МАКРОЭКОНОМИКАЛЫҚ КӨРСЕТКІШТЕРДІҢ АЗАМАТТАРДЫҢ ТӨРТ КӨРСЕТКІШІ РЕТІНДЕ ӨМІР САПАСЫНЫҢ КӨМЕГІ

Зерттеудің мақсаты: Қазақстандағы өмір сапасына əсер ететін макроэкономикалық детерминанттарды анықтау жəне болжау.

Зерттеу əдістемесі: Зерттеуде түрлі макроэкономикалық көрсеткіштердің өсу қарқынының динамикасын салыстыру əдісі қолданылады, бұл жағдайды белгілі бір кезеңде бағалауға мүмкіндік береді. Экономикалық процестердің факторларының əртектілігі жағдайында халықтың өмір сапасына əсер ететін детерминанттарды болжау үшін неғұрлым дамыған жəне дезагрегацияланған əдістер қолданылады. Қазақстандағы жалақы, табыс, шығындар жəне кедейлік сияқты факторлар арасындағы өзара байланыс векторлық авторегрессия (VAR) моделі арқылы талданады. Осы айнымалыларды талдау олардың кедейлік деңгейіне əсерін түсінуге мүмкіндік береді. Нəтижелер ЖІӨ өсімі, қысқа мерзімді экономикалық көрсеткіштер жəне жалақының артуы халықтың нақты табысын жақсартып, кедейлік деңгейін төмендететінін көрсетеді.

Зерттеудің бірегейлігі / құндылығы: Зерттеу Қазақстанның шағын ашық экономикасы ретінде сипаттамаларын ескере отырып, өмір сапасына əсер ететін макроэкономикалық детерминанттарды бағалайды.

Зерттеу нəтижелері: ЖІӨ өсімі, қысқа мерзімді экономикалық көрсеткіштер жəне жалақының артуы халықтың нақты табысын жақсартып, кедейлік деңгейін төмендететіні анықталды.

1. Grzega U. Macroeconomic determinants of the standard of living–theoretical considerations // Optimum. Economic Studies. – 2018. – № 92(2). – P. 191-205.

2. Baird S., Friedman J., Schady N. Aggregate Income Shocks and Infant Mortality in the Developing World // The Review of Economics and Statistics. – 2011. – № 93. – P. 847-856.

3. Pigou A. C. The Economics of Welfare. 4-е изд. – London: Macmillan and Co., Limited, 1920. – 876 p.

4. Stiglitz J. E., Sen A., Fitoussi J. P. Mismeasuring our lives: Why GDP doesn't add up. – New York: The New Press, 2010. – 136 p.

5. Kravets O., Didenko A. Modeling the quality of life of the population of Ukraine based on indicators of socio-economic situation // В кн.: Theoretical and methodological approaches to the formation of a modern system of national and international enterprises, organizations and institutions' development. – Primedia eLaunch LLC, 2020. – P. 92-107.

6. Baikova Y. I., Vardiashvili N. N. To the problem of rise in the standard of living of population // Asian Social Science. – 2015. – № 11(6). – P. 45-55.

7. Tvaronavičienė M., Mazur N., Mishchuk H., Bilan Y. Quality of life of the youth: assessment methodology development and empirical study in human capital management // Economic Research-Ekonomska Istraživanja. – 2022. – № 35(1). – P. 1088-1105.

8. Satpayeva Z. T., Kangalakova D. M., Nyussupova G. N., Smagulova A. S. The Science Impact On a Country’s Sustainable Development // Journal of Research Administration. – 2023. – № 5(2). – P. 1070010709.

9. Taspenova G., Malgaraeva Z., Kudaibergenov N. Analysis of quality of life of the population of Kazakhstan // News of NAS RK. Series of social and human sciences. – 2019. – № 2(324). – P. 252-258.

10. Zekeshuly K. M. The structure of income and expenditures of the population of Kazakhstan // Nauchnyj zhurnal «Vestnik NAN RK». – 2019. – № 6. – P. 339-345.

11. Rakhmetova A., Budeshov Y. Quality of life as an indicator of public management performance in the Republic of Kazakhstan // Economic Annals-XXI. 2020. – № 183(7/8). – P. 133-153.

12. Leow K. W., Tan E. C. Determinants of poverty: A dynamic panel data analysis with controls for income level and inequality // Malaysian Journal of Economic Studies. – 2019. – № 56(2). – P. 227-242.

13. Keho Y. Financial development and poverty reduction: evidence from selected African countries // International journal of financial research. – 2017. – № 8(4). – P. 90-98.

14. Dritsakis N., Varelas E., Adamopoulos A. The main determinants of economic growth: An empirical investigation with Granger causality analysis for Greece // European Research Studies. – 2006. – № IX(3-4). – P. 47-58.

15. Dauda R. O. S., Makinde K. O. Financial sector development and poverty reduction in Nigeria: A vector autoregression analysis (1980-2010) // Asian Economic and Financial Review. – 2014. – № 4(8). – P. 1040-1061.

16. Мекенбаева К., Жузбаев А. Краткосрочное прогнозирование экономической активности в Казахстане // Экономическое обозрение НБРК-2017-3. – 2017. – C. 10-12.

17. Жузбаев А. Моделирование краткосрочного экономического индикатора в Казахстане // Департамент исследований и статистики НБРК. Экономическое исследование. – 2017. – № 6. – C. 6-16.

18. Living Standard Statistics // Bureau of National statistics of Agency for strategic planning and reforms of the Republic of Kazakhstan. – 2023. – URL: https://taldau.stat.gov.kz (дата обращения: 25.04.2024).

19. Sims C. A. Are forecasting models usable for policy analysis? // Quarterly Review. – 1986. – № 10(Win). – P. 2-16.

20. Bhaskara Rao B. Estimating short and long-run relationships: a guide for the applied economist // Applied Economics. – 2007. – № 39(13). – P. 1613-1625.

21. Wu Y., Zhou X. VAR models: Estimation, inferences, and applications // Handbook of Quantitative Finance and Risk Management. – 2010. – P. 1391-1398.

22. Claeskens G., Croux C., Van Kerckhoven J. An information criterion for variable selection in support vector machines // The Journal of Machine Learning Research. – 2008. – № 9. – P. 541-558.

23. Khatun N. Applications of normality test in statistical analysis // Open Journal of Statistics. – 2021. – № 11(01). – Article 107034.