Рустамова сайёра хатамовна қарор қабул қилишни оптималлаштириш орқали ишлаб чиқариш корхоналарида бошқарув самарадорлигини ошириш

2.3.5-жадвал
“Lens Textile invest” МЧЖ меҳнат унумдорлигига таъсир этувчи омилларнинг ўзгариш натижаси

Метод: Энг кичик квадратлар усули
Танланма даврлар: 2014-2021
Қабул қилинган кузатишлар сони: 8
Variable	Coefficient	Std. Error		t-Statistic		Prob.
LN_MICH_	-12.55155	9.130046		-1.374752		0.3030
LN_AICHB_	12.91012	9.096647		1.419217		0.2916
LN_ICHQ_	0.717755	1.392293		0.515520		0.6575
LN_IHOM_	0.064684	0.511767		0.126393		0.9110
LN_MMS_	-12.35560	9.036248		-1.367337		0.3049
C	-4.059370	6.377077		-0.636556		0.5895
R-squared	0.929690	Mean dependent var					2.730000
Adjusted R-squared	0.753916	S.D. dependent var					0.199734
S.E. of regression	0.099082	Akaike info criterion					-1.672037
Sum squared resid	0.019634	Schwarz criterion					-1.612456
Log likelihood	12.68815	Hannan-Quinn criter.					-2.073888
F-statistic	5.289122	Durbin-Watson stat					1.934032
Prob(F-statistic)	0.166615

Юқоридаги жадвалда омилларнинг боғлиқлигини текшириш асосида унинг детерминация коэффициенти R-squared= 0.9296 коэфицентга тенг. “Lens Textile invest” МЧЖда меҳнат унумдорлиги ҳажмининг 92,96 фоизи кўп омилли эконометрик моделга киритилган омиллардан ташкил топган. Қолган 0,0704 фоизи (1,0-0,9296) ҳисобга олинмаган омил таъсиридир.

Корхонада студент мезон ичида энг кичик қиймати t=-1.367337га ва жуда ҳам паст бўлганлиги учун ушбу омил чиқариб ташланади ва қайта ҳисоблаб чиқамиз.
“Lens Textile invest” МЧЖда аниқланган кўп омилли эконометрик модел шуни кўрсатадики, маҳсулот ишлаб чиқариш ҳажми (lnMICH) ўртача 1,0 фоизга ортса, меҳнат унумдорлиги (lnMU) ўртача -0.31 фоизга камайиши мумкин. Асосий ишлаб чиқаришда банд бўлганлар (lnAICHB) ўртача 1,0 фоизга ортиши, меҳнат унумдорлигини (lnMU) ўртача 0.55 фоизга ортишига олиб келади. Корхонада ўртача иш ҳақи миқдори (lnIHOM) ўртача 1,0 фоизга ошиши, меҳнат унумдорлиги ҳажмини (lnMU) ўртача 0.23 фоизга камаяди.
2.3.6-жадвал
“Lens Textile invest” МЧЖ меҳнат унумдорлигига таъсир этувчи омиллар ичидан аҳамиятлилигини чиқаригандан кейинги ўзгариш натижаси

Метод: Энг кичик квадратлар усули
Танланма даврлар: 2014-2021
Қабул қилинган кузатишлар сони: 8
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic		Prob.
LN_MICH_	-0,31	2,02	-0,15		0,89
LN_AICHB_	0,55	1,15	0,48		0,67
LN_ICHQ_	0,58	1,57	0,33		0,76
LN_IHOM_	0,23	0,56	0,41		0,71
C	-3,76	7,24	-0,52		0,64
R-squared	0,86	Mean dependent var				2,73
Adjusted R-squared	0,68	S.D. dependent var				0,19
S.E. of regression	0,11	Akaike info criterion				-1,26
Sum squared resid	0,04	Schwarz criterion				-1,21
Log likelihood	10,05	Hannan-Quinn criter.				-1,59
F-statistic	4,76	Durbin-Watson stat				1,12
Prob(F-statistic)	0,12

F-мезонни F_ҳисоб =4.763270 га тенглиги ҳисоблаб чиқилди. F_жадвал = 3.69 га тенг, яъни шарт бажарилган. Корхонада меҳнат унумдорлиги ҳажмини (lnMU) келгуси йиллар учун прогноз параметрларини ишлаб чиқиш мумкин.
Ишончлилик эҳтимоли ва озодлик даражаси бўлганда, t-мезонинг жадвал қиймати га тенг.
Дарбин-Уотсон DW қиймати жадвалдаги DW_L ва DW_U билан солиштирилади. Агар 1.123850 (DW_ҳисоб) <2,21 дан кичик бўлса, қолдиқларда автокорреляция мавжуд дейилади. 1.123850 (DW_ҳисоб) >0,56 дан катта бўлса, қолдиқларда автокорреляция мавжуд эмас дейилади. Демак, DW_ҳисоб>DW_U бўлгани учун натижавий омил (lnMU) қолдиқларида автокорреляция мавжуд эмас экан. Юқорида олинган модел асосида корхонада меҳнат унумдорлиги кўрсаткичининг 2022-2026 йиллар учун прогнозини амалга оширамиз.
Корхона меҳнат унумдорлигини прогнозини аниқлаш учун вақтга боғлиқланган ҳолда тренд моделини тузиб оламиз:
,
Корхонада ишлаб чиқариш ҳажми бўйича тренд модель:
lnMICH=5,980464+0,160619*t;
2.3.7-жадвал
“Lens Textile invest” МЧЖ ишлаб чиқариш ҳажми тренд моделини аниқлаш учун омилларни боғлиқлиги ўзгариши

Метод: Энг кичик квадратлар усули LN_MICH_
Танланма даврлар: 2014- 2021
Қабул қилинган кузатишлар сони: 8
Variable	Coefficient	Std. Error		t-Statistic		Prob.
T	0,16	0,012		12,86		0,00
C	5,98	0,06		94,84		0,00
R-squared	0,97	Mean dependent var				6,70
Adjusted R-squared	0,96	S.D. dependent var				0,40
S.E. of regression	0,08	Akaike info criterion				-1,98
Sum squared resid	0,04	Schwarz criterion				-1,96
Log likelihood	9,91	Hannan-Quinn criter.				-2,11
F-statistic	165,44	Durbin-Watson stat				2,06
Prob(F-statistic)	0,0014

Асосий ишлаб чиқаришда банд бўлганлар бўйича тренд модел:
ln AICHB =4,683321-0,017655*t;