ECONOMETRIC MODELING AND FORECASTING OF SUSTAINABLE DEVELOPMENT INDICATORS OF "UZBEKTELECOM" JOINT-STOCK COMPANY.

ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 713 “O‘ZBEKTELEKOM” AKSIYADORLIK JAMIYATINING BARQAROR RIVOJLANISH KO‘RSATKICHLARINI EKONOMETRIK MODELLASHTIRISH VA PROGNOZLASH. Toshkent axborot texnologiyalari universiteti mustaqil izlanuvchisi Islomov Javlon Rasulovich Annotatsiya. shbu maqolada aloqa va telekommunikatsiya korxonalarida raqobatbardoshlik darajasini oshirish jarayonida innovatsion faoliyatni boshqarishning zamonaviy yondashuvlari tahlil qilinadi. Tadqiqotda telekommunikatsiya subyektlarining innovatsion rivojlanish samaradorligini baholovchi besh yo‘nalishdan iborat integral model taklif etilgan. Ushbu model moliyaviy-iqtisodiy natijalar, innovatsion faoliyatning moliyaviy ko‘rsatkichlari, ichki resurs salohiyati, innovatsiyalar natijadorligi va raqamlashtirish darajasini o‘z ichiga oladi. “O‘zbektelekom” AJ misolida 2016–2021yillar kesimida integral ko‘rsatkich S hisoblab chiqilgan bo‘lib, S < 1 bo‘lgan holatlarda boshqaruv qarorlarini qayta ko‘rib chiqish, xodimlar malakasini oshirish, tashkiliy tuzilmani optimallashtirish va ilmiy-tadqiqot tashkilotlari bilan hamkorlikni kengaytirish zarurligi asoslab berilgan. Maqolada, shuningdek, telekommunikatsiya korxonalarida innovatsion boshqaruv tizimini joriy etish algoritmi ishlab chiqilgan bo‘lib, u innovatsion jarayonning uzluksizligi, teskari aloqa mexanizmlarining mavjudligi va kompleks baholash tamoyillariga tayanadi. Taklif etilgan yondashuv raqamli transformatsiya sharoitida aloqa korxonalarining raqobatbardoshligini oshirishning amaliy yo‘nalishlarini belgilashga xizmat qiladi. Kalit soʻzlar. barqaror rivojlanish; “O‘zbektelekom” AJ; ekonometrik modellashtirish; ko‘p omilli regressiya; korrelyatsion tahlil; tavsifiy statistika; normal taqsimot; multikollinerlik; determinatsiya koeffitsiyenti (R²); Fisher F-mezoni; Student t-mezoni; Durbin–Uotson mezoni; prognozlash; xizmat ko‘rsatish hajmi; mehnat unumdorligi; ish haqi; telekommunikatsiya tarmog‘i; raqamli transformatsiya. Respublikamizda telekommunikatsiya tarmog‘ining rivojlanish ko‘rsatkichlarini ekonometrik modellashtirish – mazkur tarmoq daromadiga ta’sir etuvchi omillarni miqdoriy aniqlash hamda ularni rivojlantirish bo‘yicha optimal qarorlar ishlab chiqarishga imkon beradi. Tadqiqot jarayonida «O‘ZBEKTELEKOM» AJ da barqaror rivojlanishini oshirishning ekonometrik modeli ishlab chiqildi. Modelning statistik tanlanmasiga korxonaning 2020-2024 yillar davomidagi ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari kiritildi. Bu jarayonda natijaviy ko‘rsatkich hisoblangan barqaror rivojlanishga omillarni ta’sir etish darajasi baholandi. Tadqiqot jarayonida «O‘ZBEKTELEKOM» AJ da mehnat unumdorligini oshirishning ekonometrik modeli ishlab chiqildi. Modelning statistik tanlanmasiga korxonaning 2013-2019 yillar davomidagi ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari kiritildi. Bu jarayonda natijaviy ko‘rsatkich hisoblangan «mehnat unumdorligi»ga kiritilgan omillarni ta’sir etish darajasi baholandi. 1-jadval Korxonada barqaror rivojlanishga ta’sir etuvchi omillar 1 Natijaviy ko‘rsatkich: barqaror rivojlanish (tn) ‒ Y Omillar Belgi Xizmat ko’rsatish hajmi (tn) X1 1 Muallif tomonidan ishlab chiqilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 714 Korxonada jami ishchi-xodimlar soni (kishi) X2 Korxonaning xizmat ko’rsatish quvvati (tn) X3 Asosiy xizmat ko’rsatishda band bo‘lganlar(kishi) X4 Korxona o‘rtacha ish haqi miqdori (mln. so‘m) X5 Ish vaqti fondi (soat) X6 Korxonada mehnat unumdorligiga ta’sir etuvchi omillar sifatida quyidagi ko‘rsatkichlar olindi: xizmat ko’rsatish hajmi (t) – X1, korxonada jami ishchi-xodimlar soni (kishi) – X2, korxonaning xizmat ko’rsatish quvvati (tn) – X3, asosiy xizmat ko’rsatishda band bo‘lganlar (kishi) – X4, korxonada o‘rtacha ish haqi miqdori (mln. so‘m) – X6, va ish vaqti fondi (soat) – X8 (2-jadval). 2-jadval Korrelyatsion-regression tahlilga kiritilgan omillar qiymatlari 2 Y(t) X1 X2 X3 X4 X5 X6 2018 10,4 7241 640 12000 585 180000 1526400 2019 12,3 7594 685 12500 617 340000 1633725 2020 12,6 8055 716 15000 638 500000 1707660 2021 13,7 8851 752 15000 645 550000 1793520 2022 16,5 10956 785 13600 662 650000 1872225 2023 15,7 11516 943 13600 735 800000 2249055 2024 25,2 19076 973 22600 758 1200000 2320605 Barqaror rivojlanishgaga ta’sir etuvchi omillarni ekonometrik tahlil qilishdan avval tavsifiy statistika o‘tkaziladi. Tavsifiy statistika har bir omilning xususiy ko‘rsatkichlarini hisoblashga imkon beradi. 2-jadvalda omillarni tavsifiy statistika qiymatlari keltirilgan. 3-jadval Omillarning hisoblangan tavsifiy statistika qiymatlari 3 LNY LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 Mean (ўртача) 2.76167 4 9.28668 5 6.68400 4 9.64310 2 7.82222 9 13.2787 8 14.4609 6 Median (медиана) 2.68552 8 9.19496 4 6.64421 0 9.56681 5 7.62077 7 13.3012 0 14.42116 Maximum (максиму м) 3.22684 4 9.87919 5 6.88959 1 10.0257 1 8.62029 1 14.0778 7 14.6665 5 Minimum (минимум ) 2.50959 9 8.88751 5 6.46146 8 9.39266 2 7.118826 12.1007 1 14.2384 2 Std. Dev. (стандарт четланиш) 0.28044 5 0.39420 1 0.16808 0 0.24851 2 0.55546 4 0.65192 5 0.16808 0 2 Muallif tomonidan « O‘ZBEKTELEKOM» AJ xorijiy korxonasining statistik ma’lumotlari асосида тузилган. 3 Muallif hisob-kitpoblari asosida tuzilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 715 Skewness (асимметр ия) 0.73233 5 0.63092 9 0.14366 4 0.82713 6 0.43699 3 - 0.48740 3 0.14366 4 Kurtosis (эксцесс) 2.01051 4 1.87965 3 1.47324 2 2.10670 0 1.83166 0 2.43857 8 1.47324 2 JarqueBera (ЖакБера) 1.04144 7 0.94915 5 0.80451 6 1.17820 1 0.70962 4 0.42181 3 0.80451 6 Probability 0.59409 0 0.62214 8 0.66880 8 0.55482 6 0.70130 5 0.80985 0 0.66880 8 Sum 22.0933 9 74.2934 8 53.4720 3 77.1448 2 62.5778 3 106.230 3 115.6877 Sum Sq. Dev. 0.55054 4 1.08776 1 0.19775 6 0.43230 9 2.15978 3 2.97504 4 0.19775 6 Observati ons 8 8 8 8 8 8 8 Tavsifiy statistika asosida ekonometrik modelga kiritilayotgan har bir omilning o‘rtacha, mediana, maksimal va minimal qiymatlari, standart chetlanishi, asimmetriya va ekssess qiymatlari, normal taqsimotni tekshirish uchun Jak-Bera koeffitsiyentlari hisoblanadi. Ushbu tavsifiy statistika orqali ayrim omillarni ekonometrik modelga qo‘shish yoki qo‘shmaslik to‘g‘risida qaror qilinadi. Demak, tavsifiy statistikada aniqlangan barcha omillar normal taqsimotga bo‘ysunishini tekshirish lozim. Quyidagi 1-rasmdan har bir omilning normal taqsimotga bo‘ysunishi, simmetrikligi va taqsimot funksiyasi zichligining o‘tkir yoki yassiligini aniqlash mumkin. 1-rasmdan ko‘rish mumkinki, natijaviy ko‘rsatkich lnY va ta’sir etuvchi omillarning lnX1, lnX2, lnX3, lnX4, va lnX5 asimmetriya koeffitsiyentlari musbat bo‘lganligi uchun taqsimot funksiyasi grafiklari ko‘proq o‘ng tomonga siljigan (ya’ni, simmetriklik buzilgan). Lekin lnX6 omilning asimmetriya koeffitsiyentlari manfiy ishoraga ega bo‘lganligi uchun, ularning taqsimot funksiyasi grafiklari chap tomonga siljigan. 3.4-rasmdagi grafiklarga e’tibor beradigan bo‘lsak, ekonometrik modelga kiritiladigan barcha omillar normal taqsimot qonuniga bo‘ysunar ekan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 716 0 1 2 3 4 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 Density lnY 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 8.0 8.4 8.8 9.2 9.6 10.0 10.4 Density lnX1 0 1 2 3 4 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7.0 7.1 7.2 Density lnX2 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 9.0 9.2 9.4 9.6 9.8 10.0 10.2 10.4 Density lnX3 0 2 4 6 8 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7.0 Density lnX4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 Density lnX5 .0 .2 .4 .6 .8 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0 Density lnX6 0 1 2 3 4 -3.6 -3.4 -3.2 -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 -2.2 -2.0 Density lnX7 0 1 2 3 4 14.0 14.1 14.2 14.3 14.4 14.5 14.6 14.7 14.8 14.9 Histogram Kernel Normal Density lnX8 1-rasm. Omillar bo‘yicha taqsimot funksiyalari zichliklari 4 2-rasmda natijaviy omil lnY va ta’sir etuvchi omillarning o‘rtasidagi aloqalar keltirilgan. Bu yerda ayrim omillar natijaviy omil lnY bilan teskari bog‘langan (masalan, lnY va lnX5), ayrimlari esa to‘g‘ri bog‘langan (masalan, lnY va lnX1, lnY va lnX2 va boshqalar). 4 Muallif hisob-kitoblari asosida tuzilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 717 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6 9.8 10.0 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX1 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX2 9.2 9.4 9.6 9.8 10.0 10.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX3 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX4 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4 8.8 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX6 -3.4 -3.2 -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX7 14.2 14.3 14.4 14.5 14.6 14.7 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 lnY lnX8 2-rasm. Natijaviy omil lnY va unga ta’sir etuvchi omillar lnXi o‘rtasida bog‘lanishlar grafiklari 5 Yuqorida 2-rasmda natijaviy omil lnY va unga ta’sir etuvchi omillar lnXi o‘rtasida bog‘lanish shakllari keltirilgan bo‘lsa, quyidagi 3-jadvalda bog‘lanishlar zichligi, ularning ishonchliliklari va ehtimolliklari keltirilgan. Ushbu jadvaldan ko‘rish mumkinki, xususiy korrelyatsiya koeffitsiyentlari – bu natijaviy omil va unga ta’sir etuvchi omillar o‘rtasidagi bog‘lanish zichligini ko‘rsatadi. Demak, xususiy korrelyatsiya koeffitsiyentlari natijaviy omil (barqaror rivojlanishga, lnY) va ta’sir etuvchi omillar o‘rtasida zich bog‘lanishlar mavjudligini ko‘rsatmoqda, ya’ni xususiy korrelyatsiya koeffitsiyentlari qiymati 0,7 dan katta. Ammo, lnX5 va lnX7 omillar natijaviy omilga teskari ta’sir ko‘rsatar ekan, chunki ular orasidagi korrelyatsiya koeffitsiyentlari manfiy ishoraga ega. 3-jadval Omillar o‘rtasidagi korrelyatsion matritsa 6 Covariance Analysis: Ordinary Date: 04/09/25 Time: 02:16 Sample: 2018 2024 Included observations: 18 5 Muallif hisob-kitoblari asosida tuzilgan. 6 Muallif hisob-kitoblari asosida tuzilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 718 Correlation t-Statistic Probabil ity LNY LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNY 1.00000 0 LNX1 0.98891 1 1.00000 0 16.3107 9 ----- 0.0000 ----- LNX2 0.88638 7 0.93077 0 1.00000 0 4.68996 3 6.23597 3 ----- 0.0034 0.0008 ----- LNX3 0.90029 7 0.90655 0 0.58056 8 1.00000 0 5.06637 3 5.26081 5 3.05884 2 ----- 0.0023 0.0019 0.0223 ----- LNX4 0.88236 0 0.94242 6 0.95524 4 0.84426 9 1.00000 0 4.59294 8 6.90297 3 7.90979 0 358840 ----- 0.0037 0.0005 0.0002 0.0084 ----- LNX5 - 0.47881 8 - 0.47473 5 - 0.51419 1 - 0.08343 2 - 0.43222 4 1.00000 0 - 1.33596 1 - 1.32123 6 - 1.46851 2 - 0.20508 2 - 1.17405 9 ----- 0.2300 0.2346 0.1923 0.8443 0.2849 ----- LNX6 0.85963 5 0.90254 2 0.94164 8 0.83141 6 0.92135 1 - 0.28731 1 1.00000 0 4.12142 3 5.13412 0 6.85255 0 3.66515 1 5.80564 8 - 0.73474 4 ----- 0.0062 0.0021 0.0005 0.0105 0.0011 0.4902 ----- ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 719 Bundan tashqari 3-jadvalda juft korrelsiya koeffitsiyentlari ham mavjud bo‘lib, ular ta’sir etuvchi omillar (lnXi, lnXj) o‘rtasida bog‘lanish zichliklarini ko‘rsatadi. Bu yerda eng muhim holat bo‘lib, ta’sir etuvchi omillar bir-biri bilan zich bog‘lanmasligi kerak. Ya’ni, multikolleniarlik mavjud bo‘lmasligi lozim. Agar ikkita ta’sir etuvchi omil o‘rtasida juft korrelyatsiya koeffitsiyenti qiymati 0,7 dan kichik bo‘lsa, multikolleniarlik mavjud emas deyiladi. 3.6-jadval ma’lumotlaridan ko‘rish mumkinki, ayrim ta’sir etuvchi omillar o‘rtasida bog‘lanish zichliklari 0,7 dan katta ekan. Demak, ta’sir etuvchi omillar o‘rtasida multikolleniarlik mavjud ekan. Bundan tashqari 3-jadvalda korrelyatsiya koeffitsiyentlarining ishonchliligi va ehtimolligini aniqlash bo‘yicha koeffitsiyentlar hisoblangan. Har bir korrelyatsiya koeffitsiyentining pastki qismida uning t-Styudent mezoni hisoblangan qiymati va ehtimolligi keltirilgan. Omillar o‘rtasida hisoblangan ehtimollik 0,05 dan katta bo‘lmaslik sharti qo‘yiladi. Masalan, korxonada jami ishchi-xodimlar soni (lnX2) va korxonaning ishlab chiqarish quvvati (lnX3) o‘rtasida xususiy korrelyatsiya koeffitsiyenti 58057,0 4ln,ln = XY r , 0588,3=t va 0223,0prob.= ga teng. Bu esa mazkur ikki omil o‘rtasida o‘rtacha bog‘lanish borligini, xususiy korrelyatsiya koeffitsiyenti ishonchli ekanligi va 95 foiz aniqlikda ikki omil o‘rtasida musbat bog‘lanish mavjudligini ko‘rsatadi. Juft korrelyatsiya koeffitsiyentlari bo‘yicha, masalan, eksportga chiqarilgan tovar-mahsulot hajmi (lnX5) va korxona o‘rtacha ish haqi miqdori (mln. so‘m) (lnX6) o‘rtasida xususiy korrelyatsiya koeffitsiyenti 2873,0 7ln,4ln −= XX r , 7347,0−=t va 4902,0prob.= ga teng. Bu ushbu ikki omil o‘rtasida teskari sust bog‘lanish mavjudligini hamda juft korrelyatsiya koeffitsiyenti ishonchli emas ekanligini ko‘rsatadi (prob>0,05). Demak, ko‘p omilli ekonometrik modelga kiritiladigan omillar o‘rtasida korrelyatsiya koeffitsiyentlari t-Styudent mezoni hisoblangan qiymati va ehtimolligi bo‘yicha quyiladigan talablarga javob berar ekan. Korrelyatsion tahlildan so‘ng barcha omillarni umumiy ekonometrik modelga kiritamiz va maxsus talablarga javob bermaydigan omillarni chiqarib tashlaymiz. Demak, keyingi bosqichda ko‘p omilli ekonometrik model tuzamiz. Umumiy holda ko‘p omilli ekonometrik model quyidagi ko‘rinishga ega:  +++++= nnxxxy ... 22110 , bu yerda: y - natijaviy omil, i x - ta’sir etuvchi omillar,  - tasodifiy xato. Ko‘p omilli ekonometrik modeldagi noma’lum n  ,...,,, 210 parametrlarini aniqlashda "eng kichik kvadratlar usuli" qo‘llaniladi. Ko‘p omilli ekonometrik modelning noma’lum parametrlarini hisoblashda EViews dasturidan foydalandik. Ko‘p omilli ekonometrik modelni tuzishda dastlabki hisob-kitoblar shuni ko‘rsatdiki, ta’sir etuvchi lnX1, lnX2, lnX3, lnX4 ва lnX5 omillar standart xatolik, Styudent mezoni, r-qiymat bo‘yicha tekshirishlarga javob bermadi. Ya’ni, mazkur omillarning standart xatolarining yuqoriligi, Styudent mezoni bo‘yicha hisoblangan qiymatlar jadval qiymatidan kichik ekanligi va r-qiymatning 0,05 dan katta ekanligi aniqlandi. Keyingi bosqichda yuqorida keltirilgan ta’sir etuvchi lnX1, lnX2, lnX3, lnX4 ва lnX5 omillar tuzilayotgan ko‘p omilli ekonometrik model tarkibiga kiritilmaydi. Natijada tuziladigan ko‘p omilli ekonometrik modelning hisoblangan parametrlari quyidagi 4jadvalda keltirilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 720 4-jadval ma’lumotlaridan foydalanib ko‘p omilli ekonometrik modelning matematik ko‘rinishini keltiramiz: 641 ln0046,0ln9850,0ln0033,10678,0ln xxxy −−+−= Hisoblangan ko‘p omilli ekonometrik model shuni ko‘rsatadiki, xizmat ko’rsatish hajmi (lnx1) o‘rtacha 1,0 foizga ortsa, barqaror rivojlanishga (lny) o‘rtacha 1,0033 foizga ortishi mumkin ekan. Asosiy ishlab chiqarishda band bo‘lganlar (lnx2) o‘rtacha 1,0 foizga ortishi, barqaror rivojlanishgani (lny) o‘rtacha 0,9850 foizga kamayishiga olib kelar ekan. (Ushbu teskari bog‘liqlik omillar o‘rtasidagi korrelyatsiya matritsasida ham o‘z ifodasini topgan). Korxonada o‘rtacha ish haqi miqdori (lnx6) o‘rtacha 1,0 foizga oshishi, barqaror rivojlanishga hajmini (lny) o‘rtacha 0,0046 foizga kamayishiga olib kelishi kuzatilmoqda. 4-jadval Ko‘p omilli ekonometrik modelning hisoblangan parametrlari 7 Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 04/09/2025 Time: 02:20 Sample: 2025 2030 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNX1 1.003312 0.005772 173338 0.0000 LNX4 -0.985039 0.020261 -48.61714 0.0000 LNX6 -0.004586 0.002002 -2.290709 0.0214 C -0.067806 0.079036 -0.857923 0.4393 R-squared 0.999973 Mean dependent var 2.761674 Adjusted R-squared 0.999952 S.D. dependent var 0.280445 S.E. of regression 0.001942 Akaike info criterion -9.343358 Sum squared resid 1.51E-05 Schwarz criterion -9.303637 Log likelihood 41.37343 Hannan-Quinn criter. -9.611259 F-statistic 48659.43 Durbin-Watson stat 2.205778 Prob(F-statistic) 0.000000 Ko‘p omilli ekonometrik model sifatini tekshirish uchun determinatsiya koeffitsiyentini tekshiramiz. Determinatsiya koeffitsiyenti natijaviy omil necha foizga modelga kiritilgan omillardan tashkil topishini ko‘rsatadi. Hisoblangan determinatsiya koeffitsiyenti (R2 - R-squared) 0,9999 ga teng. Bu esa korxonada barqaror rivojlanishga hajmining 99,99 foizi ko‘p omilli ekonometrik modelga kiritilgan omillardan tashkil topishini ko‘rsatmoqda. Qolgan 0,01 foizi (1,0-0,9999) esa hisobga olinmagan omillar ta’siridir. Ko‘p omilli ekonometrik modeldagi omillarning standart xatoliklarining ham kichik qiymatlarni qabul qilganligi ham modelning statistik ahamiyati yuqori ekanligidan dalolat beradi. 7 Muallif hisob-kitoblari asosida tuzilgan. ISSN: 2582-4686 SJIF 2021-3.261,SJIF 20222.889, 2024-6.875 ResearchBib IF: 9.948 / 2024 VOLUME-5, ISSUE-12 721 Modellarni turli miqdordagi omillar bilan taqqoslash imkoniyati bo‘lishi va ushbu miqdordagi omillar R2 statistikaga ta’sir etmasligi uchun odatda tekislangan determinatsiya koeffitsiyentidan foydalaniladi, ya’ni: 2 2 2 adj. 1 y s s R−= Tekislangan determinatsiya koeffitsiyenti (Adjusted R-squared) 0,9999 ga teng bo‘lishi va uning R2 ga yaqinligi, modelning ta’sir etuvchi omillar soni o‘zgarishi atrofida qiymatlarni qabul qila olishini bildiradi. Ko‘p omilli ekonometrik modelning statistik ahamiyatliligini yoki o‘rganilayotgan jarayonga adekvatligini (mos kelishini) tekshirishda Fisherning F-mezoni qo‘llaniladi. Fisherning hisoblangan F-mezoni qiymati uning jadvaldagi qiymati bilan taqqoslanadi. Agar Fҳисоб > Fжадвал bo‘lsa, u holda ko‘p omilli ekonometrik model statistik ahamiyatli deyiladi va undan natijaviy ko‘rsatkich – korxonada barqaror rivojlanishga hajmini (lny) kelgusi davrlarga prognozlashda foydalanish mumkin bo‘ladi. Demak, modelning statistik ahamiyatliligini tekshirish uchun F-mezonning jadval qiymatini topamiz. Buning uchun ozodlik darajalari mk = 1 va 1 2−−= mnk hamda  ahamiyatlik darajasi bo‘yicha qiymatlarni hisoblaymiz. Ahamiyatlik darajasi 05,0=  va ozodlik darajalari 3 1=k va 4138 2=−−=k dan kelib chiqib, F-mezonning jadval qiymati 12,9 жадвал =F ga teng. F-mezonning hisoblangan qiymati Fhisob =48659,43 ва Fhisob > Fjadval sharti bajarilganligi uchun ko‘p omilli ekonometrik modelni statistik ahamiyatli deyish mumkin hamda undan korxonada barqaror rivojlanishga hajmini (lny) kelgusi davrlarga prognozlashda foydalanish mumkin bo‘lar ekan. Ko‘p omilli ekonometrik modelning hisoblangan parametrlari (regressiya koeffitsiyentlari) ishonchliligini tekshirishda Styudentning t-mezonidan foydalaniladi. Styudentning t-mezonining hisoblangan (thisob) va jadval (tжадвал) qiymatlarini taqqoslab, Н0 gipotezani qabul qilamiz yoki rad etamiz. Buning uchun t-mezonning jadval qiymatini tanlangan ishonchlilik ehtimoli (  ) va ozodlik darajasi ( 1d.f. −−= mn ) shartlar asosida topamiz. Bu yerda n - kuzatuvlar soni, m - omillar soni. Ishonchlilik ehtimoli 05,0=  va ozodlik darajasi 61310d.f. =−−= bo‘lganda, t-mezoning jadval qiymati 4460,2 жадвал =t ga teng. Har bir omil bo‘yicha t-mezonning hisoblangan qiymatlari 05,0=  aniqlikda jadval qiymatidan katta ekanligini ko‘rish mumkin (3.6-jadval). Bu esa mazkur omillarning ko‘p omilli ekonometrik modelda qatnashishlariga imkon beradi. Ko‘p omilli ekonometrik modelda lnX6 ning ehtimolligi (0,0949) 05,0=  dan katta va 1,0=  dan kichik bo‘lganligi sababli ham ushbu omilni ko‘p omilli ekonometrik modelda qoldiramiz. Demak, ko‘p omilli ekonometrik model da barcha ta’sir etuvchi omillar modelda qoldiriladi va prognozda foydalaniladi. Ko‘p omilli ekonometrik model bo‘yicha natijaviy omil qoldiqlarida avtokorrelyatsiyani tekshirish uchun Darbin-Uotson (DW) mezonidan foydalanamiz. Hisoblangan DW qiymati jadvaldagi DWL va DWU bilan solishtiriladi. Agar DWhisob<DWL dan kichik bo‘lsa, qoldiqlarda avtokorrelyatsiya mavjud deyiladi. DWhisob>DWU dan katta bo‘lsa, qoldiqlarda avtokorrelyatsiya mavjud emas deyiladi. Darbin-Uotson mezonining pastki chegarasi qiymati DWL=0,83 ga teng va yuqori chegarasi qiymati DWU=1,96 ga teng. DWhisob=2,205778 ga teng. Demak, DWhisob>DWU bo‘lgani uchun natijaviy omil (barqaror rivojlanishga hajmi - (lny)) qoldiqlarida avtokorrelyatsiya mavjud emas ekan.