallar chiqadi (masalan, Journal of Econometrics, Econometric Reviews, Econometrica, Sankhya (Ser. D: Quantitative Economics), Publications Économétriques). Yetakchi universitetlarda ekonometrika o‘qitiladi — zamonaviy makro va mikro tahlil ekonometrik usullarsiz imkonsiz ekani anglangan.
Rus tilida ham ixtisoslashgan nashrlar mavjud (Prikladnaya ekonometrika, Kvantil va boshqalar); shuningdek, tegishli maqolalar boshqa iqtisodiy-statistik jurnallarda ham chiqadi. Avval Rossiyada turli sabablarga ko‘ra ekonometrika mustaqil yo‘nalish sifatida shakllanmagan bo‘lsa-da, hozir tadqiqotlar kengayib, o‘qitish ham yoyilmoqda.
Noparametrik ekonometrika
Eng jadal rivojlanayotgan yo‘nalishlardan biri — noparametrik ekonometrika. Bu yondashuv baholanadigan obyektlar uchun funktsional shaklni oldindan belgilashni talab qilmaydi — modelni ma’lumotning o‘zi “quradi”. Katta hajmdagi ma’lumot, lekin kam o‘zgaruvchi bo‘lganda ayniqsa qulay; parametrik spetsifikatsiyalar mos kelmaganda ham qo‘l keladi. Asosiy moslashuvchan metodlar: yadro usullari, splayn bilan silliqlash, eng yaqin qo‘shnilar, neyron tarmoqlar, qatorlar yordamida moslashuvchan silliqlash.
Ba’zi tadqiqotchilar noparametrikaga no-raqamli tushunchalar ekonometrikasini ham kiritadi: noaniq (fuzzy) to‘plamlar, intervallar, ehtimollik taqsimotlari va h.k. Masalan, intervalli statistikada tanlanma elementlari — sonlar emas, balki intervallar. Bu yo‘nalishda klassik amaliy statistikadagi deyarli barcha vazifalar ishlab chiqilgan (regressiya, eksperiment rejalashtirish, alternativlarni taqqoslash, noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish va b.). Umumiy tadqiqot sxemalari, jumladan “notna” (intervallilik tufayli statistikadan keluvchi maksimal og‘ish) va rational sample size (undan oshish aniqlikni sezilarli oshirmaydigan namuna hajmi) tushunchalari taklif etilgan; regressiya, diskriminant va klaster tahlilida intervalli noaniqlikni hisobga olish yondashuvlari ishlab chiqilgan.
Iqtisodiy o‘lchashlarning o‘ziga xosligi
Iqtisodiy ma’lumotlarning o‘ziga xos jihatlari besh guruhga jamlanadi:
- Faqat operatsionalligi aniq bo‘lgan kattaliklar o‘lchanadi; o‘lchashlar ko‘pincha nazariy qarashlardan kuchli ta’sir oladi.
- Ma’lumotlar ko‘pincha no-eksperimental va qisqa qatorlardan iborat — bu natijalar adekvatligiga shubha uyg‘otadi.
- Iqtisodiy ma’lumotlar odatda bilvosita: birlamchi o‘lchashlar ko‘pincha iqtisodiy mazmunga ega emas.
- O‘lchov birliklarining o‘zgaruvchanligi.
- O‘lchash vositasining ob’ektga ta’siri muammosi keskin turadi.
Ekonometrik usullar
Regressiya tahlili
Regressiya tahlili — bog‘liq o‘zgaruvchi (Y) bilan bir yoki bir nechta mustaqil o‘zgaruvchilar (X1, X2,...... Xp) o‘rtasidagi bog‘liqlikni o‘rganuvchi statistik metod. “Bog‘liq–mustaqil” atamalari faqat matematik munosabatni aks ettiradi — ular sabab–natijani avtomatik bildirmaydi. Murakkab, ichdan nobir jinsli iqtisodiy jarayonlarni adekvat tasvirlash uchun ko‘pincha tizimli tenglamalar ishlatiladi; oddiy hollarda yakka izolyatsiyalangan tenglamalar yetarli bo‘lishi mumkin. (Nolinеar regressiya — alohida holat sifatida keng qo‘llanadi.)
Vaqt qatorlari tahlili
Vaqt qatorlari tahlili — vaqt bo‘yicha kuzatuvlar strukturasi va prognozini aniqlash uchun mo‘ljallangan matematik-statistik metodlar majmui. Strukturani ochish model qurishga, prognoz esa qaror qabul qilishga xizmat qiladi. Amalda odatda oldindan berilgan parametrik model asosida ishlanadi (MNK, MMP, momentlar usuli); noaniq belgilangan modellar uchun noparametrik baholash usullari ham rivojlangan. Keng qo‘llaniladigan modellarga ARIMA, VAR, ECM, ARCH/GARCH oilalari kiradi.
Panel tahlil
Panel ma’lumotlar — vaqt bo‘yicha takroran kuzatilgan kesimlar (ko‘pincha makoniy) to‘plami: bir xil ob’ektlar ketma-ket davrlarda kuzatiladi. Panelda uch o‘lcham bor — belgilar–ob’ektlar–vaqt. Bunday ma’lumotlar regressiya parametrlarini baholashda katta afzalliklar beradi (vaqt va makon bo‘yicha tahlilni uyg‘unlashtiradi). Panel ma’lumotlari yordamida qashshoqlik, ishsizlik, jinoyatchilikni o‘rganish, ijtimoiy siyosat dasturlari samaradorligini baholash mumkin.
Ekonometrikaning tanqidi va himoyasi
Keyns va Tinbergen o‘rtasidagi metod bahsi
J. M. Keyns “Professor Tinbergen’s Method” maqolasida Ya. Tinbergenni “mantiq labirintlari o‘rniga arifmetika labirintlarini afzal ko‘rish”da tanqid qiladi, ba’zan ekonometrik tahlilni “yosh bolalar boshqotirmasi”ga qiyoslaydi. U ko‘p martalik korrelyatsiya kuchi ko‘p jihatdan iqtisodchining to‘liq va to‘g‘ri model spetsifikatsiyasini oldindan bera olishiga bog‘liq, deydi; muammo — tushuntiruvchi o‘zgaruvchilarni to‘liq qamramaslik, kuzatilmaydigan o‘zgaruvchilar, yomon o‘lchangan indekslar, o‘rinbosar o‘zgaruvchilar tufayli soxta korrelyatsiya, birvaqtlilik.
Tinbergen javoban: keraksiz tushuntiruvchi omillar tasodifiy qoldiq sifatida qaralib, boshqalar bilan korrelyatsiyalanmagan bo‘lishi mumkin; qoldiq taqsimotlari haqida taxminlar beriladi, avtokorrelyatsiya tekshiriladi. U metod cheklovlarini unutmaslik va ma’lumot ishonchliligini tekshirish zarurligini ta’kidlaydi. Trend kiritishga Keynsning tanqidiga javoban, Tinbergen ko‘pincha egri chiziqlarning ko‘rinishi muhim, ba’zan oldin e’tibordan chetda qolgan omillar ahamiyatini ko‘rsatadi, deydi. Chiziqlilik masalasida: kichik intervalda uzluksiz funksiya chiziqli bilan yaxshi approksimatsiya qilinadi; katta agregatsiyalarda umumiy reaksiya ko‘pincha chiziqroqda bo‘ladi.
Kelishmovchilikning ildizi — iqtisodiyot aniq fanmi yoki yo‘qmi masalasi: Keyns — o‘zgaruvchan, oldindan aytib bo‘lmaydigan muhit, murakkab no chiziqli bog‘liqliklar, beqaror koeffitsiyentlar; shuning uchun aniq miqdoriy oldindan aytish talab qilinmaydi, realizm va tushuntirish vositalari muhim. Tinbergen va zamonaviy meynstrim esa maksimal formallashtirish va miqdoriy vazifalarni yechishni ko‘zlaydi.
Keyingi tanqidlar
Shunga qaramay, imkoniyatlari katta bo‘lsa-da, ekonometrika ko‘plab yirik iqtisodchilar tomonidan qo‘llab-quvvatlanmadi. 1970-yillar boshida Uorsvik iqtisodchi-matematiklarni “aniq faktlar bilan bog‘liqlik yo‘qligi” uchun keskin tanqid qildi. Unga ko‘ra, ekonometristlar “mavjud faktlarni tizimlashtirish va o‘lchash vositalarini ixtiro qilishdan ko‘ra, bunga da’vogarlik qiluvchi san-sanoqsiz usullarni yaratish” bilan band. Aynan shu davrda F. Braun “vaqt qatorlari regressiyalarini qurish faqat aldashga yaraydi”, deb yozgan. V. Leontev ekonometrikani “mavjud ma’lumotlarning ko‘zga tashlanadigan yetishmasligini tobora murakkab statistik usullarni keng qo‘llash orqali qoplashga urinish” deb ta’riflagan. Xuddi shu ohangda Xiks ham “ekonometrik usullarning iqtisodiy nazariyadagi ahamiyatini bo‘rttirib ko‘rsatmaslik kerak”, degan. E. Limer esa “jarayonini yaxshiroq ko‘rmaganingiz ma’qul bo‘lgan ikki narsa bor: kolbasa va ekonometrik baholar” deb yozgan.
Ekonometrikaga Avstriya iqtisod maktabi vakillari ham keskin salbiy munosabatda bo‘lishgan. Masalan, Mizes shunday yozadi: “Inson faoliyati haqidagi fanlar tabiiy fanlar metodiga taqlid qilishi kerak, degan g‘oya bilan chalg‘igan ko‘plab mualliflar iqtisodiyotni kvanifikatsiya qilishga mukkasidan ketgan. Ular iqtisodiyot kimyoga o‘xshashi, ya’ni sifatiydan miqdoriyning ustunligiga o‘tishi kerak, deb o‘ylashadi. Ularning shiori — pozitivistik tamoyil: fan — bu o‘lchash. Ammo ular shuni tushunmaydilarki, inson faoliyati sohasida statistika doimo tarixdir; gipotezik korrelyatsiyalar va funksiyalar esa ma’lum joy va vaqtda, ma’lum odamlar guruhi faoliyati natijasida sodir bo‘lgan narsalardan boshqa hech narsani tasvirlamaydi. Iqtisodiy tahlil metodi sifatida ekonometrika — bu raqamlar bilan o‘ynaladigan bolalarcha o‘yin, u iqtisodiy haqiqat muammolarini tushuntirishga hech narsa qo‘shmaydi.”
Keyns davridan buyon ko‘p omilli regressiyaga yo‘naltirilgan batafsil tanqidlar ham jamlandi: multikollinearlik (multicollinearity)ni ajratib bo‘lmasligi, dinamik reaksiyalar va uzun laglarning noto‘g‘ri spetsifikatsiyasi, mos regressiya shakllari aniq bilinmas ekan chiziqlilik (linearity)ni taxmin qilish, ma’lumotlarni oldindan noto‘g‘ri filtrlash, korrelyatsiyadan asossiz xulosalar chiqarish, regressiya parametrlarining beqarorligi, iqtisodiy ahamiyat bilan statistik ahamiyatni adashtirish, iqtisodiy nazariya bilan ekonometrikani moslashtira olmaslik, shuningdek, namuna hajmining (sample size) yetarli emasligi va boshqalar.
Aynan shu va boshqa bir qancha tanqidlar tufayli amaliy tadqiqotlar metodologiyasi qayta ko‘rib chiqildi. Klassik ekonometrikaga ko‘ra, natijalar o‘rganilayotgan o‘zgaruvchilar o‘zaro kuchliroq korrelyatsiyalashgan bo‘lsa, prognozlar ma’lumotlarga aniqroq mos kelsa va t- yoki F-statistika nuqtayi nazaridan baholar yanada ahmiyatli bo‘lsa, ular ko‘proq “mos” hisoblanardi. E’tibor asosan potentsial tushuntiruvchi o‘zgaruvchilarni qanday qilib eng samarali “ko‘rib chiqish” (seleksiya)ga qaratilib, maqsad — izohlanadigan o‘zgaruvchini iloji boricha yaxshi bashorat qilish, determinatsiya koeffitsienti (R^2)ni maksimal qilish va F-statistikani iloji boricha ahamiyatli qilish edi. Agar spetsifikatsiya testlari qoniqarsiz bo‘lsa, an’anaviy yondashuvdagi tadqiqotchi modelni qayta ko‘rib chiqish o‘rniga yanada murakkab baholash usullarini qo‘llashga urinardi. Bu yondashuv uchun “eng yaxshi” (eng mos) natijani olishga intilish, mazmunli va ishonchli natijadan ustun qo‘yilishi xos edi. Hozirgi bosqichda esa diagnostik mezonlardan o‘tadigan, hatto (R^2) pastroq bo‘lsa ham, to‘g‘ri spetsifikatsiyalangan va barqaror modellar afzal ko‘rilmoqda.
