ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ ЖІӨ, ИНФЛЯЦИЯ МЕН ЖҰМЫССЫЗДЫҚТЫ ARIMA ЖӘНЕ VAR МОДЕЛЬДЕРІ НЕГІЗІНДЕ ТАЛДАУ

Аңдатпа

Мақала Қазақстан Республикасының макроэкономикалық көрсеткіштері – ЖІӨ (жалпы ішкі өнім), инфляция және жұмыссыздық деңгейінің өзгерістерін ARIMA және VAR эконометрикалық модельдері арқылы талдауға арналған. Елдегі экономикалық тұрақсыздық пен сыртқы факторларға тәуелділік жағдайында бұл көрсеткіштерді сапалы болжау мен түсіндіру мәселесі өзекті болып саналады. Мақаланың мақсаты – классикалық уақыттық қатарлар әдістері Қазақстан экономикасындағы негізгі макроэкономикалық айнымалылардың жай-күйін қаншалықты тиімді модельдей алатынын және ашып көрсете алатынын анықтау. 1994-2023 жылдар аралығындағы Қазақстанның макроэкономикалық деректері негізінде ARIMA және VAR модельдерін салыстыра отырып, зерттеу нәтижесінде классикалық уақыттық қатарлар әдістері қысқа мерзімді болжам жасау мен айнымалылар арасындағы негізгі динамикалық байланыстарды түсіну үшін тиімді құрал екені дәлелденді. Зерттеудің есептеу-аналитикалық бөлігі R Studio бағдарламалық платформасында жүзеге асырылды. Жүргізілген эконометрикалық модельдеу нәтижелері осы көрсеткіштер арасындағы өзара байланыстар мен динамикалық тәуелділіктерді айқындауға мүмкіндік берді. Сонымен қатар, модельдеу әдістерінің қолданылуы болашақта ұлттық экономиканың дамуын болжауда ғылыми-тәжірибелік негіз бола алады. Зерттеу нәтижелерін экономикалық саясатты жүргізушілерге классикалық уақыттық қатарлар модельдерін қысқа мерзімді болжау үшін тиімді құрал ретінде саяси және практикалық тұрғыдан пайдалануға болады. Дегенмен COVID-19 пандемиясы сияқты құрылымдық үзілістер кезеңінде бұл модельдердің шектеулері айқын байқалды. Сондықтан мұндай кезеңдерде уақыттық қатарлар модельдерін байыппен қолдану және оларды баламалы модельдермен толықтыру қажет. Зерттеудің теориялық маңыздылығы – модельдер көмегімен экономикалық көрсеткіштер арасындағы динамикалық байланыстарды түсінуге мүмкіндік беруінде. Практикалық тұрғыдан алғанда, алынған нәтижелер ұлттық экономикалық саясатты жоспарлауда, сондай-ақ дағдарысқа қарсы шараларды уақытылы қабылдауда пайдалы болуы мүмкін. Болашақ зерттеулерде құрылымдық VAR модельдерін немесе машина оқыту әдістерін қолдану арқылы болжам дәлдігін одан әрі арттыру ұсынылады.