“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
1
www.iqtisodiyot.uz
М.Ш. Шукурова,
ассистент,ТАЙИ
АВТОМОБИЛЬ ТРАНСПОРТИНИНГ ФАОЛИЯТ КЎРСАТКИЧЛАРИ
РЕСУРСЛАРИНИ АНИҚЛАШДА ИҚТИСОДИЙ ТАҲЛИЛ
УСЛУБЛАРИНИ ТАКОМИЛЛАШТИРИШНИНГ АҲАМИЯТИ
В статье изложены методы экономического анализа факторов и
показателей влияющих на конкурентоспособность функционирования
автомобильной транспортной системы и пути их совершенствования за
счет применения экономико-мтематических методов анализа.
The article presents the methods of economic analysis of the factors and
indicators affecting the competitiveness of the automotive functioning transport
system and ways to improve them by applying methods of mathematical economics
analysis.
Калитли сўзлар:
корреляцион таҳлил, регрессион таҳлил,
тасодифий
катталик,
мувофиқлаштириш,
математик модель.
Маълумки, таҳлил – бу тадқиқот усули бўлиб, ҳодисаларни чуқур
ўрганишга, уларнинг ривожланиш алоқасини ва боғлиқлигини англашга
имкон берувчи бир бутун нарсани қисмларга ажратишдан иборат. Иқтисодий
таҳлилнинг предмети, объектив ва субъектив омиллар таъсирида йиғиладиган
ва иқтисодиёт ахбороти тизими орқали акс этадиган автомобиль транспорти
корхоналарида амалга ошадиган жараёнлар ҳисобланади.
Ўзбекистон Республикаси Президенти И.А. Каримовнинг мамлакатимизни
2015 йилда ижтимоий иқтисодий ривожлантириш якунлари ва 2016 йилга
мўлжалланган иқтисодий дастурнинг энг муҳим устувор йўналишларига
бағишланган Вазирлар Маҳкамаси мажлисидаги маърузасида транспорт
тизимини ривожлантириш ва бу борада интерфаол хизматлар кўрсатишни
яхшилашнинг аҳамиятидан келиб чиқиб: “2015-2019 йилларда муҳандислик
коммуникация ва йўл-транспорт инфратузилмасини модернизация қилиш ва
ривожлантириш дастурининг асосий қоида йўналишларини сўзсиз бажариш
бўйича бошланган ишларни 2016 йилда ҳам давом эттириш энг муҳим
вазифамиздир”.
“Жаҳон тажрибаси шундан далолат берадики, айни пайтда глобал
иқтисодиётда компьютер ва телекоммуникация технологиялари, дастурий
таъминот маҳсулотларини ишлаб чиқариш ва улар асосида кенг турдаги
интерфаол хизматлар кўрсатишни ўз ичига олган ахборот-коммуникация
технологиялари соҳасининг роли ва аҳамияти тобора ортиб бормоқда” деб
алоҳида таъкидлади[1].
Корхона фаолиятини объектив баҳолаш учун омилларни улардан боғлиқ
ва боғлиқ бўлмаган омилларга ажратиш керак. Бундай гуруҳлаш: ижобий
омиллар таъсирини кучайтиришга ва салбий таъсирларни бартараф этиш ёки
чегаралаш бўйича тўғри чора-тадбирларни қўллашга имкон беради; хўжалик
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
2
www.iqtisodiyot.uz
ривожланиши қонунлари ва тенденцияларини аниқлашга, кейинги ишларда
қўллаш учун мўлжалланган корхона захираларини аниқлашга имкон беради;
соҳа ичидаги захираларни ахтариш, илғор тажрибаларни ўрганиш ва
умумлаштириш,кейинчалик ишлаб чиқариш самарадорлигини ошириш учун
аниқланган захираларни ишлатиш бўйича тадбирлар ишлаб чиқиш,
асосланган бошқарув қонунларини қабул қилишга замин яратади[4].
Автомобиль транспорти корхонаси фаолиятини комплекс таҳлил этишни
ўтказишда иш кўрсаткичларининг ўзаро алоқаси ва боғлиқлигини ҳисобга
олишнинг долзарблигидан келиб чиқиб, транспорт логистикаси соҳасида
тизимли тадқиқотларни амалга ошираётган олимлар Л.Б.Миротин,
З.И.Аксионова, Ғ.А.Саматов, Я.К.Карриева, М.Н.Равшанов, Т.У.Қодиров ва
бошқалар транспорт тизимининг рақобатдошлигини таъминлаш учун
замонавий, логистик технологиялари ютуқларидан кенг фойдаланиш,
иқтисодий математик услублар, математик дастурлаш усулларидан, ахборот
технологиялари
ва
воситаларидан
кенг
фойдаланиш
фикрини
билдирганлар[2,3,4,5].
Корхоналарда, ишлаб чиқариш фаолияти таҳлили усули билан бир
қаторда таҳлилнинг техник ва услубий усулларини фарқлаш керак бўлади.
Техник усулларга текшириш турлари, режавий ва ҳисоб маълумотларига
ишлов бериш, хамда график, аналитик жадвалларни тузиш киради.
Методологик усулларга кўрсаткичларни таққослаш, фарқларни ҳисоблаб
чиқиш, фоиз нисбатлари, таҳлилни бошланғич нуқталарини текислаш, умумий
натижаларни деталлаштириш, балансли таққослашлар, математик статистик
услублар киради.Таҳлилни ташкил қилиш чизмаси 1- расмда келтирилган
Қайд этиш жоизки, шаҳар жамоат транспорти фаолиятини
мувофиқлаштирилган ҳолда бошқариш бўйича биз амалга оширган
тадқиқотлар
таҳлил услублари ичида, илмий ишда қўйилган вазифаларни
ечиш учун нисбатан қулай бўлган ва аниқ натижаларни олиш мумкин бўлган –
корреляцион- регрессион таҳлил услубларини қўллашни тақозо этади. Шунинг
учун ушбу мақолада асосий эътиборни таҳлилнинг статистик услубларига
қаратиш мақсадга мувофиқ деб топилди.
Битта тасодифий катталикнинг, иккинчи тасодифий катталик қабул
қиладиган қийматларига боғлиқ бўлиши, статистикада
регрессия
деб аталади.
Агарда бундай боғлиқликга таҳлилий кўриниш берилган бўлса, тақдим
этишнинг бундай шакли регрессия тенгламаси билан ифодаланади.
Статистик таҳлилнинг биринчи босқичи корреляция ёки корреляцион
боғлиқликни аниқлашга тегишлидир. Корреляция, сонли кетма-кетликлар
қаторининг ўзаро алоқасини кўрсатувчи, белги сифатида кўрилади. Агарда бу
иккита сонли массивлар x
i
ва y
i
ўзаро алоқага тегишли бўлса, бундай алоқа
жуфтлик корреляция деб аталади.
Корреляцион боғлиқликни излашда одатда битта ўлчанган катталик- x
нинг иккинчи ўлчанган катталик - y билан ўзаро эҳтимолий алоқаси
аниқланади. Улар ўртасида муайян миқдорий боғлиқликни -
y = f(x)
излаш -
бу регрессион таҳлилнинг вазифаси ҳисобланади.
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
3
www.iqtisodiyot.uz
1-расм. Таҳлилни ташкил этиш чизмаси
Манба: Муаллиф ишланмаси.
Шундай қилиб, корреляцион таҳлил x ва y маълумотлар жуфтлиги
ўртасидаги ўзаро алоқа кучи тўғрисида хулоса чиқариш имконини берадиган
Аналитик иш режасини
тузиш
Корхонанинг барча фаолияти таҳлили(умумий таснифи)
Алоҳида йўналишлар бўйича корхона фаолиятининг
таҳлили
бошқа
кўрсаткичл
ар таҳлили
Рентабеллик
таҳлили
Даромад ва
фойданинг
таҳлили
Ташиш
таннархининг
таҳлили
Ташиш бўйича
режанинг
бажарилиши
таҳлили
Корхонанинг алоҳида бўлимлари ишларининг таҳлили
Ишчи жойлари
Цехлар
Ишлаб чиқариш бўлимлари
Таҳлилда ишлатиладиган
материалларни йиғиш ва
текшириш
режавий ва ҳисобот кўрсаткичларини таққослашни
текшириш
Ҳисобот маълумотларини моҳияти бўйича ва арифметик
текшириш
Ҳисобот маълумотлари билан
умумий танишиш. Таҳлил
қилинаётган маълумотларга
ишлов бериш
Корхона ишларининг баъзи кўрсаткичлари орасидаги
боғлиқликни очиб бериш
Корхона ишларини баҳолаш ва корхонада мавжуд бўлган
захираларни очиш
Таҳлил натижаларини
тизимлаштириш ва
расмийлаштириш
Таҳлил натижалари бўйича корхона ишларини яхшилаш
хамда бошқа захираларни ишлатишга йўналтирилган хулоса
ва таклифларни ишлаб чиқиш
Ёзма
баён
қилиш
Ҳисоб-
китоб ва
график
шаклда
Ташишни
ташкил
этишни
такомиллаш
тириш
Техник хизмат
кўрсатиш ва
ҳаракатланувчи
таркибни
таъмирлашни
рационал ташкил
этиш
Янги техникани
киритиш
Иқтисод режимига
риоя қилиш
Корхона тузилишини, режа ва
ҳисобини яхшилаш
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
4
www.iqtisodiyot.uz
бўлса, регрессион таҳлил битта ўзгарувчи асосида (x) иккинчи ўзгарувчини (y)
прогноз қилиш учун қўлланилади. Бошқача қилиб айтганда, бундай вазиятда,
таҳлил қилинаётган йиғиндилар ўртасида сабаб-оқибат алоқасини аниқлаш
мумкин бўлади.
Тасодифий катталикларнинг ўрганилаётган йиғиндилари ўртасидаги
алоқа мавжудлигини миқдорий баҳолаш учун махсус статистик кўрсаткич -
корреляция коэффициенти (r ) қўлланилади.
Агарда бундай алоқани
y = a + bx
(бу ерда a ва b - ўзгармас) каби
чизиқли тенглама билан ифодалаш мумкин бўлса, унда чизиқли корреляция
мавжудлиги тўғрисида фикр юритиш мумкин.
Корреляция коэффициентини аниқлашнинг турли таҳлилий услублари
мавжуд. Қуйидаги тадқиқотчиларга маълум бўлган ифодани келтирамиз:
𝑟 =
1
𝑛−1
∑
(𝑥
𝑖
𝑛
𝑖=1
−𝑥)(𝑦
𝑖
−𝑦)
𝑆
𝑥
𝑆
𝑦
(1)
бу ерда,
S
x
ва
S
y
- мос тарзда, ҳар бир кўриб чиқилаётган сонлар массиви
учун ўртача квадратик чекланишлар;
x
i
ва
y
i
- ҳар иккала жамланма бирликларининг жорий қийматлари;
𝑥̅
ва
𝑦̅
- уларнинг ўртача катталиклари ;
n - ҳар бир жамланмадаги ўлчашлар (элементлар) сони.
Корреляция коэффициентини билган ҳолда, алоқа тиғизлигига сифат-
миқдорий баҳо бериш мумкин. Бунинг учун, масалан, махсус жадвал
нисбатлари (Чеддок шкаласи) қўлланилади.
Регрессия тенгламаси коэффициентларини аниқлаш учун турли
услублар қўлланилади (график, ўртача сонлар услуби), аммо энг кичик
квадратлар услуби (ЭККУ) нисбатан қулай ҳисобланади [2].
Ушбу услубнинг моҳиятини тушунтириш учун,
n
-та синов нуқталари (
n
-
та кузатувлар жуфтлиги) мавжуд бўлсин: (x
1
,y
1
); (x
2
,y
2
); ... (x
n
,y
n
). Қуйидаги
белгилашларни киритамиз:
y
i
- ўрганилаётган кўрсаткичнинг ўлчанган (синов)
қийматлари,
𝑦
𝑖
̂
– унинг назарий (тенглама бўйича ҳисобланган) кўрсаткичлари.
Фараз қилайлик, тажрибавий нуқталар графикда шундай жойлашганки,
улар бўйлаб тўғри чизиқ ўтказиш мумкин (2-расм). Бунда
𝑦
𝑖
̂
функцияси
қийматини чизиқли тенглама кўринишида ёзиш мумкин:
𝑦
𝑖
̂ = 𝑏
0
+ 𝑏
1
𝑥
𝑖
.
Ордината (вертикал) бўйича
y
i
нуқтадан тўғри чизиқгача масофа қуйидагини
ташкил этади:
𝑏
0
+ 𝑏
1
𝑥
𝑖
− 𝑦
𝑖
= 𝜀
𝑖
, бу ерда
𝑏
0
+ 𝑏
1
𝑥
𝑖
= 𝑦
𝑖
̂
– функциянинг
ҳисобланган
(
назарий
) қиймати;
𝑦
𝑖
- унинг
ўлчанган
(
тажрибавий
) қиймати ва
𝜀
𝑖
-
𝑦
𝑖
ва
𝑦
𝑖
̂
ўртасидаги фарқ (масофа).
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
5
www.iqtisodiyot.uz
2-расм. Энг кичик квадратлар услубининг моҳиятини схематик тарзда
тушунтирилиши
ЭККУ га мос равишда, агарда барча масофалар квадратларининг
йиғиндиси
(𝑏
0
+ 𝑏
1
𝑥
𝑖
− 𝑦
𝑖
)
2
= 𝜀
𝑖
2
энг кичик бўлганда, қидирилаётган тўғри
чизиқ энг яхши бўлади.
Ушбу йиғинди минимуми дифференциал ҳисоб-китоблар қоидалари
бўйича қидирилади. Натижада b
0
ва b
1
-ни аниқлаш учун қуйидаги тенгламалар
қўлланилади:
𝑏
0
=
∑
𝑥
𝑖
2
∑
𝑦
𝑖
𝑛
𝑖=1
−∑
𝑥
𝑖
∑
𝑥
𝑖
𝑦
𝑖
𝑛
𝑖=1
𝑛
𝑖=1
n
i=1
𝑛 ∑
𝑥
𝑖
2
n
i=1
−(∑
𝑥
𝑖
)
𝑛
𝑖=1
2
(2)
𝑏
1
=
𝑛 ∑
𝑥
𝑖
𝑦
𝑖
− ∑
𝑥
𝑖
∑
𝑦
𝑖
𝑛
𝑖=1
𝑛
𝑖=1
n
i=1
𝑛 ∑
𝑥
𝑖
2
n
i=1
−(∑
𝑥
𝑖
)
𝑛
𝑖=1
2
(3)
Регрессия тенгламаси топилгандан сўнг, унинг статистик яроқлилигини
аниқлаш, яъни у x
1
; x
2
; … x
n
интервалида
y
учун синов натижаларини
қанчалик тўғри (ишончли) башорат қилишини топиш зарур. Бундай баҳони
аҳамиятлилик ёки адекватликка текшириш деб номлаш мумкин.
Регрессия тенгламасини шакллантиришни қуйидаги мисол асосида
тушунтириш мумкин(1-жадвал):
1-жадвал
Регрессия тенгламаси учун дастлабки маълумотлар
Ҳисобдан чиқарилган автобусларда ишлатилган
рангли металларни йиғишга сарфланган вақт,
x
,
соат
1,5 4,0 5,0 7,0 8,5 10,0 11,0 12,5
Йиғилган рангли металлар миқдори
y
, кг
5,0 4,5 7,0 6,5 9,5 9,0 11,0 9,0
Регрессия тенгламаси
Фарқ
Тажрибавий (ўлчовлар)
миқдори
Назарий (тенглама бўйича ҳисобланган)
миқдори
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
6
www.iqtisodiyot.uz
Бунда, қандайдир
𝑦 = 𝑓(𝑥)
боғлиқлик тадқиқ қилинади. Ушбу
боғлиқлик чизиқли тенглама билан таърифланади деган тахминдан келиб
чиқамиз.
Регрессия коэффициентларини ҳисоблашни жадвал шаклида амалга
ошириш қулай. Бунинг учун 2-жадвални тўлдирамиз, унда дастлабки
маълумотлардан ташқари (уларни устунлар бўйича жойлаштирамиз), 4-8
графаларда эса ёрдамчи ҳисоб маълумотларини кўрсатиб ўтамиз[4].
Жадвалда ҳисоб-китоблар тўғрилигини текшириш учун қуйидаги
ифодани қўллаш мумкин:
∑(𝑥 + 𝑦)
2
= ∑ 𝑥
2
+ 2 ∑ 𝑥𝑦 + ∑ 𝑦
2
.
Ҳар бир қатор учун –
x
ва
y
учун – ўртача арифметик сонни аниқлаймиз.
Улар тегишли тарзда:
𝑥̅ =
59,5
8
= 7,44 𝑐
ва
y
=61,5/8=7,69 кг ташкил этади.
Олинган йиғиндилар қийматларини, кейинчалик текшириш учун,
формулага киритамиз. Натижада қуйидагига эга бўламиз:
2072,00=541,75+2*510,25+509,75;
2072,00=2072,00
Демак, ҳисоб-китоблар тўғри бажарилган
2-жадвал
Регрессия коэффициентларини ҳисоблаш учун ёрдамчи жадвал
№
x
y
𝒙
𝟐
𝒚
𝟐
xy
x+y
(𝒙+𝒚)
𝟐
1
2
3
4
5
6
7
8
1
1,5
5
2,25
25
7,50
6,50
42,25
2
4,0
4,5
16
20,25
18
8,50
72,25
3
5,0
7
25
49
35
12
144
4
7,0
6,5
49
42,25
45,50
13,50
182,25
5
8,5
9,5
72,25
90,25
80,75
18
324
6
10
9
100
81
90
19
361
7
11
11
121
121
121
22
484
8
12,5
9
156,25
81
112,50
21,50
462,25
жами
∑
=59,5
∑
=61,5
∑
=541,75
∑
=509,75
∑
=510,25
∑
=121
∑
=2075
Бизлар учун маълум бўлган (2) ва (3) ифодалар бўйича b
0
ва b
1
коэффициентларини ҳисоблаймиз:
𝑏
0
=
541,75 × 61,50 − 59,50 × 510,25
8 × 541,75 − 59, 50
2
= 3,73кг
𝑏
1
=
8 × 510,25 − 59,50 × 61,50
8 × 541,75 − 59, 50
2
= 0,53кг/с
Демак, регрессия тенгламаси, яъни қандайдир эҳтимоллик билан
y
нинг
x
га боғлиқлигини акс эттирувчи формула, қуйидаги кўринишга эга бўлади:
𝑦
𝑖
̂ = 3,73 + 0,53𝑥
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
7
www.iqtisodiyot.uz
Олинган регрессия тенгламаси аҳамиятини (яроқлилигини) текшириш
учун махсус усуллардан фойдаланилади. Бундай текширув модель
адекватлигини текшириш деб аталади.
Адекватлик тўғрисидаги гипотезани миқдорий текшириш учун F-мезон
(Фишер мезони) қўлланилиши мумкин:
𝐹 =
𝑆
ад
2
𝑆
ум
2
(4)
Бу ерда
S
ад
2
- қолдиқ дисперсия, ёки адекватлик дисперсияси. У
экспериментал нуқталар
∆y
нинг регрессия чизиқига нисбатан ўртача
тарқоқлиги катталигини тавсифлайди, яъни
∆y = y
i
− y
i
̂
(
∆y
– математик модел
асосида тажрибавий натижани башорат қилишдаги ҳатодир).
Кўриб чиқилган мисол асосида, олинган чизиқли тенгламанинг
статистик яроқлилигини баҳолаймиз. Ҳисоб-китоблар қуйидаги формулалар
бўйича амалга оширилди:
𝑆
ад
2
=
∑
∆
𝑦
2
n
i=1
𝑛
=
8,86
8
= 1,11
𝑆
ум
2
=
∑
(𝑦
𝑖
− 𝑓2)
2
𝑛
𝑖=1
𝑛
=
35,6
8
= 4,63
Фишер мезони катталигини аниқлаймиз:
𝐹 =
𝑆
ад
2
𝑆
ум
2
=
1,11
4,63
= 0,24
α=0,05 учун жадвал қийматини, ҳамда сурат
f
1
(
𝑆
ад
2
)
ва махраж
f
2
(
𝑆
ад
2
)
учун
эркинлик даражаларини аниқлаймиз. Улар мувофиқ тарзда
f
1
=n-2
ташкил
этади, чунки
f=n-(k+1)
, бу ерда n – экспериментдаги тажрибалар сони (яъни
тасодифий танланма ҳажмини ташкил этади); k – ўрганилаётган омиллар сони.
Бир омиллик тажриба учун
f=n-2
га эга бўламиз.
Иккинчи кўрсаткич учун
f
2
=n-m
, бу ерда
m
–
y
ўзгарувчи учун, у ўртача
арифметик
y
(яъни,
m=1
) га мувофиқ келади, ҳисобланган константалар
(ўзгармас қийматлар) миқдори. Унда
f
2
=n-1
, ва F
мез (0,05;
f1; f2
)
=3,87.
0,24<3,87 экан, 95% эҳтимоллик билан, кўриб чиқилаётган тенглама
адекват ва синов натижаларни белгиланган ишончлилик билан башорат қила
олади деб таъкидлашимиз мумкин [3].
Мавжуд тажрибавий маълумотлар асосида рангли металларни йиғиш
натижаларини ишончли тарзда (95% ишончлилик билан) башорат қилиш
мумкин: 8 соат иш давомида бу деярли 8 кгни ташкил этади (3,7+0,53*8=7,97).
Бажарилган регрессион таҳлил сифатини баҳолаш учун иккита усулдан
фойдаланиш мумкин. Статистикада бу мақсадда қуйидагилар қўлланилади:
- стандарт хато (
𝑆
𝑦̅
), у прогноз қилиш хатосининг тахминий катталиги
тўғрисида тассаввур беради;
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
8
www.iqtisodiyot.uz
- детерминация коэффициенти (
R
2
),
y
-функцияси вариациясининг неча фоизи
x
k
омиллари таъсири билан тушунтирилишини кўрсатади.
Статистик ҳисоб-китоблар натижаларининг кўрсатишича, функция учун
стандарт хато 0,65 ни ташкил этади. 0,65 га тенг бўлган ушбу стандарт хато
𝑆
𝑦̅
,
x
1
ва
x
2
таъсир этувчи омилларни қўллаш асосида прогноз қилинадиган
ҳақиқий маълумотлардан чекланишини кўрсатади. Бир вақтнинг ўзида биз
1,06 га тенг бўлган оддий стандарт чекланишга
S
n
эга бўламиз, ушбу чекланиш
битта ўзгарувчи учун ҳисобланган , аниқроғи:
y
i
жорий қийматлари ва 6,01 га
тенг бўлган
𝑦̅
ўртача арифметик катталиги. Кўриниб турибдики,
𝑆
𝑦̅
<S
n
; демак,
фақатгина
𝑦
̅
қиймати билан чекланмасдан регрессия тенгламасини қўллаганда
(
x
1
ва
x
2
омиллари улуши ҳисобга олинади) прогноз қилиш хатолари, одатда,
кичик бўлади[5].
Бизнинг мисолимизда, детерминация коэффициенти
R
2
0,67 га тенг ва
бу 67 фоизни ташкил этади. Бу натижани қуйидагича изоҳлаш мумкин: барча
ўрганилаётган таъсир қилувчи омиллар таҳлил қилинаётган функция
(йиғилган рангли металлар ҳажми) вариациясининг 67 фоизни тушунтириб
беради. Қолгани эса (33 фоиз, бу етарлича катта улуш) тушунтирилмасдан
қолади ва у бошқа, ҳисобга олинмаган омиллар таъсирига боғлиқ бўлиши
мумкин.
Мисол учун
R
2
(67%) кўрсаткичи ўртамиёна ҳисобланади, шунинг учун
ҳам, айнан мазкур ҳолатда ушбу иккита омил
𝑦̅
-га энг катта таъсир кўрсатади
деб таъкидлаш мумкин.
Шундай қилиб, биз кўп омиллик регрессия тенгламасига эга бўлдик,
унинг коэффициентлари b
i
, ўрганилаётган омиллар x
ki
қандай ва қайси
йўналишда амал қилиши (ҳозирча эҳтимолий фақат) ва y-функцияси
ўзгарувчанлигининг қанча фоизи айнан ушбу омиллар таъсири билан
тушунтирилишини кўрсатади.
Эндиликда биз олинган таҳлилий ифоданинг статистик аҳамиятини
аниқлашимиз лозим бўлади. Бунинг учун, биз юқорида кўриб чиқилган
назарий ишланмалар асосида ҳисоб-китобларни Тошкент шаҳар жамоат
транспорти фаолияти кўрсаткичларининг таҳлили орқали амалга оширишимиз
мумкин.
Шаҳар йўловчи транспорти мураккаб ижтимоий-иқтисодий тизимдир,
чунки у муайян тузилмага эга, бутун бир ягона тизим сифатида шаклланган,
мураккаб вазифаларни ечишга йўналтирилган, кўп сонли ўзаро боғлиқ ва
ўзаро алоқада бўладиган таркибий қисмларни (кўрсаткичларни) ўз ичига
мужассамлаштирган.
Бунда “Тошшаҳартрансхизмат” акционерлик компанияси корхоналари
фаолиятини мувофиқлаштириш ва уларнинг фаолияти самарадорлигини
баҳолашда қуйидаги кўрсаткичлар асосий ҳисобланади: транспорт билан
таъминланганлик ва аҳолига транспорт хизмати кўрсатиш сифатини
тавсифловчи кўрсаткичлар; оператор-корхоналар самарадорлигини, ҳамда
айрим йўналишлар фаолияти ўзига хослигини тавсифловчи кўрсаткичлар.
Хулоса сифатида айтиш мумкинки, мазкур тизимни тадқиқ этиш ва
“Иқтисодиёт ва инновацион технологиялар” илмий электрон журнали. № 3, май-июнь, 2016 йил
9
www.iqtisodiyot.uz
мувофиқлаштириш учун иқтисодий-математик услубларни қўллаш объектив
зарурат ҳисобланади, бу эса охир-оқибат қабул қилинаётган бошқарув
қарорларининг асосланишини юқори поғонага кўтариш имкониятини беради.
Йўловчи транспорти самарали тизимини шакллантиришнинг услубий
асосларини ривожлантириш зарурати “Тошшаҳартрансхизмат” акционерлик
компанияси корхоналари техник-эксплуатацион ва молиявий кўрсаткичларини
математик моделлаштириш бўйича илмий тадқиқотлар долзарблигини
белгилаб
берди.
Олинган
натижалар
эса
уларнинг
фаолиятини
мувофиқлаштиришда муҳим роль ўйнайди.
Фойдаланилган адабиётлар рўйхати
1.
Ўзбекистон Республикси Президенти Ислом Каримовнинг 2015 йилда
мамлакатни ижтимоий-иқтисодий ривожлантириш якунлари ва 2016 йилга
мўлжалланган иқтисодий дастурнинг энг муҳим устувор йўналишларига
бағишланган Вазирлар Маҳкамасининг мажлисидаги маърузаси. //Халқ сўзи,
2016 йил 16 январь.
2.
Гудков В.А., Миротин Л.Б., Вельможин А.В., Ширяев С.А.
Пассажирские автомобильные перевозки. – М.: Горячая линия – Телеком,
2004. – 448 б.
3.
Аксеонова З.И.,Бачурин А.А.Анализ производственно-хозяйственной
деятельности автомобильных предприятий.-М:Транспорт,1990.-255б.
4.
Саматов Г.А., Равшанов М.Н, Қодиров Т.У., Шукурова М.Ш.,
Тўйчиев А.М. Транспорт рақобатдошлигини таьминлашнинг услубий
жиҳатлари. Монография. Янги аср авлоди; Тошкент, 2013. 221-б.
5.
Количественные методы анализа в маркетинге.Под ред.Т.П.Данько и
И.И.Скоробогатых.-С.Пб.:Питер,2005.-384б.
