Данное исследование изучает взаимосвязь между основными макроэкономическими показателями, включая индекс человеческого развития, гендерный, бизнес и юридические индексы, а также индекс удобства ведения бизнеса и уровнем импорта, с притоком прямых иностранных инвестиций в Узбекистан. С использованием модели наименьших квадратов (OLS), анализа корреляции, тестов на к интеграцию и других эконометрических методов, исследование показывает, что изменения в Индексе человеческого развития, Гендерном индексе, Бизнес и Юридическом индексе и уровне импорта положительно коррелируют с притоком иностранных инвестиций. Это свидетельствует о том, что человеческое развитие, гендерное равенство, деловая среда и улучшение импортной политики играют важную роль в привлечении иностранных инвестиций.
Линейные модели стали мощным эконометрическим инструментом, используемым для демонстрации взаимосвязи между двумя или более переменными. Многие исследования также используют линейную аппроксимацию для нелинейных случаев, поскольку она все еще может дать достоверные результаты. Метод МНК требует, чтобы отношения зависимых и независимых переменных были линейными, хотя во многих исследованиях используется приближение МНК даже для нелинейных случаев. В этом исследовании мы представляем альтернативный метод оценки интервалов, бутстрап, в линейных регрессиях, когда взаимосвязь нелинейна. Мы сравниваем традиционные доверительные интервалы и доверительные интервалы начальной загрузки, когда данные имеют нелинейную зависимость. Поскольку нам необходимо знать истинные параметры, мы проводим моделирование. Результаты нашего исследования показывают, что, когда член ошибки имеет ненормальную форму, бутстрап-интервал превосходит традиционный метод из-за отсутствия предположения о распределении и более широкой ширины интервала.
На этапе современного экономического развития оценка факторов, влияющих на развитие рынка труда в сфере цифровых технологий, на основе различных методов исследования является основой для определения правильных стратегических направлений в области цифровой экономики в стране. Общеизвестно, что одним из основных показателей, оценивающих спрос на трудовые ресурсы, является заработная плата специалистов. Исходя из этого, целью нашего исследования является проведение эконометрического анализа факторов, влияющих на заработную плату специалистов в области цифровых технологий в регионах Узбекистана, и разработка соответствующих выводов и предложений на основе полученных эконометрических моделей.
Регрессии OLS имеют набор допущений, чтобы точечные и интервальные оценки были несмещенными и эффективными. Отсутствие данных не случайно (MNAR) может создать серьезные проблемы с оценками в линейной регрессии. В этом исследовании мы оцениваем эффективность оценок доверительного интервала OLS с данными MNAR. Мы также предлагаем загрузку как средство решения таких случаев данных и сравниваем традиционные доверительные интервалы с загрузочными интервалами. Поскольку нам необходимо знать истинные параметры, мы проводим моделирование. Результаты исследования показывают, что оба подхода показывают схожие результаты при одинаковом размере интервалов. Учитывая, что бутстрап требует большого количества вычислений, традиционные методы по-прежнему рекомендуется использовать даже в случае MNAR.
