6-laboratoriya ishi Iqtisodiyot modellarida vaqt qatorlari va ularning ahamiyati

Trend Analysis for y

Forecasts Data y

Length 15
NMissing 0
Fitted Trend Equation

Yt = 5,4800 - 0,04750?t

Accuracy Measures

MAPE 1,87801

MAD 0,09533
MSD 0,01522
Period Forecast
37 191,463
38 190,082
39 188,365

Trend modeli tenglamasi:

Y_t (o’lim koeffitsinti)= Yt = 5,4800 - 0,04750*t
Xatoliklari:

MAPE	1,87801
MAD	0,09533
MSD	0,01522

Grafigi:

Demak, parabolik modelimiz yordamida bashorat qilgan keyingi o’lim koeffitsenti miqdori chiziqli trend modelida qilingan bashoratimizga nisbatan aniqroq chiqar ekan.

Endi eksponensial trend modelini ko‘ramiz:
Trend Analysis for y

Data y
Length 15

NMissing 0
Fitted Trend Equation

Yt = 5,4872 ? (0,99076^t)

Accuracy Measures

MAPE 1,88442

MAD 0,09573
MSD 0,01508

Xatoliklari:

MAPE	1,88442
MAD	0,09573
MSD	0,01508

Grafigi:

Modellarni xatoliklar bo‘yicha solishtiramiz:

Model turi	MSD
chiziqli	1,88442
parabolik	0,09573
eksponensial o‘sish	0,01508

Parabolik model mavjud ma’lumotlarni eng aniq tasvirlaydi, chunki bu modelning standart og‘ishi (MSD) eng kichikdir. Ushbu vaqt qatorini tavsiflovchi trend tenglamasi:


Xulosa Yt = 5,4872 ? (0,99076^t)
Grafiklardandan ko’rinib turibdiki o’zbekistonda o’lim koeffitsenti 2000 yildan boshlaganda aholin soniga nisbatan kamayishni boshlagan . Va bu ko’rsatkichlar faqat kamdan kam holatda o’sgan ammo sezilali darajada o’smaganligini kuzatishimiz mumkin/ Mavsumiylik va siklikni esa yo‘q ekanligini grafikdan osonlikcha ko‘rish mumkin
Uning tenglamasi: )=
Yt = 5,4800 - 0,04750*t

MAPE	1,87801
MAD	0,09533
MSD	0,01522

dan iborat.