“Сервис” илмий-амалий журнал 020 йил 4-сон сервис

Хулоса ва таклифлар. Хулоса қилиб айтганда, ARIMA моделларини юқори дара-
жада ўзгарувчан ва ноаниқлик даражаси юқори бўлган категорияларни таҳлил қилиш ва 
прогнозлашда қўллаш бошқа статистик усулларга нисбатан юқори аниқликда ҳисоблаш 
имконини беради. Ушбу усулни молиявий кўрсаткичларни прогнозлашда қўллаш, жумла-
дан, аҳоли даромадлари, инфляция даражаси, турли бозорларда талаб даражасини аниқлаш 
ва бошқа ўтган даврлардаги қийматларга боғлиқ бўлиши мумкин бўлган кўрсаткичларни 
таҳлил қилишда юқори самарадорликка эришишга ѐрдам беради. ARIMA усулининг яна 
бир жиҳати турли инқироз ва инновациялар ўзгаришини ҳисоб китобларда инобатга олиб 
прогноз қилиш имконини беради. Шундан келиб чиқиб, биз туристик корхоналар 
фаолиятини режалаштиришда қуйидагиларни амалга оширишни таклиф этамиз: 
1) Туристик корхоналар туризм бозоридаги ўзгаришларни, турли инновацион 
технологияларнинг кириб келиши ва инқирозларни сонли кўринишда (масалан, 0 –йўқ 
ва 1-бор орқали белгилаш) қайд этиб бориш; 
2) Корхона даромадини прогнозлашда ўтган даврларда юз берган кескин пасайиш ва 
ўсишлар сабабини таҳлил қилиш; 
3) Туристик корхона даромади ва харажатларини ARIMA моделлари асосида 
прогнозлаш.
4) Прогноз маълумотларини ҳар чоракликда янгилаб бориш ва ҳар чоракликда янгидан 
прогноз ҳисоб китобларини олиб бориш. 
Юқоридаги таклиф ва тавсиялар туристик корхоналарда даромадлар, харажатлар ва бошқа 
хронологик жараѐнларни самаралироқ прогнозлаш имконини беради. 
Фойдаланилган адабиѐтлар рўйхати: 
1)G. P. E. Box and G. M. Jenkins(1978), Time Series Analysis: Forecasting and Control, revised ed., 
Holden Day,San Francisco 
2) W.Dent, J.Swanson(1978), Forecasting with limited information: ARIMA models of the trailor on 
flatcar transportation market. Journal of the American Statistical Association. Vol.73, pp. 293-299. 
3) W. Allen, G. Wood(2012) Defining and achieving financial stability. Journal of financial stability. 
Vol 1. Pp 120-141. 2016 
4) F.Faisal(2012), Forecasting Bangladesh‘s inflation using time series ARIMA models. Journal of 
Econometrics. London. 
5) D.Gujarati, D. Porter, Basic Econometrics. McGraw-Hill Series Economics. Pp. 776.