Gülnar ORUCOVA

UNEC Zaqatala filialının müəllimi

E-mail: alisgenderovgulnar@gmail.com

Ülkər İSFƏNDİYAROVA

UNEC Zaqatala filialının müəllimi

E-mail: ulkar-isfendiyarova@unec.edu.az

Pərvanə İSMAYILOVA

UNEC Zaqatala filialının baş müəllimi

E-mail: parvana-ismayilova@unec.edu.az

(Zaqatala, Azərbaycan)

Xülasə. Məqalədə Azərbaycan Respublikasında yaşayış binalarının tikintisi sektorunun göstəricilərinə təsir göstərən amillər arasında asılılığın kəmiyyətcə qiymətləndirilməsi məsələləri araşdırılır. Tədqiqatın məqsədi əhalinin gəlirlərinin, əsas kapitala qoyulan investisiyaların və ölkədə nikahların sayının istifadəyə verilmiş yaşayış binalarına təsirinin ekonometrik modellərini hazırlamaqdır.

Məqalədə tikinti sektorunun iqtisadi xüsusiyyətləri təhlil edilir və bu sahənin mürəkkəb iqtisadi-kibernetik sistem olduğu qənaətinə gəlinir.

Tədqiqat üçün məlumat bazası kimi tikinti sektorunun göstəricilərinin zaman sıraları və nikahların statistikasından istifadə edilmişdir. Zaman sıralı verilənlər analizinin əsas xüsusiyyəti ondan ibarətdir ki, qiymətləndirmə aparılmamışdan əvvəl dəyişənlərin hər birinin stasionarlığı yoxlanılmalı və alınan nəticələrə uyğun təhlil metodu seçilməlidir. Dəyişənlərin stasionarlığını yoxlamaq üçün vahid kök testlərindən biri olan genişləndirilmiş Dikki-Fuller (Dickey-Fuller) testi həyata keçirilmişdir. Alınan nəticələr tədqiqata cəlb olunmuş zaman sıralarının birinci tərtib fərqlərə görə I(1) TC stasionarlığını təsdiq edir. Eyni zamanda aparılmış qrafik təhlil trendin mövcud olduğunu da göstərir.

Reqressiya təhlili nəticəsində bu zaman sıraları əsasında istismara verilmiş mənzillərin reqressorlardan korrelyasiya asılılığı öyrənilmiş və çoxdəyişənli reqressiya modeli qurulmuşdur. Modellərə “@TREND” və laq dəyişənləri daxil edilmişdir. Qurulmuş modelin adekvatlığını yoxlamaq üçün müxtəlif testlərdən istifadə edilmişdir. Ardıcıl korrelyasiya probleminin yoxlanılması üçün korrelloqram, homoskedastiklik üçün ARCH və normal paylanma üçün Jarque-Bera testlərindən istifadə edilmişdir.

Qurulmuş model mənzil və əmək bazarlarının real şərtlərini adekvat qiymətləndirmək və proqnozlaşdırmada istifadə etmək üçün əlverişlidir.

Açar sözlər: tikinti sektoru, ekonometrik modelləşdirmə, zaman sıraları, stasionarlıq, kompüter proqram paketləri, avtokorrelyasiya

Giriş

Ölkənin sosial-iqtisadi vəziyyəti və inkişafı vektorunun komponentləri içərisində əmək bazarı və tikinti sektoru əhalinin sosial durumuna bilavasitə təsir edən komponentlər kimi diqqəti cəlb edir. Belə ki, əmək bazarının vəziyyəti əhalinin minimal həyat şəraitinin təmin edilməsinin xarakteristikası kimi çıxış edirsə, onların mənzillərlə təmin edilməsi gələcəyə inamlarının göstəricisinə çevrilir. Ölkə əhalisinin mənzillərə olan tələbinin ödənilməsi səviyyəsi əhali artımına, cəmiyyətdə sosial rifaha bilavasitə təsir edir. Ümumilikdə, tikinti sektorunun vəziyyəti və bu sektorda intensiv inkişaf trendinin mövcudluğu ölkənin iqtisadi durumunun və gələcək inkişaf perspektivlərinin, son nəticədə isə iqtisadi artımın sintez olunmuş göstəricisi rolunu oynaya bilər [6].

Ölkəmizdə son illərdə müşahidə olunan davamlı iqtisadi artım, ölkə iqtisadiyyatının inkişafına və digər ölkələrdə baş verən siyasi, iqtisadi problemlərdən gələn təsirlərin neytrallaşdırılmasına yönəldilmiş kompleks tədbirlərin həyata keçirilməsi tikinti sektorunun inkişafına əlverişli şərait yaratmışdır. Nəticədə ölkədə vacib infrastruktur layihələrin reallaşdırılmasına başlanılmış, sosial mənzillərin inşasına start verilmiş və bu sektorda qeyri-dövlət müəssisələrinin xüsusi çəkisi artmışdır. Belə ki, son dövrlərdə ölkəmizdə tikinti-inşaat işlərinin 90%-ə yaxın bir hissəsini özəl müəssisələr həyata keçirirlər.

Tikinti-inşaat sektorunda müşahidə edilən dinamik inkişaf bu sektorla birbaşa bağlı olan əmək bazarında da maliyyə böhranının əmələ gətirdiyi gərginliyi azaltmağa, məcmu əmək təklifi ilə tələbi arasında yaranmış disproporsiyanı qismən də olsa aradan qaldırmağa imkan yaratmışdır. Belə ki, bu sektorda həm Bakıda, həm də regional səviyyədə əhəmiyyətli sayda yeni iş yerləri açılmışdır [8].

Hazırda Azərbaycan hökuməti inşaat sektorunun canlanması və əhalinin mənzil təminatını artırmaq məqsədilə yeni stimullaşdırıcı addımlar atmaqdadır. Ölkənin tikinti sektorunun dinamik inkişafını qoruyub saxlamaq uçun bir sıra layihələr həyata keçirilir. Buna Mənzil İnşaat Dövlət Agentliyinin “Sosial evlər” layihəsini misal göstərə bilərik. Layihə çərçivəsində xüsusi ayrılmış ərazilərdə şəhərcik yaradılacaq. Bu şəhərciklərdə xüsusi layihələr üzrə hündürmərtəbəli yaşayış binalarının, məktəb, uşaq bağçası və müxtəlif infrastrukturların yaradılması nəzərdə tutulur. Bu mənzillər adından göründüyü kimi maddi imkanları az olan ailələr üçün nəzərdə tutulacaq. Vətəndaşlara güzəştli şərtlər ilə uzunmüddətli kreditlər veriləcək.

Uyğun qiymətə mənzil təminatı layihələri həyata keçirilərək əhalinin sosial durumunun tənzimlənməsini və ən əsası daşınmaz əmlak bazarındakı sabitliyi təmin edəcək. Bununla yanaşı, tikinti sektoruna yerli və xarici investisiyaların cəlb olunmasına şərait yaradılacaq [8].

Bu tip layihələrin ölkənin regionlarında da həyata keçirilməsi nəzərdə tutulur. Əsas məqsəd əhalinin sıx yerləşdiyi və tələbatın yüksək olduğu yerlərdə aztəminatlı ailələrin mənzil ilə təmin olunmasıdır.

Tikinti sektoru ölkəmizin surətlə inkişaf edən sahələrindən biridir. Aşağıdakı qrafikdə 2001-2023-cü illərdə tikinti sahəsində yaranmış əlavə dəyər, cari qiymətlərlə (mln manatla) əks olunmuşdur:

Mənbə: Azərbaycan Respublikasının Dövlət Statistika Komitəsi

Qrafikdən göründüyü kimi, 2000-2014-cü illərdə tikinti-inşaat sektorunda yaranan əlavə dəyərin miqdarı kifayət qədər yüksək artım tempində olmuşdur. Lakin son illər ərzində müəyyən dalğalanmalar müşahidə edilir.

Tikinti sektoruna mürəkkəb qarşılıqlı əlaqələrə malik kibernetik sistem kimi yanaşsaq, bu sektorun fəaliyyətinin nəticələrinə bilavasitə təsir edən faktorları müəyyən edərək, bu faktorları əks etdirən dəyişənlər arasındakı əlaqələrin kəmiyyətcə qiymətləndirilməsi və ekonometrik tədqiqi məsələsini qoymaq olar.

Zaman sıralarının stasionarlığının yoxlanılması

Ölkənin tikinti sektoru üzrə ekonometrik tədqiqatlar cədvəl 1–də əks olunmuş statistik məlumatlar bazasında bir neçə mərhələdə aparılmışdır [6; 12; 23]:

Cədvəl 1. Tikinti sektorunun statistikası

Ekonometrik tədqiqatlar nəzəriyyəsinə görə, zaman sıralarının stasionarlığının yoxlanılması məsələsi bu təhlilin mühüm mərhələsidir. Proqnozlaşdırmada zaman sıralarından istifadənin əsaslandığı əsas fərziyyə ondan ibarətdir ki, tədqiq olunan sistemin reaksiyasına təsir edən amillər keçmişdə və indiki dövrdə müəyyən şəkildə hərəkət etmiş və gələcəkdə oxşar şəkildə hərəkət edəcəyi gözlənilir. Buna görə də, zaman sıralarının təhlilinin əsas məqsədi sistemin gələcək davranışını proqnozlaşdırmaq və rasional idarəetmə qərarlarını hazırlamaq üçün bu təsir edən amilləri qiymətləndirmək və təcrid etməkdir. Zaman sıralarının stasionarlığı qrafik analiz, korreloqram testləri və vahid kök testləri ilə yoxlanılır.

Məlum olduğu kimi, iqtisadi göstəricilərin zaman sıraları öz xarakterinə görə determinik zaman trendinin mövcudluğuna görə artıq qeyri-stasionardır [9; 14; 17].

Tikinti sektoru üzrə asılılıqların kəmiyyətcə qiymətləndirilməsi ilə bağlı apardığımız ekonometrik tədqiqatların ilk mərhələsində ölkə üzrə istifadəyə verilmiş yaşayış evlərinin ümumi sahəsi ilə əhali gəlirləri, bütün maliyyə mənbələri hesabına əsas kapitala investisiyaların həcmi, ölkə üzrə nikahların sayı arasındakı kəmiyyət asılılıqlarını qiymətləndirmək üçün ekonometrik təhlil aparılmışdır. Bu mərhələnin məqsədi ölkə üzrə istifadəyə verilmiş yaşayış evlərinin ümumi sahəsini izah olunan dəyişən (CRB) hesab edərək bu göstəriciyə ölkə üzrə əhali gəlirləri (INC), əsas kapitala investisiyalar (INVEST) və nikahların sayı (MRS) kimi reqressorların (izahedici dəyişənlərin) təsirinin əlaqə tənliyini qurmaqdır.

Aşağıdakı şəkillərdə cədvəl 1-də təqdim olunan zaman sıralarının qrafikləri əks olunmuşdur [9; 10].

Qrafik olaraq təqdim olunan zaman sıralarının təhlili göstərir ki, onların hamısı müəyyən zaman meylinə, yəni determinik trendə malikdirlər və buna görə də qeyri-stasionar zaman sıralarıdır.

Nəzərdən keçirilən zaman sıralarının stasionarlığını yoxlamaq üçün biz Dikki-Fuller testindən istifadə etdik [10; 13; 21]. Aşağıdakı cədvəllərdə asılı dəyişən CRB və INC, INVEST, MRS reqressorlarının zaman sıraları üçün Dikki-Fuller testi statistikası göstərilir.

2, 3, 4 və 5-ci statistik cədvəllərin təhlili göstərir ki, bütün dörd zaman sırası üçün Prob* =0,0. Nəticə etibarilə cədvəl 1-dəki bütün zaman sıraları üçün 1% əhəmiyyətlilik dərəcəsində sıfır hipotezini rədd edirik. Bütün zaman sıralarının 1-ci tərtib fərqi (I(1)) stasionardır, yəni birinci dərəcəli inteqrasiya olunub və tikinti sektorunda asılılıqların ekonometrik modelləşdirilməsi üçün uyğundur [2; 10; 12].

Tikinti sektorunda asılılıqların kəmiyyət qiymətləndirilməsi üzrə ekonometrik tədqiqatın birinci mərhələsində biz ölkə üzrə istifadəyə verilmiş yaşayış evlərinin ümumi sahəsi ilə əhalinin gəlirləri, bütün maliyyə mənbələrindən əsas kapitala investisiyalar və nikahların sayı arasında kəmiyyət asılılıqlarını qiymətləndirmək üçün ekonometrik təhlil apardıq. Verilmiş təhlilə nikahların sayının daxil edilməsi daha çox sosial bir problemdir. Azərbaycanın milli ənənəsi ailə bağlarının möhkəmliyi, cavan ailələrə dəstək və ən əsası mənzil ilə təmin etmək kimi məsələlər ön plandadır. Bu səbəbdən tikinti sektorunda yeni yaşayış binalarının tikilməsi, mənzillərin satışı cavan ailələrin şəxsi mənzil ilə təmin edilməsi probleminin həllinə dəstək verir [2; 8; 21].

Tikinti sektoru üçün çoxdəyişənli reqressiya təhlili

Bu mərhələnin məqsədi ölkədə istifadəyə verilmiş yaşayış binalarının ümumi sahəsinə (asılı dəyişən- CRB) əhalinin gəlirləri (izahedici dəyişən- İNC), əsas kapitala investisiyalar (izahedici dəyişən- İNVEST) və nikahların sayı (izahedici dəyişən- MRS) kimi reqressorların təsirini göstərən tənliklər qurmaqdır.

Məsələnin Eviews proqramı bazasında həllinin nəticələri aşağıdakı kimi olmuşdur:

Bu statistikaya əsasən aşağıdakı reqressiya tənliyi alınmışdır:

d(CRB)=-609,12+0,15d(İNC)+0,33d(İNVEST)+0,02d(MRS) (1)

P ■ ■ (0,35) ■ ■ (0,40) ■ ■ (0,34) ■ ■ (0,72)

Alınmış ekonometrik modelə görə digər dəyişənlər sabit qalarsa, əhalinin gəlirlərinin bir milyon manat artması istifadəyə verilən mənzillərin ümumi sahəsinin 0,15 min kv. metr, əsas kapitala investisiyaların həcminin bir milyon manat artması mənzillərin sahəsinin 0,09 min kv. metr, nikahların sayının bir vahid artması isə mənzillərin sahəsinin 0,02 min kv. metr artmasına gətirib çıxarır. Qeyd edək ki, (1) reqressiya modelinin keyfiyyəti çox yüksək olmadığı üçün bu iqtisadi interpretasiyanı ilkin qərar kimi qəbul edirik [1; 21].

(1) modelinin əmsallarının P ehtimallarının qiymətlərinin α etibarlılıq səviyyəsi ilə müqayisəsi göstərir ki, bütün əmsallar statistik əhəmiyyətsizdir. Deməli, model düzgün spesifikasiya olunmamışdır. Modelin keyfiyyətini yüksəltmək üçün qeyri-xətti reqressiya funksiyaları üçün xəttiləşmə proseduru yerinə yetirilir. İlk növbədə zaman sıraları loqorifmlənir və aşağıdakı model tərtib edilir [20].

Ln(Y ̂ )=β_0+β_1 Ln(X_i1 )+β_2 Ln(X_i2 )+⋯+β_m Ln(X_im)+ε_(i ) (2)

(2) modeli tərtib edildikdən sonra yenilənmiş Ln(Y ̂ ), Ln(X_i1 ),Ln(X_i2 ),…,Ln(X_im) dəyişənlərinin əmsalları müəyyən edilir. Xəttiləşmiş reqressiyanın əmsalları elə seçilir ki, onlar üçün aşağıdakı şərtlər ödənsin: [11; 15].

Bu statistikaya əsasən aşağıdakı reqressiya tənliyi alınmışdır:

log(CRB)=9,20-0,25log(İNC)+0,94og(İNVEST)-0,71log(MRS) (4)

P ■ ■ (0,02) ■ ■ (0,36) ■ ■ (0,01) ■ ■ (0,07)

(4) reqressiya tənliyinin əmsallarının ehtimallarının P qiymətləri göstərir ki, İNC və İNVEST izahedicilərinin əmsalları 5% əhəmiyyətlilik səviyyəsi üçün statistik əhəmiyyətlidirlər [1; 15].

Bu tənliyə əsaslanan iqtisadi şərhə görə, digər dəyişənlər sabit qalarsa, əhalinin investisiya qoyuluşunun bir faiz artması nəticəsində istifadə üçün nəzərdə tutulan yaşayış binalarının ümumi sahəsi orta hesabla 0,94% artır. Vahid başına gəlirlərin və nikahların sayının artması istifadə üçün nəzərdə tutulmuş yaşayış binalarının ümumi sahəsinin azalmasına səbəb olur. Əmsalların işarələrinin nəzəri fərziyyələrə uyğunluğunu təhlil edək: İNVEST əmsalının müsbət dəyəri iqtisadi anlayışlara uyğundur, bunu INC və MRS işarələri haqqında isə söyləmək mümkün deyil.

Çox vaxt reqressiya modellərində izahedici dəyişənlər kimi təkcə kəmiyyət deyil, həm də keyfiyyət dəyişənlərindən istifadə etmək lazımdır. Tipik olaraq, modellərdə keyfiyyət amilinin təsiri keyfiyyət amilinin iki əks vəziyyətini əks etdirən fiktiv (dummy variable trap) dəyişən şəklində ifadə edilir. Saxta dəyişənlər olduqda orijinal xətti reqressiya modeli aşağıdakı kimi yazılır: [4; 20]

(4) reqressiya modelinə fiktiv dəyişəni daxil etsək, Eviews əsasında aşağıdakı statistikanı alırıq:

Statistik təhlil nəticəsində alınan coxdəyişənli reqressiya:

Əldə edilmiş ekonometrik modelə əsasən əhalinin gəlirlərindəki dəyişikliklər istifadəyə verilmiş mənzillərin ümumi sahəsinə təsir göstərmir. Yəni gəlirdəki dəyişikliklər mənzil sahəsindəki dəyişikliklərə azaldıcı təsir göstərir. Daha doğrusu, digər dəyişənlər sabit qalarsa, gəlirin bir faiz artması istifadə üçün nəzərdə tutulan mənzillərin ümumi sahəsinin ortalama olaraq 0,17% azalmasına səbəb olur [1; 3]. Digər reqressorların artımı mənzillərin sahəsinə müsbət təsir göstərir. Reqressiya tənliyinə görə, digər dəyişənlər sabit qalarsa əsas kapitala investisiyanın bir faiz artması mənzillərin sahəsinin ortalama olaraq 0,65% artmasına səbəb olur, nikahların sayının bir faiz artması isə mənzillərin sahəsinin 0,07% artmasına səbəb olur. Qeyd edək ki, reqressiya modelinin (6) keyfiyyəti yaxşı olmadığı üçün bu iqtisadi şərhi əsas qərar kimi qəbul etmirik. Etibarlılıq səviyyəsi α=0,05 olan (6) modelində əmsal ehtimallarının P qiymətlərinin müqayisəsi göstərir ki, INVEST dəyişəninin əmsalı statistik əhəmiyyətlidir. Saxta dəyişənlər üçün əmsallar statistik əhəmiyyətli olduğundan, onların daxil edilməsinin məqsədəuyğun olduğunu söyləyə bilərik. Lakin INC dəyişəninin mənfi əmsalı iqtisadi anlayışlara uyğun gəlmir [6; 7].

Qurulmuş modelin keyfiyyətinin yüksəldilməsi və adekvatlığının təhlili

Zaman sıralarında çox vaxtı dəyişənlərin artan və ya azalan trend üzrə stabilliyi müşahidə olunur. Bu səbəbdən ekonometrik təhlil zamanı TREND faktoru nəzərə alınmalıdır. Zamandan asılılıq problemini həll etmək üçün (6) çoxdəyişənli reqressiya modelinə “@TREND” sərbəst dəyişənini daxil edək [1; 13; 17].

Gördüyümüz kimi, modelə daxil edilən “@TREND” dəyişəninin əmsalı 5% əhəmiyyətlilik səviyyəsində statistik olaraq əhəmiyətlidir. Deməli, zamandan asılılıq problemi kifayət qədər yüksəkdir və modelə “@TREND” dəyişəninin daxil edilməsi məqsədəuyğundur.

Bir çox iqtisadi göstəriciləri təhlil edərkən, xüsusən də makroiqtisadiyyatda zaman sıralarından istifadə olunur. Zaman sıraları ilə ekonometrik təhlildə asılılığın tədqiqi çox vaxt dəyişənlərin cari dəyərlərindən deyil, həm də zamanın bəzi əvvəlki dəyərlərindən istifadə edilir. Öz növbəsində, təsiri geriləmə ilə xarakterizə olunan dəyişənlərə gecikmiş dəyişənlər – laq dəyişənləri deyilir.

Paylanmış gecikməli model –laq dəyişəni yalnız sərbəst dəyişənlər səklində olan modellərdir [9; 11; 14].

Biz (6) modelinin keyfiyyətinin artırmaq məqsədilə İNVEST izahedicisinin tikinti sektoruna qısamüddətli (short-term) təsirini əks etdirən laq dəyişənini daxil edək. Qısamüddətli təsir dedikdə, sərbəst dəyişənin qiymətində dəyişmənin asılı dəyişənin bir dövr sonrakı qiymətinə təsiri başa düşülür. [1; 4; 7].

Statistik təhlil nəticəsində alınan coxdəyişənli reqressiya:

(8) modelinin bütün əmsalları 5% əhəmiyyətlilik səviyyəsində əhəmiyyətlidir. Fiktiv dəyişənləri və TREND dəyişənlərinin əmsalları statistik olaraq əhəmiyyətlidirlər [9; 4; 21].

(8) tənliyə əsaslanan iqtisadi şərhə görə, digər dəyişənlər sabit qalarsa əhalinin gəlirlərinin bir faiz artması nəticəsində istifadə üçün nəzərdə tutulan yaşayış binalarının ümumi sahəsi orta hesabla 0,34%, investisiya qoyuluşunun bir faiz artması nəticəsində istifadə üçün nəzərdə tutulan yaşayış binalarının ümumi sahəsi orta hesabla 0,66%, nikahların sayının bir faiz artması nəticəsində istifadə üçün nəzərdə tutulan yaşayış binalarının ümumi sahəsi orta hesabla 0,81% artır. Digər dəyişənlər sabit qalarsa bir əvvəlki dövrdə investisiyanın bir faiz artışı nəticəsində istifadə üçün nəzərdə tutulan yaşayış binalarının ümumi sahəsi orta hesabla 0,36% artacaq.

(8) reqressiya modelinin əmsallarının əhəmiyyətli olması, determinasiya əmsalının və F-statistikanın yüksək olması modelin adekvatlıq xüsusiyyətinin yüksək olması demek deyil. Bu səbəbdən model üçün “Ən Kiçik Kvadratlar Üsulu”nun fərziyyələrinin ödənib-ödənmədiyinə nəzər salaq.

Ardıcıl korrelyasiya problemi kənarlaşmalar arasında korrelyasiya asılılığının olmasıdır.

kor(εt;εj) = 0 avtokorrelyasiya mövcud deyil

kor(εt;εj) ≠ 0 avtokorrelyasiya mövcuddur

Modellərin göstəriciləri loqarifmləndiyindən avtokorrelyasiyanın olub-olmamasını müəyyən etmək üçün avtokorrelyasiya funksiyasından (qalıqların korrelyasiyasından) da istifadə etmək olar. Bu halda əsas çətinlik testdə istifadə olunan laqların sayının müəyyən edilməsi ilə bağlı olur. Belə ki, əgər laqların sayı az olarsa, onda test böyük laqlarda olan avtokorrelyasiyanı aşkar etməyə bilər. Biz laqa avtokorrelyasiya əmsalının tərtibi kimi, yəni əmsalın hesablandığı dövrlərin sayı kimi yanaşırıq. Məsələn, əgər laq vahidə bərabərdirsə, onda qövsü qalıqlar arasındakı asılılığı ölçən 1-ci tərtib avtokorrelyasiya əmsalı hesablanacaqdır.

Şəkil 1. Qalıqların korreloqramı

Qalıqların yuxarıda əks olunmuş korelloqramı göstərir ki, laqlardan hər birinin qiyməti etibarlılıq hüdudlarının daxilindədir. Deməli, doğrudan da, modellərdə istənilən tərtibli avtokorelyasiya mövcud deyil [13; 17].

Homoskedastiklik fərziyyəsi kənarlaşmaların dispersiyalarının sabitliyi deməkdir. Əks halda modeldə heteroskedastiklik problemi mövcuddur [7; 9].

D(εi )=D(εi )=σ²  (9)

Qalıqların heteroskedastiklik probleminin yoxlanması üçün ARCH testindən istifadə edək. Belə ki, zaman sıralarına xas olan heteroskedastikliyin yoxlamaq baxımından ARCH testinin istifadəsi daha məqsədəuyğundur.

Statistik nəticəyə görə Fsta =0,3221 və ya 32,21%-dir. Deməli, (8) reqressiya modelində qalıqların heteroskedastiklik problemi yoxdur [3; 11].

Digər fərziyyələrdən biri də qalıqların normal paylanmasıdır. Xüsusilə, kiçikölçülü nümunə qruplarda qiymətləndirmə apararkən qalıqların normal paylanması vacib şərtlərdən biridir.

Qalıqların normal paylanıb-paylanmamasını müəyyən etmək üçün Jarque-Bera testini tətbiq etdik. Alınan nəticəyə görə, birinci növ xəta ehtimalı 0,6202 və ya 62,025-dir. Yəni modelin qalıqları normal paylanmaya tabedir [1; 7; 22].

Şəkil 2. Jarque-Bera testi

(8) modelinin göstəricilərinin təhlili göstərir ki, modelin keyfiyyəti kifayət qədər yüksəkdir. Model tikinti sektorunun proqnozlaşdırılmasında uğurla istifadə oluna bilər. Amma bizim təhlilin əsas məqsədi sosial bir problem olan nikahların sayının tikinti sektoruna, mənzil satışına olan təsirini öyrənməkdir. Ekonometrik təhlil kəmiyyət təhlili olaraq statistik baza əsasında aparılmış və alınan nəticə kəmiyyətcə deyil keyfiyyətcə qiymətləndirilmişdir. Tədqiqat bir daha sübut edir ki, Azərbaycan milli ənənələrinə sadiq qalan və ailə-nikah institutlarını hələ də öz önəmli mövqeyində qoruyub saxlayan dövlətdir.

Nəticə

Tikinti sektoru iqtisadi-kibernetik sistemlərə xas olan bütün xüsusiyyətlərə malikdir, yəni mürəkkəb, dinamik və stoxastik sistemdir. Deməli, iqtisadiyyatın bu sektoru qəbul edilən idarəetmə qərarlarının optimallığını təmin edən riyazi modelləşdirmə obyektidir.

Tikinti sektorunun ekonometrik modelləşdirmə əsasında araşdırmaları göstərmişdir ki, yaşayış evlərinin istifadəyə verilməsinin ümumi sahəsinə əhalinin gəlirləri, bütün maliyyə mənbələri hesabına əsas kapitala investisiyalar və nikahların sayı kimi amillər təsir edir. İlk addım zaman sıralarının stasionarlığının testləşdirilməsidir. Zaman sıraları stasionar dəyişən, trend-stasionar və ya trendə nəzərən stasionar və qeyri-stasionar dəyişən ola bilərlər. Bu təhlili apararkən əgər zaman sırası özü stasionardırsa I(0), özü qeyri-stasionardırsa, birinci tərtib fərqi isə stasionardırsa həmin dəyişəndir, ikinci tərtib fərqi isə stasionardırsa, həmin dəyişən I(2)-dir. Bizim tədqiqata cəlb etdiyimiz zaman sıraları I(1), TC stasionardırlar.

Lakin zaman sırası verilənlər ilə təhlil aparıldığı üçün laq dəyişəni, zamandan asılılıq (trend) və mövsümilik (seasonality) problemlərini də nəzərə almalıyıq. Təhlilə cəlb olunmuş zaman sıraları 2021 və 2022-ci illəri əhatə etdiyindən mövsümilik (seasonality) problemini nəzərə almaya bilərik. Bu səbəbdən modelin adekvatlığını artırmaq məqsədilə trend və qısamüddətli təsirə malik İNVEST izahedicisinin bir dövr (iqtisadi ədəbiyyatlarda qısamüddətli dövr dedikdə bir il başa düşülür) əvvəlki təsirini əks etdirən laq dəyişənini daxil etdik. Hər iki dəyişən əhəmiyyətli olduğundan düzgün qərar verdiyimiz qənaətinə gəldik [2; 6; 12].

Ekonometrik təhlillər göstərdi ki, təhlilə cəlb etdiyimiz izahedicilərin hər biri yaşayış binalarının tikintisi seqmentinin yekun nəticəsinə kifayət qədər əhəmiyyətli təsir göstərir. Ekonometrik təhlillər göstərdi ki, alınan reqressiya tənlikləri üçün bütün Qauss-Markov teoreminin şərtləri yerinə yetirilir. Nəticə etibarilə, təklif olunan ekonometrik modellər tikinti sektorunda real vəziyyəti adekvat şəkildə əks etdirir və mənzilə tələbatın proqnozlaşdırılmasında uğurla istifadə oluna bilər.

The Result

The construction sector has all the characteristics of economic-cybernetic systems, that is, complex, dynamic and stochastic systems. Therefore, this sector of the economy is the object of mathematical modeling that ensures the optimality of management decisions.

Studies of the construction sector based on econometric modeling have shown that factors such as the income of the population, investments in fixed capital from all financial sources, and the number of marriages affect the total area of residential houses. The first step is to test the stationarity of the time series. Time series can be stationary variable, trend-stationary or trend-stationary and non-stationary variable. In this analysis, if the time series is itself stationary, it is I(0), if it is non-stationary, and if the first difference of composition is stationary, then it is that variable, and if the second difference of composition is stationary, then that variable is I(2). The time series I (1), TC are stationary in our study.

However, since the analysis is carried out with time series data, we should also consider lag variable, time dependence (trend) and seasonality (seasonality) problems. Since the time series involved in the analysis covers the years 2021 and 2022, we can ignore the problem of seasonality. For this reason, in order to increase the adequacy of the model, we included a lag variable reflecting the impact of the INVEST explanatory variable with a trend and short-term effect one period (a short-term period is understood as a year in the economic literature). Since both variables are important, we came to the conclusion that we made the right decision [2; 6; 12].

Econometric analyzes have shown that each of the explanatory variables included in the analysis has a significant impact on the final result of the construction of residential buildings segment. Econometric analyzes showed that all conditions of the Gauss-Markov theorem are fulfilled for the obtained regression equations. As a result, the proposed econometric models adequately reflect the real situation in the construction sector and can be successfully used in housing demand forecasting.

İSTİFADƏ EDİLMİŞ ƏDƏBİYYAT

Azərbaycan dilində:

1. Əliyev X. (2022), EVİEWS Tətbiqli ekonometrika (nəzəri-praktiki vəsait). Bakı, 284s.
2. Hacızalov Y.İ., Kərimova Y.R., Hüseynova L.N. (2013), Ekonometrika. –3-cü nəşr. Bakı: İqtisad Universiteti, 520s.

İngilis dilində:

3. Dougherty, C. (2011). Introduction to Econometrics (4 th ed.). Oxford University Press, 512p.
4. Gujarati, D.N., Porter, D. (2009). Essentials of Econometrics. (4th ed.). McGraw-Hill Irwin, 576p.
5. Harrington, E. (1965) The desirable function. Industrial Quality Control. Vol.21, № 10, pp. 494-498.
6. Huseynova L., Abbasovа S., Aliyeva M. (2020), The econometrik study of dependencies in the construction sector of Azerbayjan. Business&İT.
7. Stock, J.H., Watson, M.W. (2010). Introduction to Econometrics. (3rd ed.). Addison-Wesley, 840p.

Rus dilində:

8. Бобков В.Н., Херремсен П., Колмиков И.Б., Одинцова Е.В., (2018), Двухкритериальная модель стриртификации российского общества по доходам и жилищной обеспеченности. Журнал Экономика региона № 4, cc.1061-1075.
9. Бородич С.А. (2006), Эконометрика.- 3-е изд. Минск: ООО “Новое знание”, 397c.
10. Васенкова Е.И., Абакумова Ю.Г., Бокова С.Ю. (2015). Практикум по эконометрике. Минск: БГУ, 139c.
11. Вербик М. (2008), Путеводитель по современной эконометрике. Научная книга, 616c.
12. Гусейнова Л.Н. (2018), Анализ и прогнозирования рынка труда на основе эконометрических методов. 30c.
13. Доронина А.И., (2016), Модели временного ряда: AR(P), MA(Q), ARIMA (P,D,Q). Пример исследования потребления нефтепродуктов во Франции. Финансовый Университет при Правительстве Российской Федерации, 21c.
14. Елисеева И.И., Курышева С. В., Костеева Т. В. и др. (2007). Эконометрика. 2-е изд. Финансы и статистика, 576c.
15. Емельянов А.А., Власова Е. А., Дума Р.В. (2002). Имитационное моделирование экономических процессов. Финансы и статистика, 366c.
16. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. (2004). Эконометрика. Начальный курс: 6-е изд. Дело: 576.
17. Мельников Р.М., (2014) Эконометрика: учебное пособие. 281c.
18. Методические указания по выполнению лабораторных работ по эконометрике (компьютерный практикум в Excel и EViews) (2009), СПб.: СПбГУЭФ, 52c.
19. Носко В.П., (2011). Эконометрика. Дело: 665.
20. Пелих А.С., Терехов Л.Л., Терехова Л.А. (2005) Экономико- математические методы и модели в управлении производством. Феникс, 248c.
21. Уильям Г.Грин, (2016). Эконометрический анализ. Москва.
22. Читая Г.О., Миксюк С.Ф., Белько И.В., Холод., Аксень Э.М., Кравцов М.К., Кашникова И.В., Белявский С.С., Дежурко Л.Ф., Крюк Е.В., Миксюк А.Ю., Юферева О.Д., Бородина Т.А., Денисейко И.В., Криштапович Е.А, Читая Г.О., Миксюк С.Ф. и др. (2018). Эконометрика и экономико – математические методы и модели. Минск: БГЭУ, 2018, 511c.

İnternet resursları:

23. Azərbaycan Respublikası Dövlət Statistika Komitəsi – https://www.stat.gov.az/
24. Azərbaycan Respublikası Maliyyə Nazirliyi – maliyye.gov.az)

Gulnar Orujova, Ulkar Isfandiyarova, Parvana Ismayilova 

ECONOMETRİC ANALYSİS OF CONSTRUCTİON SECTOR İN AZERBAİJAN

 Abstract

This article examines the quantitative assessment of the relationships between key indicators in the residential building construction sector in Azerbaijan. The aim of the study was to build econometric models to analyze the impact of population income, investments in fixed assets, and the number of marriages on residential construction.

The article analyzes the economic characteristics of the construction sector and concludes that this sector functions as a complex economic-cybernetic system. Time series data on construction sector indicators and marriage statistics were used as the primary database for the research. A key aspect of time-series analysis is testing the stationarity of each variable before making any estimations and selecting the appropriate analysis method based on the results. The stationarity of the variables was tested using the extended Dickey–Fuller test. The time series studied were found to be I(1) and TC stationary after first-order differencing. A graphical analysis also confirmed the presence of a trend.

The results of the regression analysis examined the correlation between the number of commissioned apartments and the explanatory variables based on these time series. A multivariate regression model was developed, including “@TREND” and lag variables. Various tests were employed to assess the adequacy of the model, including the correlogram, ARCH test (AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) for homoscedasticity, and the Jarque-Bera test for normal distribution, to check for serial correlation issues.

The established model is suitable for reflecting real conditions in the housing and labor markets and can be used for forecasting purposes.

Key words: construction sector, econometric modeling, time series, stationarity, computer software packages, autocorrelation

Гюльнар Оруджова, Улкар Исфандиярова, Парвана Исмайилова

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СТРОИТЕЛЬНОГО СЕКТОРА АЗЕРБАЙДЖАНА

 Резюме

В статье рассматриваются вопросы количественной оценки зависимости между показателями в секторе жилищного строительства Азербайджанской Республики. Целью исследования является построение эконометрических моделей, анализирующих влияние доходов населения, инвестиций в основной капитал и количества браков в стране на количество вводимых в эксплуатацию жилых домов.

Кроме того, в статье анализируются экономические особенности строительной отрасли, делается вывод, что данная сфера представляет собой сложную экономико-кибернетическую систему.

В качестве базы данных для исследования использовались временные ряды показателей строительного сектора и статистика браков. Основной характеристикой анализа временных рядов является проверка стационарности каждой из переменных перед проведением оценки, а также выбор метода анализа в зависимости от полученных результатов. Для проверки стационарности переменных был использован расширенный тест Дики-Фуллера, являющийся одним из тестов единичного корня. В исследовании использовались временные ряды I(1) и TC, которые стационарны по разностям первого порядка. Графический анализ также показывает наличие тенденции.

В результате регрессионного анализа на основе этих временных рядов была изучена корреляционная зависимость между количеством введенных в эксплуатацию квартир и регрессорами, а также построена многомерная регрессионная модель. Модели включали переменную «@TREND» и переменные задержки. Для проверки адекватности созданной модели использовались различные тесты. Коррелограмма, ARCH-тест (AutoRegressive Conditional Heteroscedasticity) для гомоскедастичности и тесты Харке-Бера для нормальности распределения были использованы для проверки проблемы серийной корреляции.

Созданная модель адекватна реальным условиям рынка жилья и труда и использована для прогнозирования.

Ключевые слова: строительный сектор, эконометрическое моделирование, временные ряды, стационарность, пакеты компьютерных программ, автокорреляция