MAMLAKAT IQTISODIYOTINI RIVOJLANTIRISH STRATEGIYASIDA EKSPORT SALOHIYATI KO’RSATKICHLARI HAJMINI ARIMA MODELI YORDAMIDA PROGNOZLASHTIRISH

Аннотация

ARIMA modeli dinamikasi iqtisodiy tahlil uchun juda muhimdir. Chunki, ARIMA modeli eksport bozorining umumiy iqtisodiy holatini ifodalaydi. Ushbu maqolada prognozlashning ARIMA modeli haqida so’z borib, bu model yordamida eksport salohiyati tahlil qilingan. Kalit so‘zlar: Eksport, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), eksportbop mahsulotlar, Kirish. Eksport (ing., lot. — olib chiqaman, chetga chiqaraman) — tovarlar, xizmatlar, investitsiya, qimmatli qogʻozlar, texnologiyalar va boshqalarni tashqi bozorga chiqarish. Tovarlarni bir mamlakat orqali olib oʻtish (tranzit) va bir mamlakatdan olib kelingan tovarlarni boshqa mamlakatlarga sotish uchun chiqarish (reeksport) ham eksportga kiradi. Mamlakatning oʻzida ishlab chiqarilgan moddiy boyliklar eksport tarkibi (koʻrinma eksport) milliy iqtisodiyotning oʻziga xos xususiyatlari, uning xalqaro mehnat taqsimotidagi oʻrni bilan bogʻliq. Sanoati rivojlangan mamlakatlarga sanoat mahsulotlari, ayniqsa, mashinasozlik mahsulotlari va texnologiyalar eksport qilish xos boʻlsa, qoloq agrar iqtisodiyotga ega boʻlgan mamlakatlar eksportida xomashyo va oziq-ovqat asosiy rol oʻynaydi. Yakka ziroatchilik xoʻjaliklari hukmron boʻlgan mamlakatlar eksportida 1-2 tovar turi asosiy oʻrinni egallaydi. https://scientific-jl.org/obr 3 4 0 Выпуск журнала №-69 Часть–5_ Мая –2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181-3187 Yuklarni tashish, vositachilik operatsiyalari, turizm, ilmiy texnika aloqalaridan va boshqalar xizmatlarni sotishdan olinadigan daromadlar koʻrinmas eksportni tashkil etadi va iqtisodiyoti rivojlangan koʻpgina mamlakatlarda uning ahamiyati ortib bormoqda. Har qanday davlat uchun eksport, import va chet ellarda boshqa xarajatlarni toʻlash uchun zarur boʻlgan chet el valyutasining asosiy manbai. Davlatning tashqi iqtisodiy siyosatida (qarang Tashqi iqtisodiy siyosat) eksportni kengaytirish muhim masala hisoblanadi va davlat eksport uchun moʻljallangan ishlab chiqarishni qoʻllab- quvvatlashning turli shakllarini keng qoʻllaydi (soliq imtiyozlari va boshqalar moliyaviy koʻmaklar; eksportni davlat tomonidan kreditlash). Tadqiqot uslubiyoti. Eksport salohiyatini prognozlashda murakkab statistik modellar talab etiladi. Shulardan biri ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modelidir. Eksport hajmini vaqtli qatorlarda tahlil qilishda ularning statsionar yoki statsionar emasligini aniqlash zarur. Agar vaqt qatori stasionar bo‘lmasa, uni differensiallash orqali stasionar holatga keltirish kerak. Differensiallash natijasida vaqt qatorining o‘zgaruvchanligi kamayadi va u ARIMA modeliga mos keladigan ko‘rinishga ega bo‘ladi. Ushbu tadqiqotda investitsiyalar hajmi va ularning dinamikasi bo‘yicha vaqt qatorlari tahlil qilinadi. Muhokama va natijalar. ARIMA(p, d, q) modeli quyidagi ko'rinishda bo'ladi: p – AR (Avtomatik regressiya) tartibi (kechikmalar soni). d – Integratsiya (differensiyalash) tartibi (necha marta farq olish kerak). q – MA (Ko'chma o'rtacha) tartibi (shovqinlarni bartaraf qilish uchun qanchalik ko'p o'zgaruvchilarni inobatga olish kerak). ARIMA modelini yaratish jarayoni: 1. Stasionarlikni tekshirish: Agar vaqt ketma-ketligi stasionar bo'lmasa, uni integratsiya yordamida stasionar qilish kerak. Stasionarlik tekshiruvi uchun ADF (Augmented Dickey-Fuller) test ishlatiladi. https://scientific-jl.org/obr 3 4 1 Выпуск журнала №-69 Часть–5_ Мая –2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181-3187 2. Model parametrlari (p, d, q) ni tanlash: Parametrlarni tanlashda ACF (Autocorrelation Function) va PACF (Partial Autocorrelation Function) grafiklaridan foydalaniladi. ACF grafigi MA (q) tartibini aniqlashga yordam beradi. PACF grafigi AR (p) tartibini aniqlashga yordam beradi. d – ketma-ketlikni stasionarlashtirish uchun qancha marta farq olishni belgilaydi. 3. Modelni moslashtirish (fitting): ARIMA modelini moslashtirish uchun statistik dasturlar, masalan, R yoki Python (statsmodels kutubxonasi) ishlatiladi. Dasturda ma'lumotlarni modelga kiritib, parametrlarni optimallashtirish jarayoni amalga oshiriladi. 4. Modelni baholash va prognozlash: Modelni baholashda AIC (Akaike Information Criterion) yoki BIC (Bayesian Information Criterion) kabi mezonlar ishlatiladi. Prognoz qilishda modelni kelajakdagi ma'lumotlar uchun ishlatish mumkin. ARIMA modelining afzalliklari: Taqdim etilgan vaqt ketma-ketligi ma'lumotlari orqali kelajakdagi qiymatlarni aniq prognozlashga imkon beradi. Oddiy va moslashuvchan, turli sohalarda qo'llanilishi mumkin. ARIMA modelining kamchiliklari: ARIMA modelining samarali ishlashi uchun ma'lumotlar stasionar bo'lishi kerak, aks holda uni to'g'ri ishlatish qiyin bo'ladi. U juda ko'p parametrlarni talab qilishi mumkin, bu esa hisoblashni qiyinlashtiradi. Ma’lumotlar Davlat statistika qo‘mitasi hisobotlaridan olindi. Vaqt oralig‘i sifatida so‘nggi 13yil (2011-2023) ma’lumotlari tanlandi.1 Surxondaryo viloyati bo`yicha eksport faoliyatining asosiy ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari hajmi(joriy narxlarda, mlrd. so`m) Y 2