arima modeli

DOCX 4 стр. 61,0 КБ Бесплатная загрузка

4 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 61,0 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 4

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (4 стр.)

Прокрутите вниз 👇

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 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)[footnoteref:1] [1: ] malumki, arima yordamida modellashtirish quyidagi bosqichlarda amalga oshiriladi: …

2 / 4

for 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 …

3 / 4

coefficient 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[footnoteref:2] [2: ] 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 …

4 / 4

9999 2081.3444 2724.4580000000001 3335.7377000000001 3515.7071000000001 3464.3737563848022 3758.7141990126529 4086.8637230728364 4502.48279 1282423 4747.7988092354499 5100.4107583226023 5399.8960999999999 5662.9848000000002 5882.1060063144996 5728.3008 5145.3792999999996 6094.3501999999999 6447.6724856070332 6737.6166899999998 image2.png image1.png

Хотите читать дальше?

Скачайте все 4 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "arima modeli"

“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 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’rs...

Этот файл содержит 4 стр. в формате DOCX (61,0 КБ). Чтобы скачать "arima modeli", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: arima modeli DOCX 4 стр. Бесплатная загрузка Telegram