MAHSULOTLARGA SOF SOLIQLAR HAJMINI TREND MODELLARI YORDAMIDA PROGNOZLASH

YORDAMIDA PROGNOZLASH

R.A. Xurramov

Termiz davlat universiteti o’qituvchisi

Annotatsiya: Ushbu maqolada Surxondaryo viloyati mahsulotlarga sof soliqlari hajmi eksponensial, chiziqli, polinomli, darajali, logarifmli trend modellari yordamida 2028 yilga qadar prognoz qilingan hamda iqtisodiy jarayonga eng mos model turi aniqlangan.

Kalit so’zlar: eksponensial, chiziqli, polinomli, darajali, logarifmli trend modellari, regressiya.

Ko’rsatkichlarni yillar oralig’idagi o'zgarishini o'rganish ahamiyati katta. Sababi ular vaqt davomida o'zgarib turadi. Bunday holatlarda trend modellari bilan prognozlashtirish ko’rsatkichlarning nazariy qiymatlarini aniqlash orqali kelgusi holatni tadqiq etish imkonini beradi. Trend modellari tajribalarda keng qo'llaniladigan eng sodda prognozlash modellaridan biri hisoblanadi.

Trend – tasodifiy ta’sirlardan holi holda vaqt bo'yicha harakat qonuniyatidir. Trend vaqt bo'yicha regressiya bo'lib, doimiy omillar ta’sirida yuzaga keladigan rivojlanishning determinik tarkibiy qismidir. Trendlardagi chetlanishlar tasodifiy omillar sababli yuzaga keladi. Unda natijaviy belgi sifatrida o'rganayotgan ko'rsatkich, omil belgi sifatida esa kuzatuv davri soni olinadi. Odatda trend modellari umumiy ko’rinishi quyidagicha bo’ladi1:

𝑦𝑡 = 𝑓(𝑡) + 𝜀𝑡 (1) 1 Фукина С.П. Трендовые модели в экономических исследованиях // Экономический анализ: теория и практика. 2011. №11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/trendovye-modeli-v-ekonomicheskih-issledovaniyah (дата обращения: 28.11.2023). bu yerda, 𝑓(𝑡) - jarayonlaming vaqt bo'yicha yo'nalishining doimiy tarkibiy qismi; 𝜀𝑡 - tasodifiy tarkibiy qism;

Trend modellarining keng qo’llaniladigan quyidagi turlari mavjud2 3 4 5:

- 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑡 - chiziqli trend modeli

- 𝑦 = 𝑎𝑒𝑏𝑡 - eksponentsial trend modeli

- 𝑦 = 𝑎 + 𝑏1𝑥 + 𝑏2𝑥2 - 2-darajali polinom

- 𝑦 = 𝑎𝑡𝑏 - darajali

- 𝑦 = 𝑎 + 𝑏ln𝑡 - logarifmik trend tenglamalari

Odatda, trend parametrlari eng kichik kvadratlar usuli yordamida baholanadi. Egri chiziqli trend modellari logarifmlash yo‘li bilan chiziqli trend ko‘rinishiga keltiriladi va tegishli hisob-kitoblar amalga oshiriladi.

Eng maqbul modelni tanlash uchun ularning determinatsiya koeffitsienti va xatoliklariga ko’zdan kechiriladi.

Surxondaryov viloyati mahsulotlarga sof soliqlari hajmini eksponentsial, chiziqli, darajali va 2-tartibi polinom trend modellari bilan modellashtirish uchun Microsoft Excel dasturiy ta’minotining «Анализ данных» paketidan foydalangan holda amalga oshirildi. Dastlab tahlil uchun 1-jadvaldagi ma’lumotlardan foydalanildi.

1-jadval

Surxondaryo viloyati mahsulotlarga sof soliqlar hajmi (mlrd so’m)6

Yillar 𝒚 Yillar 𝒚

2010 113,6 2017 372,5

2011 109,2 2018 528,7

2012 149 2019 880,6

2013 168,6 2020 701,6 2 Tuychiyeva, M. K., & Turayev, B. E. (2024). Trend modellari yordamida elektron tijorat aylanmasi hajmini modellashtirish va prognozlashtirish. Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 193-199. 3 Mirzohidovna, P. M., & Turayev, B. E. (2024). Surxondaryo viloyati asosiy kapitalga kiritilgan investitsiyalar hajmini trend modellari orqali modellashtirish. Journal of Universal Science Research, 2(2), 296-302. 4 Xursanova, S. A., & Turayev, B. E. (2024). Hudud dehqonchilik mahsulotlari ishlab chiqarish hajmini trend modellari yordamida prognozlashtirish. Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 200-208. 5 Tulaganova, M. H., & Turayev, B. E. (2024). Asosiy kapitalga kiritilgan investitsiyalarni trend modellari yordamida prognozlash (Surxondaryo viloyati misolida). Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 223-230. 6 Surxondaryo viloyati Statistika boshqarmasi rasmiy sayti www.surxonstat.uz ma’lumotlari.

2014 188,5 2021 696,5

2015 11114,4 2022 34385,3

2016 12179,6 2023 40909,8

Tajriba uchun ma’lumotlarni MS Excelga yuklab oldik. Ma’lumotlar oraligini belgilab olib, “Вставка – Диаграмма – Точечная – Точечная” diagrammasini, keyin esa, istalgan nuqtani belgilab, sichqonchaning o’ng tugmasini bosish orqali hosil qilinadigan menyudan “Добавить линию тренда...” ni tanladik. Natijada quyidagiga ega bo’ldik (1-rasm).

1-rasm. Eksponentsial trend modeli7

Boshqa model turlarini tanlab 2-5-rasmlardagi natijalarga ega bo’lamiz.

2-rasm. Chiziqli trend modeli 7 Muallif ishlanmasi

y = 83,957e0,1872x

R² = 0,9562

1 400,0

y = 72,13x - 91,019

R² = 0,8928

3-rasm. Logarifmik trend modeli

4-rasm. 2-darajali polinom trend modeli

5-rasm. 2-darajali trend modeli.

Shunday qilib, barcha turdagi modellarni tuzib oldik. Endi ularning sifatini va ahamiyatliligini tekshirib ko’ramiz (2-jadval).

y = 341,24ln(x) - 164,07

R² = 0,6842

-400,0

y = 3,4578x2 + 20,264x + 47,292

R² = 0,919

y = 61,712x0,9514

R² = 0,8456

2-jadval

Regression tahlil natijalari8

T/r Model turi Model tenglam,asi Determinatsiya

koeffitsienti

1 Eksponentsial 𝑦 = 83,957𝑒0,1872𝑡 0,9562

2 Chiziqli 𝑦 = 72,13𝑡 − 91,019 0,8928

3 Logarifmik 𝑦 = 341,24 ln(𝑡) − 164,07 0,6842

4 Polinomli 𝑦 = 3,4578𝑡2 − 20,264𝑡

+ 47,292 0,919

5 Darajali 𝑦 = 61.712𝑡0.9514 0,8456

2-jadvaldan eksponentsial trend modeli bo’yicha determinatsiya koeffitsienti eng katta. Demak, model sifati boshqalarga qaraganda yuqori. Modelning ahamiyatini Fisher mezoni bilan va parametrlari statistik ishonchliligini Styudent t mezoni bilan tekshirildi (3-jadval).

3-jadval

Regression tahlil natijalari9

ВЫВОД

ИТОГОВ

Регрессионная

статистика Множественны й R 0,978 R-квадрат 0,956 8 Muallif ishlanmasi 9 MS Excelda shakllantirildi. Нормированный R-квадрат 0,953 Стандартная ошибка 0,175 Наблюдения 14 Дисперсионный анализ

df SS MS F

Значимост

ь F Регрессия 1 7,974 7,974 261,749 0,000 Остаток 12 0,366 0,030 Итого 13 8,339

Коэффи

-циенты

Стандартна

я ошибка

t-ста-

тистик

а

P-

Значени

е

Нижние

95% Y-пересечение 4,430 0,099 44,964 0,000 4,216 Переменная X 1 0,187 0,012 16,179 0,000 0,162

3-jadvalga ko’ra, Fisher F mezoni qiymati 261,749. Bu qiymat jadval qiymatidan katta. Sababi, p-qiymat 0,000 ga teng. Shuningdek, parametrlarining Styudent t mezoni bo’yicha qiymati esa 44,964 va 16,179 ga teng. Bunda p-qiymat 0,05 ahamiyatlilik darajasidan kichik. Demak, model iqtisodiy jarayonga mos.

Shunday qilib, Surxondaryo viloyati mahsulotlarga sof soliqlar hajmi bo’yicha modeli umumiy ko’rinishi quyidagicha bo’ldi:

𝑦 = 83,957𝑒0,1872𝑡 (2)

Bu modeldan foydalanib keyingi bo’limlarda hudud mahsulotlarga sof soliqlar hajmini prognoz qilindi. (6-rasm) 6-rasm. Surxondaryo viloyati mahsulotlarga sof soliqlar hajmi prognozi (mlrd so’m).

6-rasmga ko’ra 2028 yilga kelib, hudud mahsulotlarga sof soliqlar hajmi 2943,7 mlrd so’mni, o’sish esa 3 barobarni tashkil etishi kutilmoqda.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. R.A. Xurramov, (2024). Eksport faoliyatini takomillashtirishning xorijiy mamlakatlar tajribasi. Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 154-160.

2. R.A. Xurramov (2024). Eksport va eksport salohiyati tushunchalariga nazariy qarashlar. Journal of Universal Science Research, 2(2), 202-210.

3. R.A. Xurramov (2023). Globallashuv sharoitida hududning eksport salohiyatini yanada takomillashtirish yo'nalishlari. Journal of Universal Science Research, 1(6), 799-803.

4. R.A. Xurramov (2023). Hududning eksport salohiyatini statistik tadqiq qilish va ekonometrik modellashtirish (Surxondaryo viloyati misolida). O'zbekistonda fanlararo innovatsiyalar va ilmiy tadqiqotlar jurnali, 2(20), 767-769.

5. R.A. Xurramov (2022). Ways to further improve the diversification of exports in Surkhandarya region. Web of scientist: international scientific research journal, 3(6), 1597-1600.

6. Фукина С.П. (2011). Трендовые модели в экономических исследованиях // Экономический анализ: теория и практика. №11.

7. Shodiyev T.Sh., Xakimov T.X., Boltaeva L.R., Ishnazarov A.I., Nurullayeva Sh., Muminova M.A. (2007). Ekonometrika: o’quv qo’llanma. – T.: TDIU – 178 b.

113,6 109,2 149,0 168,6 188,5 240,3 287,5 372,5 528,7

880,6 701,6 696,5 894,2 968,6968,6

1 392,1

1 678,7

2 024,3

2 441,1

2 943,7

500,0 1 500,0 2 000,0 2 500,0 3 000,0 3 500,0

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028

Haqiqiy dajaralar Prognoz darajalar

8. Xursanova, S. A., & Turayev, B. E. (2024). Hudud dehqonchilik mahsulotlari ishlab chiqarish hajmini trend modellari yordamida prognozlashtirish. Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 200-208.

9. Ortikov, S. M. (2021). Experience in statistical study and analysis of employment in foreign countries. Thematics Journal of Business Management, 10(7).

10. Khidirberdievich, A. E., & Mamadillayevich, Z. S. (2021). Issues of Regulation of Blockchains in the Digital Economy and World Experience in Reducing, Preventing the" Hidden Economy". International Journal of Multicultural and Multireligious Understanding, 8(7), 591-597.

11. Mirzohidovna, P. M., & Turayev, B. E. (2024). Surxondaryo viloyati asosiy kapitalga kiritilgan investitsiyalar hajmini trend modellari orqali modellashtirish. Journal of Universal Science Research, 2(2), 296-302.

12. Tulaganova, M. H., & Turayev, B. E. (2024). Asosiy kapitalga kiritilgan investitsiyalarni trend modellari yordamida prognozlash (Surxondaryo viloyati misolida). Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 223-230.

13. Субханова, М. А., & Тураев, Б. Э. (2024). Корреляционнорегрессионный анализ ликвидности коммерческих банков. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 4(3), 38-43.

14. Khurramov, E. X. (2019). Role of innovation in increasing efficiency of production of agricultural products in forestry. Theoretical & Applied Science, (10), 518-521.

15. Norbek, N. (2022). Agrar sohada raqamli texnologiyalarni qo ‘llashning ustuvor yo ‘nalishlari. Архив научных исследований, 2(1).

16. Khatamov, O. K., & Shakarova, D. R. (2023). Correlation-Regression Analysis Of The Main Use Indicators Of Railway Transport. Baltic Journal of Law & Politics, 16(3), 3657-3662.

17. Тураев, Б. (2021). Корреляционно-регрессионный анализ доли строительных работ в валовом региональном продукте Сурхандарьинской области. Экономика и инновационные технологии, (6), 205-214.

18. Tuychiyeva, M. K., & Turayev, B. E. (2024). Trend modellari yordamida elektron tijorat aylanmasi hajmini modellashtirish va prognozlashtirish. Technical science research in Uzbekistan, 2(2), 193-199.

19. Abdugabbarovna, D. L., & Abdurashidovich, A. O. (2024). The role of small

20. Safarovna K. S. et al. Surxondaryo viloyati aholi jon boshining asosiy kapitaliga o'zlashtirilgan investitsiyalar hajmini arima modeli yordamida prognozlashtirish //Journal of Universal Science Research. – 2024. – Т. 2. – №. 2. – С. 257-266.

21. Turopova, N. (2023). O ‘zbekiston moliya tizimida mahalliy moliyaning o ‘ziga xos xususiyatlari.

22. Solidjonovna, S. R. (2024). The role of localization of production in the

23. Буранова, Л. В. (2023). Повышение эффективности управления кредитными ресурсами предприятия. O'zbekistonda fanlararo innovatsiyalar va ilmiy tadqiqotlar jurnali, 2(19), 329-333.

24. Azamat, K., Akmal, I., Nusratillo, N., & Otabek, M. (2022). Improving The Investment Environment In The Country: The Role And Analysis Of Banks In The Modernization Of Industry. Journal of Positive School Psychology, 6(10), 2220-2227.

25. Алтиев, А. С., Очилов, И. С., & Султонов, Х. Ғ. (2021). Global experiences in improving the economic mechanisms of irrigated land improvement. Экономика и социум, (6-1), 418-426.

26. Surxondaryo viloyati Statistika boshqarmasi rasmiy sayti www.surxonstat.uz ma’lumotlari.

27. Turopova, N., & Misirov, T. (2024). O 'zini o 'zi boshqarish. Молодые ученые, 2(9), 111-113.

28. Turopova, N., & Jumayev, R. (2024). Yashirin iqtisodiyotni qisqartirish masalalari. Молодые ученые, 2(9), 73-75.

29. Turopova, N., & Choriyev, M. (2024). "Islom iqtisodiyoti" va "islom moliyasi" tushunchalari va ishlash tartibi. Молодые ученые, 2(9), 30-32.

30. Алтиев, А. С., Очилов, И. С., & Султонов, Х. Ғ. (2021). Суғориладиган ерлар экологик ҳодатини яхшилашнинг иқтисодий механизмини такомиллаштиришда жаҳон тажрибалари. Экономика и социум, (6-1 (85)), 418- 426.

31. Sultonov, X. G. (2022). Effectiveness of attracting investments in improving the ecological condition of irrigated lands. Экономика и социум, (4-1 (95)), 56-60.

32. Алтиев, А. С., Очилов, И. С., & Султонов, Х. G‘. (2021). Global experiences in improving the economic mechanisms of irrigated land improvement. Экономика и социум, (6-1), 418-426.

33. Norqobilov, N. (2020). The role of foreign investment in the development of the economy of Kashkadarya region. Business Expert, 1, 145.

34. Norqobilov, N., & Abdullayev, J. (2023). Specific features of solving the housing problem in our country in the context of economic reforms. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 3(2), 21-23.

35. Jumanazar o'g'li, X. M., & Eshpo'latovich, A. J. (2024). Bozor iqtisodiyotining mazmuni va asosiy belgilari. Ijtimoiy fanlarda innovasiya onlayn ilmiy jurnali, 4(4), 39-41.

36. Eshquvvatov, O. A. (2024). The role of information in the implementation of foreign economic activity. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 4(3), 470-474.

37. Abdugabbarovna, D. L., & Abdurashidovich, A. O. (2024). The role of small

38. Abdugabbarovna, D. L. (2024). Peculiarities of small business and private entrepreneurship development. Open Access Repository, 10(1), 50-53.

39. Abdugabbarovna, D. L., & Choriyevna, S. N. (2023). The role of investment and preferential loans in the development of small business entities. Open Access Repository, 9(11), 35-38.

40. Sobitova, R. N. S. (2020). Localization of production as a tool of modernization. Theoretical & Applied Science, (10), 407-411.

41. Solidjonovna, S. R. (2024). The role of localization of production in the

42. Hojiqulova, F. (2022). Improving the tax system in our countrytraining issues. Science and Innovation, 1(7), 378-382.

43. Feruza, H., & Eshquvvatov, O. A. (2024). Ensuring investment activity in Uzbekistan. Synergy: Cross-Disciplinary Journal of Digital Investigation (2995-4827), 2(4), 26-30.

44. Eshquvvatov, O. A., & Ilkhamovna, B. T. (2024). CORPORATE ECONOMICS AND INVESTMENTS. Gospodarka i Innowacje., 46, 145-148.

45. Eshquvvatov, O. A. (2024). ACTIVATION OF THE HUMAN FACTOR IN

THE INNOVATIVE ECONOMY. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 4(3), 475-479.