Korxona iqtisodiyoti va menejmanti

Omillar
Belgi
Aholi jon boshiga to’g’ri keluvchi o’rtacha daromad (ming so’m)	x1
Qayta moliyalashtirish foizi (%)	x2
Shirkat debitorlik qarzdorligi (ming so’m)	x3
Shirkat kreditorlik qarzdorligi (ming so’m)	x4
Sotilgan mahsulot tannarxi (ming so’m)	x5
Mahsulot sotishning yalpi foydasi (ming so’m)	x6

Ushbu tadqiqot “Yunusobod kommunal sitora servis” xususiy uy-joy mulkdorlari shirkati sof foydasiga ta’sir etuvchi omillar sifatida aholi jon boshiga to’g’ri keluvchi o’rtacha daromad (ming so’m), qayta moliyalashtirish foizi (%), shirkat debitorlik qarzdorligi (ming so’m), shirkat kreditorlik qarzdorligi (ming so’m), sotilgan mahsulot tannarxi (ming so’m), mahsulot sotishning yalpi foydasi kabi ko’rsatkichlarni tanlab oldik (24-jadval).
Korrelyatsion-regression tahlilga kiritilishi lozim bo’lgan omillar qiymatlari mos tartibda joylashtirib chiqamiz (25-jadval).

25-jadval Korrelyatsion-regression tahlilga kiritilgan omillar qiymatlari

Yillar x₁ x₂ x₃ x₄ x₅ x₆ y

2004	295,3	16	30 025 660,0	26 600 452,0	2 560,0	12 505,5	8 456,2
2005	367,9	16	32 880 200,0	28 215 400,0	2 890,0	13 598,7	9 006,3
2006	489,1	16	36 254 820,0	31 156 880,0	3 090,0	14 980,9	9 450,5
2007	621,2	14	38 255 015,0	33 550 400,0	3 569,0	15 875,2	9 880,2
2008	838,5	14	40 258 700,0	35 800 026,0	4 215,0	16 020,6	10 564,2
2009	1060,7	14	49 256 860,0	38 256 900,0	4 890,0	16 900,7	10 985,3
2010	1405,5	14	53 596 700,0	42 501 000,0	5 450,0	17 899,7	11 348,7
2011	1730,2	12	24 479 000,0	792 100,0	6 730,0	25 650,0	14 911,7
2012	2601,9	12	40 671 500,0	1 450 600,0	15 886,2	28 277,6	14 710,5
2013	3166,5	12	45 860,8	31 217,7	41 963,5	18 496,0	74,5
2014	3489,5	10	36 818,0	37 323,5	52 935,0	19 701,5	149,1

Omillar bog’liqligining ekonometrik modelini aniqlash uchun ko’p omilli korelyatsion-regression tahlil usulidan foydalaniladi. Ishda samaradorlik ko’rsatkichlarini tahlil qilish uchun quyidagi ekonometrik modellardan (ko’p omilli regressiya tenglamalardan) foydalanildi:

1) y=β0 +∑βi хi i=1	(1) Chiziqli model ;
m 2) y=β0 +∑βi lnxi i=1	(2) Logorifmik model;
m βi 3) y^=β0 ^+∑ x	(3) Giperbolik model;

=1 m
4) y^=β₀∏x_i^βi (4) Ko’rsatkichli model.
i=1
Bunda, β₀ – ozod had;
y – shirkat sof foydasi ko’rsatkichisi; x_i – shirkat sof foydasiga ta’sir etuvchi omillar; β_i – ko’p omilli model parametrlari; (i= 1,2,3....m); m – tanlangan omillar soni.
Berilgan y = f (x₁, x₂, .... , x_n) bog’liqlikni topish zarur. Ushbu bog’liqlikni aniqlashda eng kichik kvadratlar usulidan foydalanamiz.
26-jadval Ko’p omilli regression tahlilda foydalanilgan belgilar

№	Nomi	Ifodalanishi
1	Konstanta, ozod had	β0
2	Ko’p omilli korrelyatsiya koeffitsienti	R^2
3	Ko’p omilli regressiya tenglamasining noma’lum parametrlari	Β1, β2,... βk
4	Baholashning standart xatosi	Qiymati qancha kichik bo’lsa model shuncha ahamiyatli hisoblanadi
5	Determinatsiya koeffitsienti	Qiymati qanchalik 1 sonida yaqin model adekvat hisoblanadi
6	F – Fisher koeffitsienti	Fhaq > Ftabl bo’lsa determinatsiya koeffitsienti ahamiyatli hisoblanadi
7	P-qiymat	(“nolli” gipotezaning ahamiyatliligini ko’rsatuvchi mezon) 0,05 dan kichik ko’rsatkich tegishli model ahamiyatli hisoblanadi

Ko’p omilli korrelyatsion bog’lanishning xususiyati shundaki, uning regressiya tenglamasida bir necha muhim va mohiyatli omillar ishtirok etadi. Bu omillardan eng mohiyatlisini to’g’ri tanlash va ularni regressiya tenglamasiga kiritish katta ahamiyatga egadir. Omillarni tanlash va sifat jihatdan nazariy tahlil qilishga asoslanadi va uch bosqichda o’tkaziladi. Birinchi bosqichda (dastlabki tahlilda) omillar hech qanday shart qo’yilmasdan tanlanadi. Ikkinchi bosqichda ular juft korrelyatsiya koeffitsentlaridan foydalangan holda tahlil qilinadi. Buning uchun belgilar y₁, x₁, x₂, ..., x_n o’rtasidagi juft korrelyatsiya koeffitsentlarining matritsasi tuziladi. Omillarni tahlil qilishning uchinchi bosqichida regressiya tenglamasi aniqlanadi va uning parametrlarining mohiyatli bo’lishi yoki bo’lmasligi maxsus mezonlar bilan baholanadi.


Ushbu omillarning natijaviy belgiga ta’sirini aniqlash uchun korrelyatsion tahlil usullaridan foydalanish mumkin. Bunda juft korrelyatsiya koeffitsienti quyidagicha aniqlanadi:
rij = (∑x_i²(∑−(∑xi xxj_i )−2∑/ⁿ)x(∑i ×x∑_j2x−j (/∑n)x j )2 /n) (5)
Qaysi omillarni regressiya tenglamasiga kiritish lozimligini aniqlash uchun omillar o’rtasidagi juft korrelyatsion koeffitsientlar matritsasini tuzamiz (18ilova) (27-jadval).
27-jadval Ta’sir qiluvchi omillarning o’zaro juft korrelyatsion koeffitsientlar matritsasi

	x1	x2	x3	x4	x5	x6	y
x1	1	-0,9242	-0,6612	-0,7979	0,9229	0,7666	-0,4900
x2	-0,9242	1	0,5630	0,7483	-0,8606	-0,7159	0,3130
x3	-0,6612	0,5630	1	0,7693	-0,8741	0,0020	0,7943
x4	-0,7979	0,7483	0,7693	1	-0,8351	-0,6548	0,3088
x5	0,9229	-0,8606	-0,8741	-0,8351	1	0,4295	-0,8270
x6	0,7666	-0,7159	0,0020	-0,6548	0,4295	1	0,2779
y	-0,4900	0,3130	0,7943	0,3088	-0,8270	0,2779	1

Jadvalda r_ij x_i va x_j omillar o’rtasidagi juft korrelyatsiya koeffitsientidir. Ma’lumki, ko’p omilli regressiya tenglamasida o’zaro kuchli chiziqli korrelyatsion bog’langan omillar bir vaqtda ishtirok etmasligi kerak⁷. Odatda, kuchli korrelyatsion bog’lanish sifatida uning kritik qiymati r_kr= 0,7 olinadi. Agar |r|>0,3 – aloqa umaman kam; 0,3 ≤ |r| ≤ 0,7 – aloqa o’rtacha; 0,7 ≤ |r| ≤ 0,9
– aloqa kuchli; |r| > 0,9 – aloqa o’ta kuchli. Regressiya tenglamasida qatnashuvchi omillarning o’zaro juft korrelyatsiya koeffitsienti kritik qiymatdan kichik bo’lishi lozim. Chunki ular bir-birini ma’lum darajada takrorlab, regressiya va korrelyatsiya ko’rsatkichlarining buzilishiga sabab bo’ladi. Agar yuqoridagi jadvalni tahlil qilsak, kritik qiymatdan r_kr katta bo’lgan o’zaro kuchli bog’langan omillarning mavjudligidan guvoh bo’lamiz. Shu sababli biz x_1, x₄ va x₅ omillarni regressiya tenglamasiga kiritishni lozim topdik.
Keyingi bosqichda muhim va ahamiyatli omillarni tanlanadi. Bunda ushbu omillarni tanlash uchun P-miqdorining qiymati inobatga olindi (28-jadval).