avto transport yo’lovchilari soni prognozlash

DOC 4 sahifa 115,0 KB Bepul yuklash

4 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 115,0 KB

Fayl turi DOC

Sahifalar 4

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (4 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 4

“мamlakatimizda milliy tovarlar raqobatbardoshligini oshirish yo’llari” magistrlik dissertatsiyasi bo’yicha surxondaryo viloyati qishloqlarida taksi yengil avto transportlarida olib yurilgan qatnovchilar soni ko‘rsatkichini arima modellari bilan prognozlashtirish marjona rustamova termiz iqtisodiyot va servis universiteti magistranti kirish. vaqtli qatorlarni prognoz qilish uchun mashhur va keng qo'llaniladigan statistik usullardan biri arima modellashtirish usulidir. arima modeli tarkibiy qismlari: 1. avtoregressiya (ar(p)): 2. integratsiyalashgan (i(d)): 3. harakatlanuvchi o'rtacha (ma(q)): modeldan surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichini prognozlashda foydalanamiz. asosiy qism. surxandaryo viloyatida xizmatlar sohasi holatini belgilab beruvchi asosiy ko’rsatkichlardan biri bu transport xizmatlari hajmi hisoblanadi. bu ko’rsatkich 2023-yilda 6737,6 mln yo’lovchi – km ni tashkil etgan. ko’rsatkichning o’sishi oldingi davrga nisbatan o’sish 104,5% ni tashkil etgan. surxandaryo viloyatida xizmatlar sohasi holatini belgilab beruvchi asosiy ko’rsatkichlardan biri bo‘lgan transport xizmatlari soni (1-rasm)ni prognozlashtiramiz. 1-rasm. surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi , (mln. yo’lovchi - km) malumki, arima yordamida modellashtirish quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: …

2 / 4

d_y testing down from 4 lags, criterion aic sample size 22 unit-root null hypothesis: a = 1 test without constant including 0 lags of (1-l)d_y model: (1-l)y = (a-1)*y(-1) + e estimated value of (a - 1): -0.571617 test statistic: tau_nc(1) = -2.85432 asymptotic p-value 0.004197 1st-order autocorrelation coeff. for e: -0.058 test with constant including 0 lags of (1-l)d_y model: (1-l)y = b0 + (a-1)*y(-1) + e estimated value of (a - 1): -1.00052 test statistic: tau_c(1) = -4.52104 asymptotic p-value 0.0001754 1st-order autocorrelation coeff. for e: -0.017 1-jadvalga ko‘ra p-qiymatlar 0,05 ahamiyatlilik darajasidan katta emas. shu sababli 1-farqlar statsionar hisoblanadi. endi navbatdagi bosqichda korrelogramma ko‘zdan kechiriladi (2-rasm). 2-rasm. vaqtli qator bo’yicha korrelogramma. 2-rasmga ko‘ra jarayon avtoregressiyaga hos bo’lib, acf eksponentsial tarzda kamayib borayapdi hamda pacf da esa 1 lag dan keyin uzilish sodir bo‘lgan. shu sababli quyidagi model tartibiga to’xtalish mumkin: arima(1, 1, 0) (2) (2) ni modellashtirishda …

3 / 4

fficient std. error z p-value phi_1 0.410585 0.185927 2.208 0.0272 ** mean dependent var 245.3659 s.d. dependent var 291.9518 mean of innovations 149.6120 s.d. of innovations 341.2062 r-squared 0.970223 adjusted r-squared 0.970223 log-likelihood −166.8751 akaike criterion 337.7502 schwarz criterion 340.0212 hannan-quinn 338.3213 real imaginary modulus frequency ar root 1 2.4356 0.0000 2.4356 0.0000 2-jadvaldan modelning umumiy ko’rinishi quyidagicha bo’ladi: (3) modelning barcha parametrlari fisherning z mezoni bo’yicha ahamiyatli ekanligi 2-jadvaldan ko’rinib turibdi. shuningdek, tajribalarda modelning approksimatsiya xatoligini mape=6,4% ekanligi malum bo’ldi. bundan tashqari, (3) model qoldiqlarida avtokorrelatsiya kuzatilmadi. shunday qilib, model iqtisodiy jarayonga mos. (3) modeldan foydalanib prognoz qiymatlar ishlab chiqamiz (3-jadval). 3-jadval surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichi prognoz qiymatlari yillar prognoz qiymatlar ishonch intervalining quyi chegarasi ishonch intervalining yuqori chegarasi 2024 6856,66 6187,91 7525,42 2025 6905,54 5449,21 8061,87 2026 6925,61 5359,60 8491,62 2027 6933,85 5018,76 8848,94 2028 6937,23 4717,99 9156,48 2029 6938,62 4448,63 9428,61 ishlab chiqilgan …

4 / 4

avto transport yo’lovchilari soni prognozlash - Page 4

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 4 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"avto transport yo’lovchilari soni prognozlash" haqida

“мamlakatimizda milliy tovarlar raqobatbardoshligini oshirish yo’llari” magistrlik dissertatsiyasi bo’yicha surxondaryo viloyati qishloqlarida taksi yengil avto transportlarida olib yurilgan qatnovchilar soni ko‘rsatkichini arima modellari bilan prognozlashtirish marjona rustamova termiz iqtisodiyot va servis universiteti magistranti kirish. vaqtli qatorlarni prognoz qilish uchun mashhur va keng qo'llaniladigan statistik usullardan biri arima modellashtirish usulidir. arima modeli tarkibiy qismlari: 1. avtoregressiya (ar(p)): 2. integratsiyalashgan (i(d)): 3. harakatlanuvchi o'rtacha (ma(q)): modeldan surxandaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni ko’rsatkichini prognozlashda foydalanamiz. asosiy qism. surxandaryo viloyatida xizmatlar sohasi holatini belgilab ber...

Bu fayl DOC formatida 4 sahifadan iborat (115,0 KB). "avto transport yo’lovchilari soni prognozlash"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: avto transport yo’lovchilari so… DOC 4 sahifa Bepul yuklash Telegram