ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
340
2181-3187
MAMLAKAT IQTISODIYOTINI RIVOJLANTIRISH STRATEGIYASIDA
EKSPORT SALOHIYATI KO’RSATKICHLARI HAJMINI ARIMA MODELI
YORDAMIDA PROGNOZLASHTIRISH
Toshpo’latova Mohichehra Yuldosh qizi
Termiz iqtisodiyot va servis
universiteti Iqtisodiyot kafedrasi Iqtisodiyot
mutaxassisligi 1-bosqich magistranti
Mamadjanova Tuyg’unoy Ahmadjanovna
Iqtisodiyot fanlari falsafa doktori, dotsent
Annotatsiya:
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.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
341
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.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
342
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
ill
2
011
2
012
2
013
2
014
2
015
2
016
2
017
2
018
2
019
2
020
2
021
2
022
2
023
1
Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И.
—
2-
е изд.
—
М.: Финансы и статистика, 2006.
—
576
с.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
343
2181-3187
a
r
K
o‘
rsa
tki
ch
l
ar
8
02,9
9
80,3
1
371,
0
1
509,
1
1
843,
6
2
142,
4
3
551,
0
7
240,
6
1
1835,
1
1
0068,
2
1
2037,
8
1
1569,
4
1
5956
,0
ARIMA modellari haqida fikr yuritadigan bo‘lsak, ARIMA tarjima qiladigan
bo‘lsak inglizchadan avtoregressiv integratsiyalashgan harakatlanuvchi o‘rtacha
model degan ma’noni olamiz. ba’zan Box-Jenkins modeli, Box-Jenkins
metodologiyasi deb ham ataladi. Bu hodisa vaqtli qatorlarni tahlil qilish uchun
model va metodologiya hisoblanadi.
2
Bu statsionar bo‘lmagan vaqtli qatorlari
uchun ARIMA modellarining kengaytmasi bo‘lib, uni dastlabki vaqtli qatorlardan
ma’lum tartibdagi farqlarni olish orqali statsionar qilish mumkin.
1-
rasm
.
Surxondaryo viloyati bo`yicha eksport faoliyatining asosiy
ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari hajmi
2
Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика.
Начальный курс.
—
М.: Дело, 2007.
—
504
с.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
344
2181-3187
2-rasmga asosan, vaqtli qator
o‘rtachasi o‘zgarmas
3-rasm. Grafikda qoldiqlar
normalligi
3-rasmga asosan, grafikda qoldiqlar normalligi ham ahamiyatli ekanligini
hosil qilib ko‘rib chiqishimiz mumkin. ARIMA modelidan foydalanib, to‘plangan
ma’lumotlarni prognoz qilishimiz mumkin(3-jadval).
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
345
2181-3187
3-jadval
Prognoz va ishonch intervallari
Yillar
Ko‘rsat
gich haqiqiy
qiymatlari
Ko‘rsat
gich nazariy
qiymatlari
Standa
rt xato
95%
ishonc
h intervali
quyi
chegarasi
95%
ishonc
h intervali
yuqori
chegarasi
2010
655.300
2011
802.900
2012
980.300
1042.75
2013
1370.99
1408.97
2014
1509.14
1704.72
2015
1843.61
1993.91
2016
2142.41
2388.05
2017
3551.00
3426.86
2018
7240.60
5887.58
2019
11835.1
9520.82
2020
10068.2
11188.9
2021
12037.8
11662.3
2022
11569.4
12382.3
2023
15956.0
15930.0
2024
19868.7
884.44
7
18135.
2
21602.
2
2025
24299.1
902.52
2
22530.
2
26068.
0
2026
27131.1
931.87
2
25304.
6
28957.
5
2027
29261.3
999.61
27302.
31220.
ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ
https://scientific-jl.org/obr
Выпуск журнала №-69
Часть–5_ Мая –2025
346
2181-3187
0
1
5
2028
31424.1
1002.2
1
29459.
8
33388.
4
2029
34808.6
1082.6
0
32686.
8
36930.
5
2030
39524.1
1215.7
6
37141.
2
41906.
9
Xulosa.
Xulosa qilsak, Surxondaryo viloyati bo`yicha eksport faoliyatining
asosiy ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari hajmi 15956.0 mlrdni tashkil etgan bo‘lsa,
bu ko‘rsatgich 2028-yilda 31424.1 mlrdni hamda 2030 yilga kelib 39524.1 mlrdga
yetishi prognoz qilinmoqda. 2024-2030 yillarda bu ko‘rsatgich 247.7% ni tashkil
etishi ya’ni natija 147.7 % ga oshishi kutilmoqda.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный
курс. — М.: Дело, 2007. — 504 с. —
2. Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И. — 2-е изд. — М.:
Финансы и статистика, 2006. — 576 с. —
