qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish
Page preview (5 pages)
Scroll down 👇
![atorining statsionarligini aniqlaymiz. odatda statsionar vaqtli qatorlar o‘rtachalari o‘zgarmas bo‘ladi. 1-rasmdan ko‘rinib turibdiki, qatorning oʻrtachalari oʻzgarmas emas. shu sababli birinchi farqlarning statsionarligini tekshiramiz, ya’ni modelning integratsiyalanganlik darajasi boʻladi (1-jadval). 1-jadval kengaytirilgan dikki-fuller testi natijalari[footnoteref:2] [2: gretl dasturida muallif tomonidan shakllantirildi.] augmented dickey-fuller test 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 …](https://cdn.faylhub.uz/previews/pages/preview_kCARcHI.webp "qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish - Page 2")
![* phi_1 −0.000715984 0.206335 −0.003470 0.9972 mean dependent var 245.3659 s.d. dependent var 291.9518 mean of innovations −0.006128 s.d. of innovations 285.5345 r-squared 0.973805 adjusted r-squared 0.973805 log-likelihood −162.6859 akaike criterion 331.3719 schwarz criterion 334.7783 hannan-quinn 332.2286 real imaginary modulus frequency ar root 1 -1396.6794 0.0000 1396.6794 0.5000 muammoni bartaraf etish uchun konstantasiz model tajriba qilindi (3-jadval) 3-jadval regression tahlil natijalari[footnoteref:5] [5: gretl dasturida muallif tomonidan shakllantirildi.] model 2: arima, using observations 2001-2023 (t = 23) dependent variable: (1-l) y standard errors based on hessian 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 koʻrinishi quyidagicha boʻladi: (2) modelning barcha parametrlari fisherning z …](https://cdn.faylhub.uz/previews/pages/preview_dsSmptA.webp "qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish - Page 3")
![tlar chizmasi 3-rasmda berilgan. 3-rasm. surxondaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yoʻlovchilar soni ko’rsatkichining prognoz qiymatlari (mln. yo’lovchi / km)[footnoteref:7] [7: gretl dasturida muallif tomonidan shakllantirildi] xulosa. shunday qilib, surxondaryo viloyatida avtomobil transportida tashilgan yo’lovchilar soni koʻrsatkichi prognoz qiymatlari 2029 yilga kelib 6938,62 mln. yo’lovchi / km ni tashkil qiladi. bu esa joriy qiymatning 103% ni taskil qiladi. foydalanilgan adabiyotlar ro’yxati 1. kinjaev k. n., turaev b. e. forecasting the digital economic indicators of the republic of uzbekistan using arima models // excellencia: international multi-disciplinary journal of education. volume 02, issue 10, 2024 - pp. 668-673 2. www.surxonstat.uz – surxondaryo viloyati statistika boshqarmasi rasmiy sayti. 2000-yil 2001-yil 2002-yil 2003-yil 2004-yil 2005-yil 2006-yil 2007-yil 2008-yil 2009-yil 2010-yil 2011-yil 2012-yil 2013-yil 2014-yil 2015-yil 2016-yil 2017-yil 2018-yil 2019-yil 2020-yil 2021-yil 2022-yil 2023-yil 1094.2 1142.8 1250 1463.1 1571.578 1877.6868999999999 2081.3444 2724.4580000000001 3335.7377000000001 3515.7071000000001 3464.3737563848022 3758.7141990126529 4086.8637230728364 4502.482791282423 4747.7988092354499 5100.4107583226023 5399.8960999999999 5662.9848000000002 5882.1060063144996 5728.3008 5145.3792999999996 6094.3501999999999 …](https://cdn.faylhub.uz/previews/pages/preview_fK98xCh.webp "qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish - Page 4")
About "qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish"
qishloq joylarda yoʻlovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish turayev bahrom ergashevich termiz iqtisodiyot va servis universiteti magistranti annotatsiya: ushbu maqolada arima modellari yordamida qishloq joylarda yoʻlovchi tashish hajmi koʻrsatkichi modellashtirilgan. dastlab vaqtli qator statsionarligi tekshirilgan. avtokorrelyatsiya korrelogrammasi orqali model tartibi aniqlangan. modellashtirishda konstanta statistik ahamiyatga ega boʻlmaganligi sababli modeldan chiqarib tashlangan. modellashtirish natijalari boʻyicha 2029 yilga qadar prognoz qiymatlar ishlab chiqilgan. kalit soʻzlar: arima, model, yoʻlovchi tashish, prognoz. kirish. tadqiqot metodologiyasi. vaqtli qatorlarni prognoz qilish uchun mashhur va keng qoʻllaniladigan statistik usullardan biri...
This file contains 6 pages in DOCX format (60.8 KB). To download "qishloq joylarda yo‘lovchi tashish xizmati hajmini arima modellari yordamida prognozlashtirish", click the Telegram button on the left.
DOC
DOC
DOC
DOCX
DOC
DOCX
DOCX
DOCX