MAKROIQTISODIY O‘ZGARUVCHILARNI PROGNOZ QILISHDA VAQT QATORI MODELLARI (ARIMA MODELI)NING QO‘LLANILISHI
Keywords:
Kalit so’zlari: ARIMA modeli, vaqt qatori, makroiqtisodiyot, iqtisodiy prognozlash, yalpi ichki mahsulot, inflyatsiya, ekonometrika, statistik tahlil.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada iqtisodiy vaqt qatori ma’lumotlarini tahlil qilish va prognozlashda keng qo‘llaniladigan ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) modeli yoritiladi. Makroiqtisodiy o‘zgaruvchilar — yalpi ichki mahsulot (YaIM), inflyatsiya darajasi, ishsizlik ko‘rsatkichlari kabi muhim iqtisodiy ko‘rsatkichlarning kelajakdagi qiymatlarini aniqlash davlat siyosatini shakllantirishda, iqtisodiy rejalashtirish va moliyaviy strategiyalarni ishlab chiqishda muhim ahamiyatga ega. ARIMA modeli vaqt qatorlarining stasionarlik xususiyatlarini hisobga olgan holda, avvalgi ma’lumotlardan kelajakdagi qiymatlarni bashorat qilish imkonini beradi.
Maqolada ARIMA modelining matematik asoslari, uning asosiy komponentlari (autoregressiv, integratsiyalangan va ko‘chma o‘rtacha qismlar) batafsil tahlil qilinadi. Shuningdek, vaqt qatori ma’lumotlarining stasionarligi va parametrlarini aniqlashda qo‘llaniladigan statistik usullar, jumladan, Dickey-Fuller testi, ACF va PACF grafiklari haqida ma’lumot beriladi. O‘zbekiston iqtisodiyotidan misol sifatida YaIM va inflyatsiya ko‘rsatkichlarini ARIMA modeli yordamida prognoz qilish jarayoni ko‘rsatiladi. Maqola modelning iqtisodiy tadqiqotlarda qo‘llanilishi, kuchli va zaif tomonlari, hamda uni yanada takomillashtirish imkoniyatlarini o‘rganishga qaratilgan.
References
1. Gujarati, D.N. (2004). Basic Econometrics. McGraw-Hill.
2. Brockwell, P.J., & Davis, R.A. (2016). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer.
3. Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series. Wiley.
4. Box, G.E.P., Jenkins, G.M., & Reinsel, G.C. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Wiley.
5. O‘zbekiston Respublikasi Davlat Statistika Qo‘mitasi ma’lumotlari (www.stat.uz).
6. Tsay, R.S. (2010). Analysis of Financial Time Series. Wiley.
