SageIntacct

Мазкур ишда урушни башоратлашнинг молиявий вақт қатори интеллектуал таҳлил қилиш мисолида кўриб чиқилган бўлиб, иқтисодий секторни ривожлантириш ва даромад олиш мақсадида маблағни инвестициялаш ғояси келажакдаги мувафаққиятларни башорат қилиш ғоясига асосланади.

Ҳозирги вақтда ҳарбий ҳодисаларнинг ҳаддан ташқари мураккаблиги ва кўп режага асосланганлиги уруш жараёнининг олдиндан таҳмин қилинишини қийинлаштиради, бу эса ўз ўрнида масаланинг аҳамиятини ва илмий-амалий жиҳатини оширади. Ушбу муҳим ҳарбий ва фалсафий муаммоларнинг янги қирраларини асослайдиган, асосан, кенг миқёсли воситалар асосида ривожланаётган ҳарбий ишларда тадқиқотларни башоратлаш муаммоларини фаол равишда ривожлантириш жараёни давом этмоқда.

Мазкур ишда урушни башоратлашнинг молиявий вақт қатори интеллектуал таҳлил қилиш мисолида кўриб чиқилган бўлиб, башоратлаш вазифаси долзарб масалалардан бири бўлиб қолмоқда ва башорат қилиш ҳар қандай инвестицион фаолиятнинг ажралмас элементи бўлганлиги сабабли иқтисодий секторни ривожлантириш ва даромад олиш мақсадида маблағни инвестициялаш ғояси келажакдаги мувафаққиятларни башорат қилиш ғоясига асосланади. Молиявий вақт қаторларини башоратлаш вазифасини ҳал қилиш учун маълумотларни интеллектуал таҳлил қилишнинг (Data Mining) турли усулларини амалиётда қўллаш энг долзарб вазифалардан бири бўлиб қолмоқда [1].

Шу билан бирга, молиявий вақт қаторларини башоратлаш учун Data Mining усулларини татбиқ қилиш ушбу вақт қаторларининг ностационарлик муаммосига дуч келади. Молиявий динамик ривожланиш моделлари доимо ўзгариб туриши ва бу ўзгаришлар жуда тез содир бўлиши мумкинлигидан дарак беради. Натижада, тўпланиб бораётган маълумотларга кўра, шакллантирилган ўқув танланма башоратлаш тизимларидан фойдаланишда муваффақият ёки муваффақиятсиз, асосан, келгусидаги вақт қаторларининг серияли динамикаси ўқув танланмадаги динамикага мос келадими ёки йўқлигига боғлиқ.

Бироқ бу турдаги усулларда кўп учрайдиган хатолик бу кечикишдир: ўқув танланма тизимининг ишлаш механизмини ўзида акс эттирган ҳолда вақт қаторининг янги динамикасини, янги маълумотларнинг етарли миқдорда тўпланиши учун белгиланган вақт қисқа бўлганлиги сабабли ё ишни тўхтатиш, ё ёлғон башорат билан якунлашга тўғри келади. Шундай қилиб, башорат қилиш тизимининг мавжуд вазиятга тегишли ёки йўқлигини аниқлаш муаммоси пайдо бўлади.

Бу муаммони ҳал қилиш учун реляцион ёндашувдан фойдаланиш орқали тизимли билим хосил қилинади[1,3]. Бизнинг ёндашувга унинг  бир қисми сифатида қаралиб, ишлаб чиқилган молиявий вақт қатори, башоратлаш технологияси ,жорий вазият учун қилинган башорат тегишли ёки йўқлигини текширувчи механизмидан фойдаланади. Мазкур технология параллел икки вазифани амалга оширади:

• белгиланган ёки ўқитилган интервал асосида башорат қилинаётган қийматлар қаторини аниқловчи қонуниятни топади;
• юқори эҳтимоллик билан келгусида мазкур қонуниятни барқарор ёки бузилаётганлигини назорат қилиб боришдан иборат. Бунда ўқитилган интервал асосида жорий вазиятга нисбатан навбатдаги воқеликни башорат қилувчи қоидадир.

Бугунги кунда турли соҳаларда башоратлаш учун мўлжалланган кўплаб дастурий маҳсулотлар ишлаб чиқилган ва уларни янада такомиллаштириш учун турли ёндашувлар амалга оширилмоқда. Масалан, IBM Planning Analytics, Statistica, Excel, Statgraphics, Stadia, GARCH, ARIMA, Deskera ERP, SageIntacct, NetSuite, Multiview, Adaptive Insights, Budget Maestro ва ҳ.к.лар каби оммавийлашган дастурларини ўз ичига олган энг кучли дастурларга эга.

Ўзбекистон Республикаси Марказий банки томонидан белгиланган хорижий валюталарнинг алмашинув курслари бинар ҳодиса сифатида қаралиб, икки хил натижага эга бўлади: ўсиш ёки пасайиш [2]. Ушбу ҳисобот доирасида валюта курси иқтисодиётнинг умумий ҳолатини акс эттириш ва унинг ривожланиш истиқболларини акс эттириши, шунингдек, фонд индексларини акс эттириши назарда тутилган. Айрибошлаш курси ва фонд индекси даражасининг ўзгариши ўртасидаги ўзаро боғлиқлик мавжудлигини кўрсатади.

Мақоланинг мақсади Ўзбекистон Республикаси Марказий банки томонидан белгиланадиган валюта курсларининг харакатини таҳминий математик статистика усулининг қўлланилиши ёрдамида башорат қилишдан иборат, бу кўрсаткич фонд индекслари даражасининг ўзгаришига ва белгиланган вақт интервалга нисбатан ўртача курс бўйича ўзгаришларга асосланиб, сотиш устуни орқали амалга оширилади ва бу 1-жадвалда кўрсатилган.

1-жадвал.2017-йил саккиз ойлик АҚШ доллари

курсининг динамикаси

вақт қаторини олдиндан башоратлаш учун  фойдаланадиган  таянч алгоритмлари берилган бўлсин.  вақт моментида  башоратлаш рухсат этилган  интервалда мавжуд бўлган маълумотлардан фойдаланиб,  алгоритмига кўра ҳисобланади.  алгоритмини таянч алгоритмларнинг чизиқли комбинацияси сифатида ифодалаймиз:

(1)

моментда башорат қилиш учун ишлатиладиган  алгоритмларининг вазнлари белгиланган  интервалга асосланиб ҳисобланади. Башоратлашдан олдин ҳар бир вақт бирлигининг ўзида алгоритмлар вазнларини янгиланиб турадиган бўлса, биз алгоритмик композиция деб номлаган (1) динамик равишда мослашувчан деб атаймиз. Тизим сериянинг энг долзарб сегментлари учун энг яхши моделларни танлайди.

Тизим серияларининг энг фаол сегментлари учун энг яхши моделларни қуйидаги шарт асосида танланиши амалга оширилади:

(2)

(3)

-коэффицентлари асосида  алгоритмлар вазнларига нисбатан қайта тартибланади: .

1-усул. Энг кичик квадратлар усули ёрдамида изланаётган тўғри чизиқнинг Y ўқи билан кесишиш нуқтаси ва X ўқи билан ҳосил қилган бурчак тангенси учун қуйидаги формулалар ёрдамида ҳисоблаб топилади [3-4]:

(4)

(5)

бунда  – танланма ҳажми;  – i -чи қадамдаги кузатиш;  – i – чи қадамдаги кузатишнинг қиймати.

Шундай қилиб, регрессия тўғри чизиқ тенгламаси қуйидаги кўринишда бўлади:

(6)

Ишончлилик коэффициенти эса                                   (7)

формула билан ҳисобланади. Бу ерда,  – i -чи қадамдаги кузатишнинг қиймати;  – i -чи қадамдаги (7) тенгламанинг қабул қиладиган қиймати;  –  кузатишларнинг ўртача қиймати, яъни                                                    (8).

1-жадвалдаги маълумотлардан фойдаланиб, 2-жадвал тўлдирилади

2-жадвал

2-жадвалдаги маълумотларни ва  (кузатувлар сони ёки танланма ҳажми)ни (4), (5) формулага қўйилиб, қуйидаги қийматлар олинади:

Топилган коэффицентларни (3) га қўйиб, қуйидаги ифодага эга бўламиз, . Pегрессия тўғри чизиқ тенгламасига  қиймати қўйилади ва  сони ҳосил қилинади. Демак, энг кичик квадратлар усули натижасига кўра  кейинги ойда ўртача 4340,5969 минг сўм миқдорида долларнинг нисбий қийматини Ўзбекистон сўмига нисбатан нисбий кўрсаткичини башорат қилиш имконияти вужудга келади.

Бу башоратнинг амалга ошиш эҳтимоллигини эса (6) формуладан фойдаланиб аниқлаймиз. Бунинг учун бизга 3-жадвал маълумотлари керак бўлади ва уни тўлдириб оламиз. (7) дан фойдаланиб,  эканлиги маълум бўлади.

3-жадвал

Жадвалдаги маълумотларга кўра, (6) бўйича қуйидаги натижани оламиз: . Топилган қийматни фоизга ўгирсак, демак, кейинги ойда ўртача (сентабр, 2017) 4340,5969 минг сўм миқдорида долларнинг нисбий қийматини Ўзбекистон сўмига нисбатан нисбий кўрсаткичини 98,88 % да амалга ошишини башорат қилинди.

2-усул. Чизиқли бўлмаган параболик регрессия усулида изланаётган чизиқнинг тенгламаси қуйидаги формула ёрдамида ифодаланади [3-5]:  (8) формуладаги коэффициентлар қуйидаги чизиқли тенгламалар системасини ечиш орқали аниқланади:

(9)

Чизиқли бўлмаган параболик регрессия тенгламасининг коэффицентларини топиш учун 1-жадвалдаги маълумотлардан фойдаланган ҳолда қуйидаги
4-жадвалга эга бўлинди.

4–жадвал

Олинган коэффицентларни (9) га қўйилади ва ҳосил бўлган тенгламалар системасини Крамер усулидан фойдаланган ҳолда ҳисобланиб, қуйидаги натижаларга эришилади:      Топилган коэффициентлар (8) тенгламага кўра , қуйидаги ифода кўринишига келади:  (6) ёрдамида ишончлилик коэффиценти аниқланади ва унинг қийматлари қуйидаги 5-жадвалда келтириган.

5-жадвал

Параболик регрессия тенгламасига  қиймат қўйилиб,  натижага эришилади. Демак, кейинги ойда ўртача (сентабр, 2017) 4283,4236 минг сўм миқдорида долларнинг Ўзбекистон сўмига нисбатан қийматини башорат қилинди. Бу башоратнинг амалга ошиши эҳтимоллиги 99,22 % бўлиши мумкинлиги аниқланади. Таҳлилий натижалар чизиқли ва чизиқли бўлмаган параболик регрессия усуллари ҳамда ишончлилик коэффициенти қуйидаги
1-расмда келтирилган:

1-расм. Таҳлилий натижалар.

Тренд моделлари асосида иккала усул орасида ҳам ўзаро боғлиқлик қонуниятларини ҳам айтиш мумкин:

6–жадвал

Топилган натижалардан кўриниб турибдики, тўғри чизиқли регрессия усулдагидан кўра ночизиқли параболик регрессия усулида ишончлилик коэффициенти юқори самара бермоқда. Биринчи расмда ҳосил қилинган тенгламалар графикларини солиштирадиган бўлсак, иккинчи график биринчи жадвалда берилган миқдорларга мос қийматларнинг кўпроқ қисмини ўзида мужассамлаштирган.