fbpx
Wikipedia

Ekonometrika

Avqust 04, 2021

Ekonometrika (ekonometriya) — iqtisadi proseslərin və göstəricilərin statistik və riyazi üsullarla, son zamanlar isə kompüter elmləri ilə təhlilini və şərh olunmasını təmin edən elm sahəsidir. İndiki dövrdə daha güclü kompüter və proqram təminatlarının varlığıyla ekonometrik analizlərin gücünü artmışdır. Ekonometriya iki – "ekonomiya" (iqtisadiyyat) və "metrika" (ölçmə) sözlərindən yaranıb. Məşhur Norveç alimi, Nobel mükafatı laureatı Raqnar Friş tərəfindən elmə daxil edilmişdir. Ekonometriya elmi XX əsrin əvvəllərində xətti proqramlaşdırma məsələsinin, sahələrarası balans modelinin yaranması və onların real iqtisadi proseslərə tətbiqi ilə yaranmışdır. Ekonometriya termininin əvəzinə bəzən "ekonometrika" termini də işlədilir.

Onun predmeti iqtisadi təzahürlərin və proseslərin kəmiyyət tərəfini riyazi və statistik üsullarla öyrənməkdən ibarətdir. Bu, iqtisadiyyat elminin yeni istiqamətidir. Ekonometrika riyazi iqtisadiyyatdan real, iqtisadi proseslərə ehtimal nəzəriyyəsi və statistik üsulların tətbiqi ilə fərqlənir.

Etimolojik olaraq "iqtisadi ölçüm" mənasını verir. Riyazi iqtisad, statistika və iqtisadi nəzəriyyənin birləşməsindən meydana gələr. İqtisadi nəzəriyyənin empirik analizlə sınanmasını mümkün edir.

Ekonometrik modellər

  Əsas məqalə: Ekonometrik modellər

Ekonometrinin ən çox istifadə edilən üsul Reqressiya təhlilləridir.

Ekonometrik təhlillər iki ana budaqda araşdırıla bilər. Birincisi zaman sıraları təhlilləri, digəri isə köndələn kəsik təhlilləridir. Zaman sıraları təhlilləri dəyişənlərin bir zaman aralığı üzərindəki dəyərlərini və bu dəyərlərin fərqli dəyişənlər üçün bir-birləriylə müqayisə edilməsinə əsaslanır. Köndələn kəsik təhlilləri isə vahid bir zaman nöqtəsində fərqli dəyişənlərin araşdırılmasına əsaslanır. Məsələn 1990-2000 illəri arasında iqtisadi böyümə və məşğulluq arasındakı əlaqə tək bir ölkə üçün araşdırıldığında zaman sıraları analizi, 1990-cu ili üzərində fərqli ölkələrin məşğulluq və iqtisadi böyümə rəqəmləri araşdırıldığında köndələn kəsik analizi edilmiş olar.

Zaman sıraları və köndələn kəsik məlumatları bir yerdə istifadə edildiyində isə panel data analizi deyilən üsul tətbiq olunar. Nümunəyə görə bu analiz 1990-cu ilə 2000-ci illəri arasında 20 fərqli ölkənin məşğulluq və iqtisadi böyümə rəqəmləri analiz edildiyində panel məlumat üsullarından istifadə edilir.

Xətti reqressiya modelləri

Ekonometrikada bir çox statistik alətlər istifadə edilsədə, ən çox istifadə edilən xətti reqressiya modelidir.

Nümunə üçün İqtisadi artım ilə isizlik səviyyəsində arasında əlaqəni göstərən Okun qanununa nəzər salaq. Bu münasibət xətti reqressiya formasında göstərir ki, işsizlik səviyyəsindəki dəyişmə ( ),sabit əmsalın ( ), ÜDM artımının verilmiş dəyəri vurulsun əmsal   və təsadüfi xəta dəyərlərinin ,   funksiyasıdır:

 

Burada   işsizlik səviyyəsini   isə ÜDM artımını bildirir. Bilinməyən parametrlər   və   qiymətləndirilə bilər. Burada   əmsalı −1.77 və   isə 0.83 qiymətləndirmə nəticəsində tapıldığını fərz edək. Bu o deməkdir ki, ÜDM Artımı bir faiz dəyəri qədər artacağı təqdirdə, işsizlik səviyyəsi .94 qədər azalacağı proqnozlaşdırıla bilər (−1.77*1+0.83). Daha sonra model vasitəsi ilə əsas hipotezi, iqtisadi artımda artımın işsizlikdə azalmaya səbəb olmasının əhəmiyyətliliyini yoxlamaq mümkündür. Əgər qiymətləndirilən   0-dan əhəmiyyəli dərəcədə fərqli deyilsə, test iqtisadi artımda dəyişmənin işsizlikdəki dəyişmə ilə əlaqəli olduğunu sübut tapmaqda uğursuz olacaqdır.

Nəzəriyyə

Ekonometrik nəzəriyyə statistik nəzəriyyədən istifadə edərək ekonometrik üsullar yaradaraq onları qiymətləndirir. Ekonometriklər meyilli olmayan, tutarlı və səmərəli kimi xüsusiyyətləri olan qiymətləndirəni tapmağa çalışırlar. səmərəlilik, və tutarlılıq. Qiymətləndirənin riyazi gözləməsi əgər həqiqi parametrə bərabər olarsa, o zaman bu qiymətləndirən meylsiz qiymətləndirən olur. Qiymətləndirən o zaman tutatlı sayılır ki, seçmədə müşahidə sayı artdıqca həqiqi paramatrə yığılır, və qiymətləndirən o zaman səmərəli sayılır ki, onun standart xətası verilmiş seçmə müşahidədə digər meyilsiz qiyməltəndirənlərin standart xətalarından daha aşağıdır. Qiymətləndirmə üçün ən çox Ən Kiçik Kvadratlar üsulu (ƏKKÜ) istifadə edilir, çünki Qaus-Markov fərziyyələri verildiyi təqdirdə ƏKKÜ "ən yaxşı xətti meylsiz qiymətləndirəni" təmin edir (burada "ən yaxşı" ən səmərəli olanı, meylsiz qiymətləndirəni bildirir). Bu fərziyyələr pozulduqda vəya ödənmədikdə digər üsullara, maksimum mümkünlük qiymətləndirilməsi, ümumiləşdirilmiş anların üsulu, və ya ümumiləşdirilmiş ən kiçik kvadratlar üsulları istifadə edilir. Prior bilgiləri ehtiva edən qiymətləndirmə üsulları bayes statistikasına əsaslanaraq digər ənənəvi, klassik və ya "tezlikçi" yanaşmaları məktəbinə üstünlük verirlər.

Qaus–Markov teoremi

Qaus–Markov teoremi göstərir ki, modelin xətti olmasını fərz edərək ƏKKÜ qiymətləndirməsi ən yaxşı (minimum varyans), meylsiz qiymətləndirmədir, xətaların riyazi gözləməsi sıfırdır, xətalar homoskedastikdir, və avtokorrelasiya yoxdur, və mükəmməl multikolliniarlıq problemi yoxdur.

Xəttilik

Asılı dəyişən asılı olmayan dəyişənlərin xətti funksiyası kimi fərz edilir. Xəttilik deyilərkən, əmsallarda xəttilik nəzərdə tutulut. Əmsallar (parametr) xətti olduqları müddətcə asılı olmayan dəyişənlər arasında əlaqə hətta qeyri xətti də ola bilər.   tənliyi xətti olduğu halda,   tənliyinin (beta)^2 əmsalının digər bir əmsalla məsələn qamma ilə əvəzlədikdə xətti formaya çevirmək mümkündür. Tənliyin əmsalı asılı olmayan dəyişəndən asılı olduğu təqdirdə, tənlik artıq xətti hesab edilmir, məsələn y = alpha + beta(x) * x, burada beta(x) əmsalı x dəyişənin funksiyasıdır.

Məlumat tranformasiyası adətən tənliyi xətti şəkilə gətirilməsində istifadə edilir (bax , Santos Silva and Tenreyro, 2006). Məsələn, Kobb–Duqlas istehsal funksiyası qeyri xəttidir:

 

Ancaq funkisyanın hər iki tərəfini təbii loqarifm götürməklə xətti hala transformasiya etmək mümkündür: 

Bu fərziyyə həmçinin müəyyən spesifikasiya problemlərini də həll edir: fərz edərək ki, uyğun funksiyanal forma seçilmişdir və buraxılan dəyişənlər problemi yoxdur.

Xətaların riyazi gözləməsi sıfırdır

 

Xətaların riyazi gözləməsi sıfır olduğu fərz edilir. Yalnış ölçmə nəticəsi səbəbi ilə sabit əmsal meylli ola bilər, ancaq digər əmsallar meyilsiz olaraq qalacaqlardır.

Sabit əmsal həmçinin laqorifmik transformasiya səbəbi ilə də meylli ola bilər. Yuxarıda Kobb-Duqlas tənliyinə diqqət edin. Multiplikativ səhv sıfır ortaya sahib olmayacaq, buna görədə bu fərziyyə özünü doğrultmayacaq.

Sferik xətalar

 

Xətalar sferik olduğu fərz edilir, əks halda ƏKKÜ səmərəsiz nəticə verəcəkdir. Ancaq, ƏKKÜ meyilsiz olaraq qalacaqdır. Sferik xətalar o zaman yaranır ki, həm xətalar yekcins varyansa (homoskedastiklik) sahibdir , həm də bir birləri ilə korrelasiya etmir. “Sferik xətalar” o halda çoxdəyişənli normal paylanmanı təsvri edir ki: əgər   çoxdəyişənli normal sıxlıqda, o zaman f(x)=c tənliyi n-ölçülü fəzada ortası μ , radiusu σ olan “kürədir”.

Heteroskedastiklik o zaman yaranır ki, xətalar asılı olmayan dəyişən ilə korrelyasiya edir. Heteroskedastiklik məlumatlarda ölçmə səbəbləri ilə də böyüyə bilər. Ancaq sttistika mərkəzləri məlumatlarını keyfiyyətini artırdıqca ölçü xətaları azalacaq və beləcə reqressiya xətasıda azalacaqdır.

Sferik xətalar fərziyəsi həmçinin xətalar arasında avtokorrelyasiya olduğu təqdirdə pozulur. Zaman sıralarında “inersiya” olduğu təqdirdə avtokorrelyasiya bu sıralar üçün ümumi bir xüsusiyyət olur. Avtokorrelyasiya funksiyonal formanın düzgün spesifikasiya edilməməsindən dolayı ola bilər. Bu halda düzgün spesifikasiya formasının seçilməsi avtokorrelyasiya probleminin həll edilməsi üçün mümkün yollardan biridir.

Qeyri-sferik xətaların mövcudluğu zamanı, ümumiləşdirilmiş ən kiçik kvadratlar üsulu Ən yaxşı Xətti Meylsiz Qiymətləndirən (ƏXMQ) kimi ola bilər.

Asılı olmayan dəyişənlərin eqzogenliyi

 

Bu fərziyyə dəyişənlər endogen. olduğu təqdirdə pozulur. Endogenlik asılı və asılı olmayan dəyişənlərin keçmiş və gələcək dəyərləri arasında səbəbiyyət əlaqəsinin, yəni eynizamanlılıq nəticəsi olaraq yaranır. İnstrumental üsul bu problemi aşmaq üçün ən çox istifadə edilən üsullardandır.

Tam ranq

Seçmə müşahidə məlumat matrisi tam ranq olmalıdır əks halda ƏKKÜ hesablaan bilməz. Matrisdə hər bir parameter üçün ən azı bir müşahidə mövcud olmalıdır və məlumatlar arasında mükəmməl multikollinarlıq olmamalıdır. Multikolliniarlıq ("mükəmməl" olmadığı müddətcə) səmərəli, lakin hələ də meylsiz qiymətləndirmələr verə bilər.

İstinadlar

  1. / Ekonometrik modellər. Korrelyasiya və reqresiya təhlilinin əsas məsələsi
  2. Greene (2012), 12.
  3. Kennedy, 2003. səh. 110
  4. Kennedy, 2003. səh. 129
  5. Kennedy, 2003. səh. 131
  6. Kennedy, 2003. səh. 133
  7. Greene, 2012. səh. 23-note
  8. Greene, 2010. səh. 22
  9. Kennedy, 2003. səh. 135
  10. Kennedy, 2003. səh. 205

Avqust 04, 2021
ekonometrika, ekonometriya, iqtisadi, proseslərin, göstəricilərin, statistik, riyazi, üsullarla, zamanlar, isə, kompüter, elmləri, ilə, təhlilini, şərh, olunmasını, təmin, edən, sahəsidir, indiki, dövrdə, daha, güclü, kompüter, proqram, təminatlarının, varlığı. Ekonometrika ekonometriya iqtisadi proseslerin ve gostericilerin statistik ve riyazi usullarla son zamanlar ise komputer elmleri ile tehlilini ve serh olunmasini temin eden elm sahesidir Indiki dovrde daha guclu komputer ve proqram teminatlarinin varligiyla ekonometrik analizlerin gucunu artmisdir Ekonometriya iki ekonomiya iqtisadiyyat ve metrika olcme sozlerinden yaranib Meshur Norvec alimi Nobel mukafati laureati Raqnar Fris terefinden elme daxil edilmisdir Ekonometriya elmi XX esrin evvellerinde xetti proqramlasdirma meselesinin sahelerarasi balans modelinin yaranmasi ve onlarin real iqtisadi proseslere tetbiqi ile yaranmisdir Ekonometriya termininin evezine bezen ekonometrika termini de isledilir 1 IqtisadiyyatEsas kateqoriyalarMikroiqtisadiyyatMakroiqtisadiyyatIqtisadi telimler tarixiIqtisadi metodologiyaAlternativ iqtisadiyyatTexniki metodlarRiyazi iqtisadiyyatEkonometrikaTecrubi iqtisadiyyatMilli Hesablar SistemiSaheler ve alt sahelerTehsilSehiyyeEmekOyunlar nezeriyyesiArtimKend teserrufatiTebii ehtiyatlarDavranisIqtisadi sistemBeynelxalqPortal IqtisadiyyatbmrOnun predmeti iqtisadi tezahurlerin ve proseslerin kemiyyet terefini riyazi ve statistik usullarla oyrenmekden ibaretdir Bu iqtisadiyyat elminin yeni istiqametidir Ekonometrika riyazi iqtisadiyyatdan real iqtisadi proseslere ehtimal nezeriyyesi ve statistik usullarin tetbiqi ile ferqlenir Etimolojik olaraq iqtisadi olcum menasini verir Riyazi iqtisad statistika ve iqtisadi nezeriyyenin birlesmesinden meydana geler Iqtisadi nezeriyyenin empirik analizle sinanmasini mumkun edir Mundericat 1 Ekonometrik modeller 1 1 Xetti reqressiya modelleri 2 Nezeriyye 2 1 Qaus Markov teoremi 2 1 1 Xettilik 2 1 2 Xetalarin riyazi gozlemesi sifirdir 2 1 3 Sferik xetalar 2 1 4 Asili olmayan deyisenlerin eqzogenliyi 2 1 5 Tam ranq 3 IstinadlarEkonometrik modeller Redakte Esas meqale Ekonometrik modellerEkonometrinin en cox istifade edilen usul Reqressiya tehlilleridir Ekonometrik tehliller iki ana budaqda arasdirila biler Birincisi zaman siralari tehlilleri digeri ise kondelen kesik tehlilleridir Zaman siralari tehlilleri deyisenlerin bir zaman araligi uzerindeki deyerlerini ve bu deyerlerin ferqli deyisenler ucun bir birleriyle muqayise edilmesine esaslanir Kondelen kesik tehlilleri ise vahid bir zaman noqtesinde ferqli deyisenlerin arasdirilmasina esaslanir Meselen 1990 2000 illeri arasinda iqtisadi boyume ve mesgulluq arasindaki elaqe tek bir olke ucun arasdirildiginda zaman siralari analizi 1990 cu ili uzerinde ferqli olkelerin mesgulluq ve iqtisadi boyume reqemleri arasdirildiginda kondelen kesik analizi edilmis olar Zaman siralari ve kondelen kesik melumatlari bir yerde istifade edildiyinde ise panel data analizi deyilen usul tetbiq olunar Numuneye gore bu analiz 1990 cu ile 2000 ci illeri arasinda 20 ferqli olkenin mesgulluq ve iqtisadi boyume reqemleri analiz edildiyinde panel melumat usullarindan istifade edilir Xetti reqressiya modelleri Redakte Ekonometrikada bir cox statistik aletler istifade edilsede en cox istifade edilen xetti reqressiya modelidir 2 Numune ucun Iqtisadi artim ile isizlik seviyyesinde arasinda elaqeni gosteren Okun qanununa nezer salaq Bu munasibet xetti reqressiya formasinda gosterir ki issizlik seviyyesindeki deyisme D U displaystyle Delta U sabit emsalin b 0 displaystyle beta 0 UDM artiminin verilmis deyeri vurulsun emsal b 1 displaystyle beta 1 ve tesadufi xeta deyerlerinin ϵ displaystyle epsilon funksiyasidir D U b 0 b 1 G e displaystyle Delta U beta 0 beta 1 text G varepsilon Burada U displaystyle U issizlik seviyyesini G displaystyle G ise UDM artimini bildirir Bilinmeyen parametrler b 0 displaystyle beta 0 ve b 1 displaystyle beta 1 qiymetlendirile biler Burada b 1 displaystyle beta 1 emsali 1 77 ve b 0 displaystyle beta 0 ise 0 83 qiymetlendirme neticesinde tapildigini ferz edek Bu o demekdir ki UDM Artimi bir faiz deyeri qeder artacagi teqdirde issizlik seviyyesi 94 qeder azalacagi proqnozlasdirila biler 1 77 1 0 83 Daha sonra model vasitesi ile esas hipotezi iqtisadi artimda artimin issizlikde azalmaya sebeb olmasinin ehemiyyetliliyini yoxlamaq mumkundur Eger qiymetlendirilen b 1 displaystyle beta 1 0 dan ehemiyyeli derecede ferqli deyilse test iqtisadi artimda deyismenin issizlikdeki deyisme ile elaqeli oldugunu subut tapmaqda ugursuz olacaqdir Nezeriyye RedakteEkonometrik nezeriyye statistik nezeriyyeden istifade ederek ekonometrik usullar yaradaraq onlari qiymetlendirir Ekonometrikler meyilli olmayan tutarli ve semereli kimi xususiyyetleri olan qiymetlendireni tapmaga calisirlar semerelilik ve tutarliliq Qiymetlendirenin riyazi gozlemesi eger heqiqi parametre beraber olarsa o zaman bu qiymetlendiren meylsiz qiymetlendiren olur Qiymetlendiren o zaman tutatli sayilir ki secmede musahide sayi artdiqca heqiqi paramatre yigilir ve qiymetlendiren o zaman semereli sayilir ki onun standart xetasi verilmis secme musahidede diger meyilsiz qiymeltendirenlerin standart xetalarindan daha asagidir Qiymetlendirme ucun en cox En Kicik Kvadratlar usulu EKKU istifade edilir cunki Qaus Markov ferziyyeleri verildiyi teqdirde EKKU en yaxsi xetti meylsiz qiymetlendireni temin edir burada en yaxsi en semereli olani meylsiz qiymetlendireni bildirir Bu ferziyyeler pozulduqda veya odenmedikde diger usullara maksimum mumkunluk qiymetlendirilmesi umumilesdirilmis anlarin usulu ve ya umumilesdirilmis en kicik kvadratlar usullari istifade edilir Prior bilgileri ehtiva eden qiymetlendirme usullari bayes statistikasina esaslanaraq diger enenevi klassik ve ya tezlikci yanasmalari mektebine ustunluk verirler Qaus Markov teoremi Redakte Qaus Markov teoremi gosterir ki modelin xetti olmasini ferz ederek EKKU qiymetlendirmesi en yaxsi minimum varyans meylsiz qiymetlendirmedir xetalarin riyazi gozlemesi sifirdir xetalar homoskedastikdir ve avtokorrelasiya yoxdur ve mukemmel multikolliniarliq problemi yoxdur Xettilik Redakte Asili deyisen asili olmayan deyisenlerin xetti funksiyasi kimi ferz edilir Xettilik deyilerken emsallarda xettilik nezerde tutulut Emsallar parametr xetti olduqlari muddetce asili olmayan deyisenler arasinda elaqe hetta qeyri xetti de ola biler y a b x 2 displaystyle y alpha beta x 2 tenliyi xetti oldugu halda y a b 2 x displaystyle y alpha beta 2 x tenliyinin beta 2 emsalinin diger bir emsalla meselen qamma ile evezledikde xetti formaya cevirmek mumkundur Tenliyin emsali asili olmayan deyisenden asili oldugu teqdirde tenlik artiq xetti hesab edilmir meselen y alpha beta x x burada beta x emsali x deyisenin funksiyasidir Melumat tranformasiyasi adeten tenliyi xetti sekile getirilmesinde istifade edilir bax Santos Silva and Tenreyro 2006 Meselen Kobb Duqlas istehsal funksiyasi qeyri xettidir Y A L a K b e displaystyle Y AL alpha K beta varepsilon Ancaq funkisyanin her iki terefini tebii loqarifm goturmekle xetti hala transformasiya etmek mumkundur 3 l n Y l n A a l n L b l n K l n e displaystyle lnY lnA alpha lnL beta lnK ln varepsilon Bu ferziyye hemcinin mueyyen spesifikasiya problemlerini de hell edir ferz ederek ki uygun funksiyanal forma secilmisdir ve buraxilan deyisenler problemi yoxdur Xetalarin riyazi gozlemesi sifirdir Redakte E e 0 displaystyle operatorname E varepsilon 0 Xetalarin riyazi gozlemesi sifir oldugu ferz edilir Yalnis olcme neticesi sebebi ile sabit emsal meylli ola biler ancaq diger emsallar meyilsiz olaraq qalacaqlardir 4 Sabit emsal hemcinin laqorifmik transformasiya sebebi ile de meylli ola biler Yuxarida Kobb Duqlas tenliyine diqqet edin Multiplikativ sehv sifir ortaya sahib olmayacaq buna gorede bu ferziyye ozunu dogrultmayacaq 5 Sferik xetalar Redakte Var e X s 2 I n displaystyle operatorname Var varepsilon X sigma 2 I n Xetalar sferik oldugu ferz edilir eks halda EKKU semeresiz netice verecekdir Ancaq EKKU meyilsiz olaraq qalacaqdir Sferik xetalar o zaman yaranir ki hem xetalar yekcins varyansa homoskedastiklik sahibdir hem de bir birleri ile korrelasiya etmir 6 Sferik xetalar o halda coxdeyisenli normal paylanmani tesvri edir ki eger Var e X s 2 I n displaystyle operatorname Var varepsilon X sigma 2 I n coxdeyisenli normal sixliqda o zaman f x c tenliyi n olculu fezada ortasi m radiusu s olan kuredir 7 Heteroskedastiklik o zaman yaranir ki xetalar asili olmayan deyisen ile korrelyasiya edir Heteroskedastiklik melumatlarda olcme sebebleri ile de boyuye biler Ancaq sttistika merkezleri melumatlarini keyfiyyetini artirdiqca olcu xetalari azalacaq ve belece reqressiya xetasida azalacaqdir Sferik xetalar ferziyesi hemcinin xetalar arasinda avtokorrelyasiya oldugu teqdirde pozulur Zaman siralarinda inersiya oldugu teqdirde avtokorrelyasiya bu siralar ucun umumi bir xususiyyet olur 8 Avtokorrelyasiya funksiyonal formanin duzgun spesifikasiya edilmemesinden dolayi ola biler Bu halda duzgun spesifikasiya formasinin secilmesi avtokorrelyasiya probleminin hell edilmesi ucun mumkun yollardan biridir Qeyri sferik xetalarin movcudlugu zamani umumilesdirilmis en kicik kvadratlar usulu En yaxsi Xetti Meylsiz Qiymetlendiren EXMQ kimi ola biler 9 Asili olmayan deyisenlerin eqzogenliyi Redakte E e X 0 displaystyle operatorname E varepsilon X 0 Bu ferziyye deyisenler endogen oldugu teqdirde pozulur Endogenlik asili ve asili olmayan deyisenlerin kecmis ve gelecek deyerleri arasinda sebebiyyet elaqesinin yeni eynizamanliliq neticesi olaraq yaranir Instrumental usul bu problemi asmaq ucun en cox istifade edilen usullardandir Tam ranq Redakte Secme musahide melumat matrisi tam ranq olmalidir eks halda EKKU hesablaan bilmez Matrisde her bir parameter ucun en azi bir musahide movcud olmalidir ve melumatlar arasinda mukemmel multikollinarliq olmamalidir 10 Multikolliniarliq mukemmel olmadigi muddetce semereli lakin hele de meylsiz qiymetlendirmeler vere biler Istinadlar Redakte Ekonometrik modeller Korrelyasiya ve reqresiya tehlilinin esas meselesi Greene 2012 12 Kennedy 2003 seh 110 Kennedy 2003 seh 129 Kennedy 2003 seh 131 Kennedy 2003 seh 133 Greene 2012 seh 23 note Greene 2010 seh 22 Kennedy 2003 seh 135 Kennedy 2003 seh 205Menbe https az wikipedia org w index php title Ekonometrika amp oldid 4922772, wikipedia, oxu, kitab, kitabxana, axtar, tap, hersey,

ne axtarsan burda

, en yaxsi meqale sayti, meqaleler, kitablar, oyrenmek, wiki, bilgi, tarix, seks, porno, indir, yukle, sex, azeri sex, azeri, seks yukle, sex yukle, izle, seks izle, porno izle, mobil seks, telefon ucun, chat, azeri chat, tanisliq, tanishliq, azeri tanishliq, sayt, medeni, medeni saytlar, chatlar, mekan, tanisliq mekani, mekanlari, yüklə, pulsuz, pulsuz yüklə, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, şəkil, muisiqi, mahnı, kino, film, kitab, oyun, oyunlar.