Economy: problems and practical issues

Şəkil 9. Avtokorrelasiya funksiyası (inflyasiya)    Şəkil 10. Avtokorrelasiya funksiyası (büdcə) 

 

Oxşar müayinə və təmizləmə işləri (mövsümi, və s.) digər istifadə edilən göstəricilər üçün də 

aparılır.  Lakin  biz  burada  onları  təfsilatı  ilə  təsvir  etməyi  lazım  bilmirik.  Daha  çox  digər  bir 

mühim məsələyə də toxunmaq istərdik. Məqalə makroiqtisadi göstəricilərin proqnozlaşdırılması 

işini tədqiq etdiyindən istifadə olunan göstəricilərin digər xüsusiyyətləri də əhəmiyyət kəsb edir. 

Məsələn,  q/n  ÜDM-i  üzrə  real  artım  tempinin  (rüblük)  avtokorrelasiya  (AC)  və  natamam 

avtokorrelasiya (PC) funksiyasına nəzər salaq (Şəkil 8). Tədqiq edilən dövr ərzində göstəricinin 

---

(şərtsiz)  avtokorrelasiya  funksiyası  ağ  küyün  avtokorrelasiya  funksiyasından  əhəmiyyətli 

fərqlənmir. Məlumdur ki, ağ küyün proqnozlaşdırılması praktiki olaraq qeyri-mümkündür. Bunu 

ağ  küy  ilə  oxşarlıq  nümayiş  etdirən  q/n  ÜDM-nin  artım  tempi  haqqında  da  söyləmək 

mümkündür. Ümumiyyətlə, bir göstərici üzrə proqnozlaşdırma işinin müvəffəqiyyətlə aparılması 

üçün həmin göstəricinin dövr ərzində ətalət (inersiya) nümayiş etdirməsi vacibdir. 

Şəkil  9-da  inflyasiya  göstəricisinin  2010  –  2014-cü  illəri  əhatə  edən  dövrdəki  dinamikası 

əsasında  hesablanan  avtokorrelasiya  funksiyası,  Şəkil  10-da  isə  büdcənin  kapital  xərclərinin 

avtokorrelasiya  funksiyası  təsvir  edilmişdir.  Aydındır  ki,  q/n  ÜDM-nin  artım  tempi  haqqında 

söylədiyimiz  mülahizələri  müvafiq  göstəricilər  üçün  də  təkrarlaya  bilərik.  Post-neft  bumu 

dövründəki  inflyasiya  proqnozlaşdırmasının  çətinlikləri  haqqında  Huseynov,  Ahmadov  və 

Adigozalov  (2014)  öz  məqalələrində  geniş  söhbət  açır  və  qurulan  modellərin  proqnozlaşdırma 

qabiliyyətinin aşağı düşməsini qeyd edirlər. 

 

2.2.

 

Asılılıqların təhlili 

Əvvəlki bölmədə bəzi göstəricilərin şərtsiz momentləri üzrə avtokorrelasiya funksiyası təhlil 

olunmuşdur.  Yaxşı  olar  ki,  istifadə  edilən  göstəricilər  üzrə  şərti  momentlər  tədqiq  olunmaqla 

onlar  arasında  korrelasiya  asılılıqlarına  və  dövrü  inersiya  dərəcəsinə  baxılsın.  Bu  məqsədlə 

dəyişənlər  üzrə  öncədən  struktur  fərziyyəsinə  əsaslanmayan  ixtisar  VAR  modellərinə  müraciət 

edirik.  Qeyd  etmək  lazımdır  ki,  qurulan  ixtisar  formalı  VAR  modelləri  əsasında  nəzəri 

asılılıqlara  söykənən  struktur  VAR  (SVAR)  modellərini  əldə  etmək  mümkündür.  SVAR 

modelləri  göstəricilər  arasındakı  nəzəri  asılılıqları  müəyyənləşdirmək  üçün  struktur  şoklarının 

identifikasiyası fərziyyəsinə əsaslanır. Bəzən identifikasiya üçün kifayət qədər güclü fərziyyələrə 

əsaslanmalı  oluruq. 

Lakin 

bizim 

bu 

bölmədəki 

təhlilimiz 

nəzəri 

asılılıqların 

qiymətləndirilməsindən  daha  çox  təsviri  xarakter  daşıyan  korrelasiya  əlaqələrinin  ortaya 

çıxarılmasına xidmət edir.   

Biz  2003,  R1  –  2014,  R4  dövrlərini  əhatə  edən  məlumatlara  dayanaraq  7  göstəricinin  (q/n 

ÜDM-i,  neft  qiymətləri,  büdcənin  kapital  xərcləri,  büdcənin  cari  xərcləri,  ehtiyat  pullar,  faiz 

dərəcəsi  və  İQİ)  rüblük  artım  templəri  əsasında  (faiz  dərəcəsi  istisna  olmaqla)  klassik  VAR 

modeli  qururuq.  VAR  modelinin  optimal  tərtibi  və  onun  adekvatlıq  diaqnostikası  aparıldıqdan 

sonra, müvafiq model əsasında avtokorrelasiya funksiyası hesablanır.   

Qeyd etmək lazımdır ki, qurulan avtokorrelasiya funksiyaları vahid statistik nümunə əsasında 

hesablanır. Hər bir təsadüfi dəyişən kimi qiymətləndirilən avtokorrelasiya funksiyasının statistik 

əhəmiyyətliliyini  müəyyənləşdirmək  üçün  etibarlılıq  intervalları  qurula  bilər.  Bunun  üçün 

Coenen  (2000)  təklif  etdiyi  analitik  metodologiya  əsasında  VAR  modelinin  asimptotik 

avtokorrelasiya  funksiyasınının  etibarlılıq  intervallarını  hesablamaq  mümkündür.  Lakin 

qiymətləndirmə dövrünün qısa  və müşahidələrin  sayının nisbətən az olmasını nəzərə  alaraq  biz 

avtokorrelasiya  funksiyasının  etibarlılıq  intervallarının  hesablanması  üçün  “butstrap”  metoduna 

---

müraciət  edirik.  Məlumdur  ki,  VAR  modellərinə  daxil  edilən  göstəricilər  üzrə  müşahidə  dövrü 

qısaldıqca  modeldən  əldə  olunan  əmsalların  statistik  meyillilik  problemi  kəskinləşir.  Bu 

səbəbdən  biz  etibarlılıq  intervallarını  hesablayarkən  VAR  modellərindəki  əmsalların 

meyilliliyinə  korreksiya  verən  qeyri-parametrik  “butstrap  arxasınca  butstrap”  metodundan 

(Kilian (1998)) istifadə edirik.

8

  

Şəkil  11-15-də  (bax  Əlavələr)  istifadə  olunan  göstəricilərin  90%-lik  etibarlılıq  intervalı 

daxilində neft qiymətləri (cari və gecikməli) ilə şərti avtokorrelasiya funksiyası təsvir edilmişdir. 

Qrafiklərin təhlilindən məlum olur ki,  neft qiymətləri ilə  q/n  ÜDM-i,  büdcənin  kapital  xərcləri, 

həmçinin  inflyasiya  arasında  asılılıqlar  statistik  əhəmiyyət  kəsb  etsə  də,  pul  kütləsi  və  faiz 

dərəcələri  ilə  korrelasiya  statistik  əhəmiyyətsizdir.  Neft  qiymətləri  ilə  q/n  ÜDM-i  və  inflyasiya 

arasında  korrelasiya  asılılıqlarının  statistik  əhəmiyyətli  olmasına  baxmayaraq  etibarlılıq 

intervallarının  nisbətən  geniş  olması  avtokorresiya  funksiyasının  qiyməti  ilə  bağlı  qeyri-

müəyyənliyin böyük olduğuna işarədir. 

Ölkə  iqtisadiyyatının  dövrü  strukturundan  məlumdur  ki,  büdcənin  kapital  xərcləri 

makroiqtisadi  vəziyyətin  konturlarının  müəyyən  olunmasında  əhəmiyyətli  rol  oynayır.  Bunu 

nəzərə alaraq Şəkil 16-19-da (cari və  gecikməli) büdcə xərcləri ilə q/n ÜDM-i, pul kütləsi, faiz 

dərəcəsi  və  inflyasiya  arasında  avtokorrelasiya  funksiyası  təqdim  olunmuşdur.  Qrafiklərdən 

aydın  olur  ki,  büdcənin  kapital  xərcləri  ilə  q/n  ÜDM-i  arasında  əhəmiyyətli  statistik  əlaqə 

mövcud olmasa da, onunla pul kütləsi, faiz dərəcəsi və inflyasiya arasında əhəmiyyətli asılılıqlar 

mövcuddur. Yerə qənaət etmək üçün büdcənin cari xərclərinin müvafiq qrafikləri burada təqdim 

edilməsə də, oxşaraq olaraq onun da q/n ÜDM-i ilə asılılığı statistik əhəmiyyətli deyil. Əsasən, 

büdcə  xərclərinin  qeyri-neft  sektorunu  həm  investisiya,  həm  də  tələb  kanalı  vasitəsi  ilə 

dəstəklədiyini düşünsək, belə bir nəticənin əldə olunması xeyli təəccüb doğurur. 

Pul  kütləsi  ilə faiz dərəcələri və inflyasiya  arasında  əhəmiyyətli  statistik əlaqə  mövcud olsa 

da,  onunla  q/n  ÜDM-i  arasında  asılılıqlar  zəifdir  (Şəkil  20-22).  Digər  maraqlı  əlaqələr  faiz 

dərəcəsi ilə q/n ÜDM-i və inflyasiya arasındadır (Şəkil 23-24). 

Şəkil 25-29-da göstəricilərin variansı  və öz gecikmələrindən dövrü asılılığı (inersiyası) təsvir 

olunmuşdur.  Qrafiklərdən  məlum  olur  ki,  büdcənin  kapital  xərclərinin  və  ehtiyat  pullarının 

rüblük artım templərinin standard kənarlaşmaları müvafiq olaraq təqribən 20% və 10%-dir. Əgər 

həmin göstəricilərin qiymətləndirmə dövrü ərzində orta artım templərinin 0%-ə yaxın olduğunu 

nəzərə alsaq, belə standard kənərlaşmalar kifayət qədər böyük hesab oluna bilər. Digər tərəfdən, 

inersiyası  yüksək olan  göstəricilərə pul  kütləsini, faiz dərəcəsini və  inflyasiyanı  göstərə  bilərik. 

Digər göstəricilərin dövrü inersiya əmsalları mənfi və müsbət qiymətlər arasında dəyişdiyindən, 

                                                           

8

 Qurulan VAR modelinin optimal tərtibi 2 olaraq müəyyənləşdirilmişdir. Butstrap qiymətləndirməsi apararkən ilk 

1,000  replikasiya  əsasında  əmsalların  statistik  meyilliliyi  hesablanır.  Digər  2,000  replikasiya  əsasında  hesablanan 

əmsallar  meyilliliyə  görə  korreksiya  olunur  və  həmin  əmsallar  əsasında  hər  bir  replikasiya  üçün  avtokorrelasiya 

funksiyası hesablanır. 

---

böyümə  və  daralma  tsikllərinin  bir-birini  əvəzləməsinə,  həmçinin  göstəricilərin  qiymətlərində 

sönmələrin müşahidə olunmasına imkan yaranır.