ԱԿՏՈՒԱԼ ԹԵՄԱՆԵՐ
  • Իտալիայում խոտը և բանջարեղենը որոշել են ջրի տակ աճեցնել
    Ֆուտուրիստական ոճի գմբեթներ ավելի հաճախ կարելի է հանդիպել ֆանտաստիկ ֆիլմերում։ Սակայն Իտալիայի Ջենովա քաղաքի առափնյա շրջանում գտնվող ստորջրյա լաբորատորիան հակառակն է ապացուցում։Ջրի տակ՝ 8 մետր խորությամբ, 6 «ոլորտ» է կառուցված։ Դրանցում առկա են փոքրիկ ջերմոցներ, որտեղ խոտ և բանջարեղեն են աճեցնում։Նյութի աղբյուրը՝   https://www.1in.am
  • ԱՄԷ-ում զբոսաշրջիկների Tax free-ն կվերադարձնի ռոբոտացված համակարգը
    Արաբական Միացյալ Էմիրությունների Դաշնային հարկային վարչությունում պատմել են ԱՄԷ-ում կատարված գնումների համար ավելացված արժեքի հարկը զբոսաշրջիկներին վերադարձնելու պայմանների եւ կարգի մասին, փոխանցում է АТОР-ը:ԱՄԷ-ի հարկային վարչակազմի հայտարարության համաձայն՝ օդանավակայաններում եւ այլ սահմանային կետերում հատուկ նշանակության գոտիներ կկառուցվեն, որտեղ զբոսաշրջիկները կարող են վերադարձնել երկրում իրենց գտնվելու ժամանակ կատարած գնումների ԱԱՀ-ն: Ընդ որում, այդ գոտիներում անձնակազմ չի լինի. ԱԱՀ-ի վերադարձման ամբողջ գործընթացն ավտոմատացվա
  • Արհեստական ինտելեկտը կվերացնի նույնքան աշխատատեղ, որքան կստեղծի
    PwC խորհրդատվական ընկերության վերլուծաբանները նոր հետազոտության արդյունքներով հայտարարել են, որ արհեստական ինտելեկտի զարգացումը չի հանգեցնի բոլոր աշխատատեղերի լիարժեք ոչնչացման, քանի որ ի հայտ կգան նոր մասնագիտություններ, որոնք ծավալով համարժեք կլինեն արդեն գոյություն ունեցողներին: Այս մասին գրում է HighTech-ը՝ վկայակոչելով Business Insider-ը:Փորձագետները վերլուծել են Մեծ Բրիտանիայի շուկայի հնարավոր ապագան: Նրանց կարծիքով՝ արհեստական ինտելեկտը 38%-ով աշխատատեղեր կկրճատի տրանսպորտի ոլորտում, 30%-ով՝ արդյունաբերության: Չնայած սրան՝ նեյրոցանցերը ն
  • Հայկական օրգանական գինու ստեղծման մասին պատմող ֆիլմ
    Դեռևս 2015թ. սեպտեմբերից մեկնարկած «Օրգանական գյուղատնտեսության աջակցության նախաձեռնություն» (ՕԳԱՆ) եռամյա ծրագիրը  ֆինանսավորվում է Եվրոպական Միության և համաֆինանսավորվում ու իրականացվում Ավստրիական զարգացման գործակալության կողմից` ՀՀ գյուղատնտեսության նախարարության հետ սերտ համագործակցությամբ: Այս մասին «Բիզնես 24»-ը տեղեկացավ նախարարության լրատվական ծառայությունից։Նպատակ ունենալով զարգացնել Հայաստանում օրգանական գյուղատնտեսությունը՝ ծրագիրը նպաստում է ոլորտի իրավական ու օրենսդրական դաշտի բարելավվմանը, ՄԿՈՒ հաստատություննե
  • Աշխարհի ոսկու պաշարները սպառվում են. փորձագետներ
    Հանքագործական ոլորտի փորձագետները նախազգուշացրել են, որ աշխարհի ոսկու պաշարները շուտով կարող են սպառվել, հայտնում է Daily Mail-ը:Փորձագետները կանխատեսել են, որ շուտով մենք կհասնենք մի կետի, երբ ոսկու նոր պաշարների հայտնագործման տեմպերը կսկսեն արագ նվազել ու ի վերջո այլևս հայտնագործելու բան չի լինի: Նրանց խոսքով՝ վերոհիշյալ վտանգավոր կետը կսկսվի 2019թ.:Հայտնի է, որ ոլորտի խոշորագույն ներկայացուցիչներից մեկը՝ Goldcorp ընկերությունը, արդեն տևական ժամանակ արձանագրում է ոսկու արդյունահանման ծավալի կտրուկ անկում:Համեմատության համար նշվում է, որ 2015թ. ա
  • Ցյուրիխն ու Ժնևը ճանաչվել են բնակության համար ամենաթանկարժեք քաղաքները
    Շվեյցարական Ցյուրիխը և Ժնևը ճանաչվել են բնակության համար ամենաթանկարժեք քաղաքներն աշխարհում: INTERFAX.RU-ի փոխանցմամբ՝ այս մասին ասվում է UBS AG բանկի «Գներ և եկամուտներ» հետազոտության մեջ:Ամենաթանկարժեք քաղաքների առաջատար եռյակը եզրափակում է Օսլոն, իսկ առաջատար հնգյակում ընդգրկվել են նաև Կոպենհագենը և Նյու Յորքը:Ընդհանուր վարկանշային աղյուսակում ռուսական քաղաքներից Սանկտ Պետերբուրգը գների առումով 51-րդ տեղում է հայտնվել, Մոսկվան՝ 54-րդ, եկամուտների առումով քաղաքները զբաղեցրել են 66-րդ և 63-րդ տեղերը՝ համապատասխանաբար:Հունվարից ապրիլ ընկած ժամ
  • Երկարատև շոգն ազդում է գլխուղեղի աշխատանքի վրա. հետազոտություն
    Այսպես, գիտնականները գնահատել են՝ ինչպես են տարբեր պայմաններն ազդել մարդկանց ֆիզիկական և կոգնիտիվ ունակությունների վրա:Գիտնականներն ընդգծել են, որ շոգն ավելի ուժեղ է ազդում տարիքով կամ քրոնիկ հիվանդություններով տառապող մարդկանց կոգնիտիիվ ունակությունների և արձագանքների արագության վրա, ինչը պետք է հաշվի առնեն թե՛ բժշկական, թե՛ սոցիալական ծառայությունները: http://www.tert.am
    Թեժ գիծ
    +374 (047) 959555
    ՀՀ դրամի փոխարժեքի կարճաժամկետ կանխատեսման հիմնահարցերը վիճակագրական մոդելի կառուցմամբ

    ՌՈԲԵՐՏ ՄԵԼԻՔՅԱՆ
    ՀՊՏՀ վիճակագրության ամբիոն


    Փոխարժեքի ձևավորումը չափազանց բարդ գործընթաց է` պայմանավորված մի շարք մակրոտնտեսական ցուցանիշների, ինչպես նաև համաշխարհային տնտեսությունում տեղի ունեցող իրադարձությունների ազդեցությամբ: Այդ ցուցանիշները բազմազան են և տարաբնույթ, ուստի ՀՀ դրամի փոխարժեքի վրա յուրաքանչյուրի ազդեցության ուսումնասիրությունը և վիճակագրական գնահատումը խիստ դժվարացնում են փոխարժեքի վարքագծի կանխատեսումների իրագործումը: Հոդվածում կատարված ուսումնասիրությունների շրջանակներում դիտարկվել են մի շարք խնդիրներ, մասնավորապես` ՀՀ դրամի փոխարժեքի կանխատեսման համար առավել կարևոր մակրոտնտեսական ցուցանիշների ընտրությունը, կառուցվել է նաև կարճաժամկետ կանխատեսման մոդել:
    Հիմնաբառեր. փոխարժեք, կոռելյացիա, կանխատեսում, վիճակագրական կապ, ռեգրեսիոն մոդել 



    Տնտեսագիտության բնագավառում ռեգրեսիոն վերլուծության առանցքային խնդիրներից են տնտեսական երևույթների և գործընթացների փոխհարաբերության վերհանումն ու բնութագրող մոդելի կառուցումը: Ստորև փորձ է արվել ռեգրեսիոն վերլուծության գործիքակազմը կիրառելու ՀՀ դրամ/ԱՄՆ դոլար փոխարժեքի ձևավորման մոդելային կառուցվածքի նկարագրության և կարճաժամկետ հատվածում փոխարժեքի մակարդակի կանխատեսման նպատակով:
    Կարճաժամկետ կանխատեսման համար մեր մոդելի հիմքում դրվել են նախորդ տարիների ցուցանիշները, որոնց փոփոխության ազդեցությամբ էլ  ստացվում են ապագա ցուցանիշները: ՀՀ դրամի փոխարժեքի կանխատեսման համար, կարծում ենք, նպատակահարմար է կիրառել բազմաչափ գծային ռեգրեսիա, որի մոդելը, ընդհանուր տեսքով, հետևյալն է.



    որտեղ` X=(x0, x1, x3,... xm)–ը անկախ փոփոխականների վեկտորն է, β=(β0, β1, β3,... βm)–ը` ռեգրեսիայի գործակիցները, որոնք պետք է գնահատվեն,
    ε–ը` ստանդարտ շեղումը,
    Y−ը` կախյալ փոփոխականը:
    Ակնհայտ է, որ փոխարժեքի ձևավորման վրա ազդում են մեծ թվով փոփոխականներ, որոնցից առավել էականների ընտրության համար նախապես կատարվել է կախյալ փոփոխականի հետ դրանց բավական լայն շրջանակի գծային կապի գնահատում: Այդ նպատակով, մեր մոդելի անկախ փոփոխականների կազմի ընտրության համար, հաշվարկվել են ՀՀ դրամի փոխարժեքի և մակրոտնտեսական ցուցանիշների միջև կոռելյացիայի գործակիցները: Որպես մակրոտնտեսական ցուցանիշներ վերլուծությունում դիտարկվել են գնաճը, ՀՆԱ-ն, ներմուծման և արտահանման ցուցանիշները, արտաքին մասնավոր տրանսֆերտները, տոկոսադրույքների մակարդակը (մասնավորապես` բանկային ավանդների և վերաֆինանսավորման), պետական բյուջեի պակասուրդը: Ուսումնասիրվել են նաև այլ գործոններ, որոնք,
    որպես կանոն, շոշափելի ազդեցություն են ունենում փոխարժեքի վրա, օրինակ` նավթի և պղնձի համաշխարհային գները: 





















    Նկարագրված փոփոխականների միջև զույգային կոռելյացիայի գործակիցների առավել բարձր արժեքներ արձանագրվել են դիտարկված ցուցանիշներից 4-ի պարագայում (աղյուսակ 1): Դրանք են` զուտ արտահանում (արտահանում հանած ներմուծում), արտաքին մասնավոր տրանսֆերտների մակարդակ, նավթի և պղնձի համաշխարհային գներ: Այս ցուցանիշներին մեր մոդելային կառուցվածքներում առանցքային դերակատարում է վերապահվել:
    Թեև ՀՀ դրամի փոխարժեքի հետ ՀՆԱ և գնաճի կոռելյացիայի գործակցի գնահատականները համեմատաբար ցածր են ստացվել, այնուհանդերձ, նկատի ունենալով այն իրողությունը, որ նկարագրված ցուցանիշները հիմնարար տնտեսական գործոններ են և անմիջական ազդեցություն են ունենում ազգային արժույթի փոխարժեքի վրա, դրանք ևս ներառվել են ռեգրեսիոն վերլուծության ընթացակարգերում:
    Փոխարժեքի և դիտարկվող մակրոտնտեսական ցուցանիշների փոխկապվածության ընդհանրական գնահատման նպատակով կառուցել ենք մի քանի ռեգրեսիոն մոդել, որոնցում ներառվել են անկախ փոփոխականների տարբեր համակցություններ: Հետազոտության այս տարբերակը, կանխատեսումների հնարավոր սխալի համահարթեցման հնարավորություն ընձեռելով, թույլ է տալիս նաև շրջանցել մեկ այլ կարևոր սահմանափակում` դիտարկումների փոքր թիվը:
    Ի մասնավորի, նկատի ունենալով վիճակագրական տվյալների ստացիոնար շարքի ձևավորման օբյեկտիվ սահմանափակումները, նաև հավաստի տվյալների մատչելիության լրջագույն խնդիրը, հարկադրված ենք դիտարկումներում բավարարվել 2000−2016 թթ. ժամանակահատվածով, որը, սակայն, բազմաչափ մոդելների կառուցման համար չափազանց կարճ է:
    Ուստի ընտրվել է վերլուծության մեկ այլ տարբերակ. կառուցվում և գնահատվում է փոխարժեքի կապն առանձին մակրոտնտեսական ցուցանիշների հետ, դրանց հիման վրա ստացվում են կանխատեսումային գնահատականներ, որոնց միջինացմամբ էլ դուրս է բերվում կախյալ փոփոխականի կարճաժամկետ կանխատեսումային գնահատականը: 
     Կառուցել և հետազոտել ենք 4 ռեգրեսիոն մոդելներ, որոնցից 3-ը` գծային, 1-ը` լոգարիթմական: Ռեգրեսիոն մոդելների պարամետրական գնահատումը կատարվել էEviews ծրագրի միջոցով, ցուցանիշների վիճակագրական տվյալների ժամանակային շարքերը ձևավորվել են 2000−2016 թթ. տարեկան մակարդակների հիման վրա: Մոդելների ընդհանուր կառուցվածքն ու պարամետրերի գնահատման արդյունքները ներկայացված են աղյուսակ 2-ում, իսկ աղյուսակ 3-ում ներառված են նույն մոդելների առանձին պարամետրական բնութագրիչների և վիճակագրական չափանիշների արժեքները, որոնք կիրառվում են մոդելի հավաստիության աստիճանի գնահատման համար: Դիտարկվող մոդելների պարամետրական գնահատման արդյունքները ցույց են տալիս, որ նշանակալիության առումով պակաս խնդրահարույց և, ըստ այդմ էլ, կիրառման առումով հետաքրքրական կարող են լինել 3-րդ և 4-րդ մոդելները: Մյուս կողմից` ռեգրեսիոն մոդելների գնահատման շրջանակներում հաշվարկված վիճակագրական չափանիշների արժեքների վերլուծությունը թույլ է տալիս եզրակացնել, որ մոդել 3-ը խնդրահարույց է ավտոռեգրեսիայի նշանակալի ռիսկի պատճառով, ուստի հետագա հաշվարկներում նպատակահարմար է որպես ուղենիշ ընդունել մոդել 4-ը: Դա նշանակում է, որ փոխարժեքի գնահատումներում և կարճաժամկետ կանխատեսումներում հաշվի է առնվելու դրանում ներառված անկախ փոփոխականների` տրանսֆերտների և զուտ արտահանման ազդեցությունը: 







































    ՀՀ դրամ/ԱՄՆ դոլար փոխարժեքի կանխատեսումային մակարդակները` գնահատված ըստ 4-րդ մոդելի հենքի, աղյուսակ 4-ում ներկայացված անկախ փոփոխական դիտարկվող մակրոտնտեսական ցուցանիշների տարեկան կանխատեսումների օգտագործմամբ, ներկայացված են աղյուսակ 5-ում:







    Նկատենք, որ մոդել 4-ով 2017 թ. մուտքային ցուցանիշների հիման վրա հաշվարկված ՀՀ դրամ/ԱՄՆ դոլար փոխարժեքի կանխատեսումային (գնահատումային) մակարդակը կազմել է 479.40 ՀՀ դրամ, ինչը 2017 թ. փաստացի մակարդակից (482.71 դրամ) շեղվում է ընդամենը 3.30 դրամով: Սա մոդելի համապատասխանության, հետևաբար` դրա կիրառմամբ ստացված 2018 թ. կանխատեսումային մակարդակների հավաստիության օգտին կարևոր փաստարկ կարելի է համարել:
    Հավելենք, որ փոխարժեքի կանխատեսումները մեր իրականությունում բավականին բարդ, ինչ-որ առումով նույնիսկ անշնորհակալ և խոցելի զբաղմունք կարելի է համարել: Թերևս պատահական չէ, որ նույնիսկ պետական ինստիտուցիոնալ կառույցները, որոնք պարբերաբար առնչվում են փոխարժեքի հնարավոր անորոշությամբ պայմանավորված ռիսկային իրավիճակներին, աշխատում են զերծ մնալ փոխարժեքի կանխատեսումներ կատարելուց: Այս տեսանկյունից` ներկայացված մոտեցումը, իր սահմանափակությամբ հանդերձ, կարող է գործնական նշանակություն ունենալ, ինչպես նաև դիտարկվել
    որպես փոխարժեքի կանխատեսման ավելի բարդ մոդելային կառուցակարգերի ձևավորման մեկնարկային քայլ: