Kurs ishi mavzu: Inflyasiyaga qarshi siyosat va inflyasion targetlashning ahamiyati Bajardi

1	2	3
4
2007	106.8	6.8	5.0
2008	107.8	7.8	4.9
2009	107.4	7.4	5.0
2010	107.3	7.3	5.4
2011	107.6	7.6	5.0
2012	107.0	7.0	4.9
2013	106.8	6.8	4.9
2014	106.1	6.1	5.1
2015	105.6	5.6	5.2
2016	105.7	5.7	5.2
2017	114.4	14.4	5.8
2018	114.3	14.3	9.3
2019	115.2	15.2	9.0
2020	111.1	11.1	10.5
2021	110.0	10.0	9.6

Endi ishsizlik darajasi natijaviy koʼrsatkich sifatida, inflyatsiya surʼatini omil koʼrsatkich sifatida qarab, ularning oʼzaro taʼsirini oʼrganamiz (3.2.3-jadval).


3.2.4-jadval
Ishsizlik darajasi va unga taʼsir etuvchi , inflyatsiya surʼati

Yillar	Inflatsiya, (%) (х)	Ishsizlik darajasi (%) (y)
2007	6.8	5.0
2008	7.8	4.9
2009	7.4	5.0
2010	7.3	5.4
2011	7.6	5.0
2012	7.0	4.9
2013	6.8	4.9
2014	6.1	5.1
2015	5.6	5.2
2016	5.7	5.2
2017	14.4	5.8
2018	14.3	9.3
2019	15.2	9.0
2020	11.1	10.5
2021	10.0	9.6

Umuman olganda, inflyatsiya surʼati ishsizlik darajasiga nisbatan funktsiya deb olindi. Buning uchun bu oʼzgaruvchilar orasidagi korrelyatsiya koeffitsienti hisoblandi. Oʼzgaruvchilar orasidagi korrelyatsiya matritsasi quyidagicha:
3.2.5-jadval
Oʼzgaruvchilar orasidagi korrelyatsiya matritsasi⁹

	Ishsizlik darajasi (Y)	Inflyatsiya, (Х)
Ishsizlik darajasi (y)	1
Inflyatsiya, (х)	0.711743	1

Keyinchilik ishsizlik darajasini natijaviy koʼrsatkich sifatida ekonometrik modelga kiritdik va “Y” bilan belgiladik. Funktsiyaga taʼsir etuvchi omillar sifatida X–inflyatsiya qabul qilindi. Oʼzbekiston Respublikasi Statistika qoʼmitasining 2007-2021 yillardagi yuqorida koʼrsatilgan maʼlumotlar asosida Microsoft Excel dasturida quyidagi ekonometrik model hisoblandi.
3.2.6-jadval
Ekonometrik modelning asosiy parametrlari (a);b);c);)

Regressiyon statistika а)
Ko’p miqdorli R	0.711743
R-kvadrat	0.506578
Norma R-kvadrat	0.468622
Srandart xato	1.523194
Kuzatuvlar	15

Yuqoridagidan koʼrishimiz mumkinki, R bu korrelyatsiya koeffienti boʼlib, u omillar oʼrtisidagi bogʼlanish zichligini koʼrsatadi. Yaʼni, inflyatsiya surʼati omili bilan ishsizlik darajasi oʼrtasidagi bogʼlanish zichligi boshqa shart-sharoitlar oʼzgarmas boʼlgan holatda 0,71 ga teng ekan. Bu koʼrsatkich ushbu omillar oʼrtasida bogʼlanish bor ekanligini koʼrsatadi.

Despersiyon analiz				b)
	df	SS	MS		F
Regressiya	1	30.96572	30.96572		13.3466
Qoldiq	13	30.16158	2.320121
Jami	14	61.1273

	Koyeffsentlar	Standart xatolik	t-Statistika	Past 95%	Yuqori 95%
Ozod xad (а)	2.32643	1.16021	2.00519	0.06622	-0.18004
O’zgaruvchi (Х)	0.44885	0.12286	3.65330	0.00292	0.18343

Microsoft Excel dasturidagi xisob-kitoblar natijasida quydagi ekanometirik modelni tuzdik.

R = 0,71 D = R² = 0,506 F =13.3466 t-(Styudent mezoni) = 4.779742

Modeldan koʼrinib turibdiki, inflyatsiya surʼati 1% ortishi ishsizlik darajasini 0,44885 % ga oshishiga olib kelar ekan. Аmmo nazariy tomonidan qaraladigan boʼlsa yaʼni Fillips egri chizigʼiga koʼra, inflyatsiya darajasini 1%ga pasaytirish uchun ishsizlikni 2%ga oʼstirish lozim boʼladi. Bundan xulosa qilib shuni aytish mumkinki inflyatsiya va ishsizlik oʼrtasida oʼzaro teskari boʼgʼlanish mavjud. Nazariyaga asoslanadigan boʼlsak bizning prognozimizda xatolik bolishi mumkin, lekin bu kurs ishi orkali biz oʼz bilim va koʼnikmalarimizni koʼrsatib burishimiz lozim. Shu sababli prognozimizi trend funktsiyasi orqali davom ettiramiz. Endi prognozlashning eng sodda usullaridan biri boʼlgan trend funktsiyasi orqali inflyatsiya oshish funktsiyasini yaratishimiz kerak. Bunda trend y=a0+a1×t funktsiyasida oʼzgaruvchilarni yillar qilib olamiz hamda chiziqli funktsiya hosil qilamiz. Unga koʼra oʼzgaruvchilar yillar (t) hisoblanadi (6-jadval).
3.2.7 jadval.
Inflyatsiya surʼatlari oshishi

Yillar	t	Inflyatsiya, (%) (х)
2007	1	6.8
2008	2	7.8
2009	3	7.4
2010	4	7.3
2011	5	7.6
2012	6	7.0
2013	7	6.8
2014	8	6.1
2015	9	5.6
2016	10	5.7
2017	11	14.4
2018	12	14.3
2019	13	15.2
2020	14	11.1
2021	15	10.0

4-jadval malumotlar asosida Microsoft Excel dasturida ekanometirik modelni va uning parametrlari aniqlandi.(3.2.8.jadval)
3.2.8.jadval
Inflyatsiya suratlarni istiqbollari davri uchun o’sish funksiyasi

	a0	b1	Ishsizlik darajasi, Y	R (Korelesiya koyefsenti)	F (Fisher mezoni)	t-(Styudent mezoni)
Inflyatsiya suratlari	5.308286	0.446964	Y=5.308286+0.446964×t	0.6032	7.4384	3.4533

Regression model adekvatligi regressiya tenglamasi parametrlari va chiziqli korrelyatsiya koeffitsientining ahamiyatligini tekshirish orqali amalga oshiriladi. Buning uchun Styudentning t-meʼzonidan foydalaniladi.
t-meʼzonning haqiqiy va Styudent jadvalidagi qiymatlarini taqqoslash orqali model adekvatligiga baho beriladi. Model adekvat boʼlishi uchun:
t-haqiqiy > t-jadval boʼlishi kerak
Stьyudentning t-mezoni hisoblangan (t-hisob) va jadval (t-jadval) qiymatlarini taqqoslab, N=0 gipoteza qabul qilinadi. Buning uchun t-mezonning jadval qiymatini tanlangan ishonchlilik ehtimoli ( ) va ozodlik darajasi ( ) shartlar asosida topiladi. Bu yerda –kuzatuvlar soni; – omillar soni .
6-jadval maʼlumotlariga asosan ishonchlilik ehtimoli va ozodlik darajasi d.f.=15-1-1=13 boʼlganda, t-mezoning jadval qiymati tjadval=3.45 ga teng. Barcha hisoblangan t-mezoning qiymatlari jadval qiymatlaridan katta boʼlganligi bois modelь parametrlari adekvat, deb topiladi.
3.2.9-jadvaldagi funktsiyalar asosida asosiy kapitalga oʼzlashtirilgan investitsiyalar miqdori va iqtisodiy faol aholi sonini istiqbolli davr uchun prognoz qilamiz (3.2.9-jadval).


3.2.9.jadval
Inflyatsiya suratlarining trend funksiyasi orqali aniqlangan pragnoz ko’rsatgichlari

Yillar	t	Inflyatsiya, (%) (х)
2022	16	12.5
2023	17	12.9
2024	18	13.4
2025	19	13.8
2026	20	14.2
2027	21	14.7
2028	22	15.1
2029	23	15.6
2030