Jumayev Olimjon Sadulloyevich

IJTIMOIY MUHIM OZIQ-OVQAT MAHSULOTLAR NARXLARINING KELGUSI TENDENSIYALARINI PROGNOZLASHNI EKONOMETRIK TAHLILLAR ASOSIDA MODELLASHTIRISH

Oʻzbekiston Respublikasi Raqobatni rivojlantirish va isteʼmolchilar

huquqlarini himoya qilish qoʻmitasi huzuridagi Raqobat

siyosati va isteʼmolchilar huquqlari tadqiqotlari markazi direktori.

DSc.

Annotatsiya

Mazkur tadqiqot orqali asosiy oziq-ovqat mahsulotlari: mol goʻshti, kartoshka va guruch narxlarini ekonometrik modellar asosida prognozlash modeli ishlab chiqildi. Mol goʻshti, kartoshka va guruch mahsulotlarini kelgusi 6 oyda kutilayotgan narxlarini prognozlash Statistika agentligi tomonidan taqdim etilgan 5 yillik narxlardan foydalanilib, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) modellaridan foydalanildi. Ishning dolzarbligi ushbu tovarlar narxlarining yuqori oʻzgaruvchanligi bilan bogʻliq boʻlib, bu aholining turmush darajasi, inflyatsiya darajasi, iqtisodiy barqarorlik va ijtimoiy rivojlanishga bevosita taʼsir koʻrsatadi. Ishlab chiqilgan model davlat organlarining narxlar dinamikasini prognoz qilish, bozorni oʻz vaqtida tartibga solish va inqiroz ssenariylarini oldini olishda qoʻllanilishi mumkin.

Metodologiya 5 yillik tarixiy maʼlumotlarni tahlil qilish, vaqt qatorlarining barqarorligini tekshirish (ADF testi), ACF/PACF grafiklari va AIC/BIC mezonlari asosida ARIMA (r, d, q) parametrlarini tanlash, shuningdek, RMSE va MAE metrikalari orqali prognozlarning aniqligini baholashni oʻz ichiga oladi. Natijalar shuni koʻrsatdiki, tashqi faktorlar mavjud boʻlmaganda model mol goʻshti, kartoshka va guruch uchun eng samarali (RMSE = 2.1) hisoblanadi.

Tadqiqot oziq-ovqat xavfsizligi muammolari uchun ARIMA modelining ustunligini namoyish etadi, shuningdek, kelgusi ishlarda ekzogen omillarni birlashtirish zarurligini taʼkidlaydi.

Kalit soʻzlar: ARIMA, mol goʻshti, kartoshka, guruch, oziq-ovqat xavfsizligi

Аннотация

В данном исследовании разработана модель прогнозирования цен на основные продукты питания — говядину, картофель и рис — на основе эконометрических моделей. Для прогноза цен на ближайшие 6 месяцев использованы данные за последние 5 лет, предоставленные Агентством статистики, а также применены модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Актуальность исследования обусловлена высокой волатильностью цен на эти товары, что напрямую влияет на уровень жизни населения, уровень инфляции, экономическую стабильность и социальное развитие. Разработанная модель может быть использована государственными органами для прогнозирования ценовой динамики, своевременного регулирования рынка и предотвращения кризисных сценариев.

Методология включает анализ пятилетних исторических данных, проверку стационарности временных рядов (тест ADF), использование графиков ACF/PACF и критериев AIC/BIC для выбора параметров ARIMA (r, d, q), а также оценку точности прогнозов по метрикам RMSE и MAE. Результаты показали, что при отсутствии внешних факторов модель наиболее эффективно работает для всех трёх продуктов (RMSE = 2.1).

Исследование демонстрирует преимущества модели ARIMA для обеспечения продовольственной безопасности и подчёркивает необходимость учёта экзогенных факторов в будущих работах.

Ключевые слова: ARIMA, говядина, картофель, рис, продовольственная безопасность

Abstract

This study develops an econometric forecasting model for the prices of key food commodities — beef, potatoes, and rice. Using five years of historical price data provided by the Statistics Agency, price forecasts for the next six months were generated using ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) models. The relevance of this research stems from the high volatility in the prices of these goods, which directly affects living standards, inflation rates, economic stability, and social development. The developed model can be used by government institutions to predict price dynamics, regulate the market in a timely manner, and prevent crisis scenarios.

The methodology includes analyzing five years of historical data, testing time series stationarity (ADF test), using ACF/PACF plots and AIC/BIC criteria to select optimal ARIMA (r, d, q) parameters, and evaluating forecast accuracy using RMSE and MAE metrics. Results show that in the absence of external factors, the model performs effectively for beef, potatoes, and rice (RMSE = 2.1).

The study demonstrates the effectiveness of the ARIMA model in addressing food security issues and highlights the importance of incorporating exogenous factors in future research.

Keywords: ARIMA, beef, potatoes, rice, food security

Jumayev Olimjon Sadulloyevich

Недавние посты

Comments