Layihə 01
Əmək bazarı və sosial müdafiə siyasətləri üçün rəqəmsal simulyasiya
Siyasət Simulyasiyası.
SimuMO Milli Observatoriyanın sosial-iqtisadi siyasət ssenarilərini interaktiv formada qiymətləndirmək üçün hazırladığı rəqəmsal platformadır.
Layihə 02
Geniş Məlumat Bazalı Minimum Əməkhaqqı Simulyasiyası
Simulyatoru açYeni analitik istiqamət
Əmək bazarı və sosial müdafiə sahəsi üzrə tədqiqat departamenti
Bu bölmə gələcəkdə yüklənən Excel məlumatlarının təmizlənməsi, statistik və ekonometrik testlərin aparılması, reqressiya modellərinin qurulması, zaman sırası analizləri və avtomatik qrafik hesabatların hazırlanması üçün nəzərdə tutulur.
Modul 01
Dataların təmizlənməsi
Excel faylı yüklənəcək, boş xanalar, təkrar qeydlər, uyğunsuz dəyişən adları və kodlama problemləri avtomatik yoxlanacaq.
Hazırlanır
Modul 02
t və z-testləri
Bir və iki qrup üzrə orta fərqlərin qiymətləndirilməsi, sadə hipotez testləri və nəticələrin qısa statistik şərhi veriləcək.
Hazırlanır
Modul 03
Sadə və çoxlu reqressiya
Asılı və izahedici dəyişənlər seçilərək sadə və çoxlu reqressiya modeli qurulacaq, əmsallar və model nəticələri izah olunacaq.
Hazırlanır
Modul 04
Faktor analizi
Çoxsaylı göstəricilər arasında gizli faktorların müəyyənləşdirilməsi, faktor yüklərinin hesablanması və nəticələrin şərhi hazırlanacaq.
Hazırlanır
Modul 05
Avtomatik statistik qrafiklər
Data yükləndikdən sonra histogram, boxplot, scatter, bar chart və digər əsas statistik qrafiklər avtomatik hazırlanacaq.
Hazırlanır
Modul 06
Stasionarlıq testləri
ADF, PP, KPSS və Ng-Perron testləri ilə zaman sırası dəyişənlərinin stasionarlığı yoxlanacaq, inteqrasiya dərəcəsi avtomatik müəyyən ediləcək.
Hazırlanır
Modul 07
Kointeqrasiya testləri
Engle-Granger, Johansen və ARDL bounds yanaşmaları ilə dəyişənlər arasında uzunmüddətli tarazlıq əlaqəsi qiymətləndiriləcək.
Hazırlanır
Modul 08
Səbəbiyyət və VAR modelləri
Granger səbəbiyyət testi, Toda-Yamamoto yanaşması, VAR və VECM modelləri ilə dəyişənlər arasındakı dinamik əlaqələr analiz ediləcək.
Hazırlanır
Modul 09
ARDL və NARDL modelləri
Qısa və uzunmüddətli təsirlər, ECM mexanizmi və mümkün asimmetrik reaksiyalar ARDL və NARDL modelləri ilə hesablanacaq.
Hazırlanır
Modul 10
Diaqnostika və avtomatik ekonometrik hesabat
Qalıq diaqnostikası, avtokorrelyasiya, heteroskedastiklik, normallıq, sabitlik testləri və yekun ekonometrik şərh avtomatik hazırlanacaq.
Hazırlanır
Modul 11
Panel data modelləri
Pooled OLS, sabit təsirlər, təsadüfi təsirlər və Hausman testi ilə panel məlumatların əsas ekonometrik analizi aparılacaq.
Hazırlanır
Modul 12
Dinamik panel və GMM
Arellano-Bond və System GMM yanaşmaları ilə gecikməli asılı dəyişənli modellər və endogenlik problemi qiymətləndiriləcək.
Hazırlanır
Modul 13
Volatillik modelləri
ARCH, GARCH, EGARCH və TGARCH modelləri ilə risk, dalğalanma və şokların davamlılığı analiz ediləcək.
Hazırlanır
Modul 14
Proqnoz modelləri
ARIMA, SARIMA, ETS və VAR proqnozları ilə dəyişənlərin gələcək dinamikası avtomatik hesablanacaq və qrafikləşdiriləcək.
Hazırlanır
Modul 15
Struktur qırılma testləri
Zivot-Andrews, Bai-Perron, CUSUM və CUSUMSQ testləri ilə qırılma tarixləri və model sabitliyi yoxlanacaq.
Hazırlanır
Modul 16
Qeyri-xətti modellər
BDS testi, TAR, MTAR, STAR və rejim dəyişmə yanaşmaları ilə dəyişənlərdə qeyri-xətti davranışlar araşdırılacaq.
Hazırlanır
Modul 17
Wavelet və tezlik analizi
Wavelet coherence, zaman-tezlik əlaqələri və qısa-uzun dövr üzrə dəyişənlərarası bağlılıq vizuallaşdırılacaq.
Hazırlanır
Modul 18
ML əsaslı proqnozlaşdırma
Random Forest, XGBoost, SVR və neyron şəbəkələr vasitəsilə proqnoz performansı müqayisə ediləcək.
Hazırlanır
Modul 19
SHAP və model izahı
Maşın öyrənməsi modellərində dəyişənlərin təsiri SHAP, feature importance və izah edilə bilən AI yanaşmaları ilə göstəriləcək.
Hazırlanır
Modul 20
Siyasət təsiri və yekun hesabat
DID, PSM, event study və avtomatik akademik hesabat modulu ilə siyasət dəyişikliklərinin təsiri ümumiləşdiriləcək.
Hazırlanır
Layihə rəhbərliyi:
Milli Observatoriyanın İdarə Heyətinin sədri Elnur Səfərli və İdarə Heyəti sədrinin müavini Şaiq Kazımov
Platformanın hazırlanması:
Böyük mütəxəssis Neman Eylasov