CC BY
39Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=2223Q
IPOTEKA KREDITLARINI ARIMA MODELI ASOSIDA PROGNOZLASH
Ipoteka kreditlari dinamikasi iqtisodiy tahlil uchun juda muhim. Chunki, aynan ipoteka kreditlariga talab va taklif ushbu bozorning va umumiy iqtisodning holatini ifodalaydi. Ushbu maqolada prognozlashning Arima modeli haqida so'z borib, ushbu model yordamida Ipoteka kreditlari tahlil qilingan.
Kalit so'zlar: Kreditlar, ipoteka krediti, prognozlash turlari, Arima modeli, Boks Jenkins metodologiyasi
Kirish. Ipotekali kreditlash amaliyoti takomillashmagan o'tish iqtisodiyoti mamlakatlarida bir pog'onali ipotekali kreditlash tizimini joriy etish davlatning ushbu jarayondagi rolini sezilarli darajada oshirishni taqozo etadi. Bunda davlat tomonidan ipoteka kreditlari berish bilan shug'ullanayotgan banklarni soliq imtiyozlari va boshqa imtiyozlar berish yuli bilan qo'llab quvvatlash, aholining banklardagi depozitlarini sug'urtalash nazarda tutilmoqda. Taraqqiy etgan mamlakatlarda ipoteka shartnomalarining asosiy qismi 30 yil muddatga tuziladigan standart shartnomalar bo'lib, odatda, oila daromadining ipoteka kreditiga yo'naltiriladigan qismi 30 foizdan oshmaydi. Bunda aholi daromad darajasining yuqori ekanligi muhim rol o'ynaydi.
AQShlik taniqli iqtisodchi olim J.Sinkiing tadqiqotlari natijalari ko'rsatadiki, birinchidan, ipoteka kredit ta'minlanganligini oshiruvchi eng muhim vositadir; ikkinchidan, ko'chmas mulk bilan ta'minlangan kreditlar boshqa ta'minotga ega kreditlar bilan solishtirilganda ancha xavfsiz hisoblanadi. Chunki, kreditning qaytmaslik xavfi yuzaga kelganda narxi va saqlanish darajasi bo'yicha kam o'zgarishga uchraydigan garovga qo'yilgan ko'chmas mulk ob'ektini sotish hisobiga kreditni qoplash mumkin. Bunda albatta rivojlangan ko'chmas mulk bozori va mulklarning real baholanganligi muhim ahamiyatga egadir. Uchinchidan, ipotekaning kredit sifatida nomoyon bo'lishi uning asosiy jihati ekanligini hisobga olish lozim [1]: Ipoteka krediti - bu ko'chmas mulk, bino va inshootlar hamda yer maydonlarini garovga olgan holda ko'chmas mulklarni sotib olish, ularni yangidan barpo etish yoki ta'mirlash, yerlarni o'zlashtirish maqsadlarida ajratiladigan uzoq muddatli ssuda hisoblanadi. Hozirgi davrda respublikamiz tijorat banklari asosan jismoniy shaxslarni birlamchi va ikkilamchi bozorlardan uy-joy sotib olishlari uchun kredit berishmoqda. Mazkur bozorlarda uy-joylarning narxini oshishi mijozlar tomonidan olinadigan ipoteka
A. M. Jumaev
Toshkent moliya instituti dotsenti v.v.b.
D. Turapova
Toshkent moliya instituiti magistranti
ANNOTATSIYA
CENTRAL ASIAN ACADEMIC JOURNAL ISSN: 2181-2489
OF SCIENTIFIC RESEARCH VOLUME 2 I ISSUE 5 I 2022|
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=2223Q
kreditlari miqdorining oshishiga olib keladi. Bu esa, o'z navbatida, ipoteka krediti oluvchilarning moliyaviy xolatiga salbiy ta'sir qiladi va pirovard natijada ipoteka kreditlari xajmini oshirishga to'sqinlik qiladi. O'zbekistonlik iqtisodchi olimlardan I.Alimardonovning ilmiy ishlarida respublika banklarining ipotekali kreditlash amaliyoti masalalari tadqiq qilingan. Uning xulosasiga ko'ra, O'zbekistonda ipotekali kreditlashning ikki pog'onali tizimini joriy etish maqsadga muvofiqdir [2]. I.Alimardonovning ushbu xulosasi muomalaga chiqarilgan ipoteka qimmatli qog'ozlarining to'lovini O'zbekiston hukumati tomonidan kafolatlanishiga va maxsus ipoteka agentliklari tomonidan tijorat banklarining ipoteka krediti berishga mo'ljallangan resurslarini qayta moliyalashtirib berish mexanizmiga asoslanadi.
Metodologiya. Vaqtli qatorlarni bir necha prognozlash turlari mavjud bo'lib, ular orasida eng keng tarqalganlari sillaqlash va ARIMA modellari hisoblanadi. Silliqlash modellari 1950 yillarda ommalashgan bo'lsa, ARIMA modellari Boks va Jenkinslar tomonidan 1970 yillarda yaratilingan va ommalashgan. ARIMA ingliz tilidan autoregressive integrated moving average ya'ni integrallashgan sirg'anchiqli avtoregressivni ifodalaydi.
ARIMA modelida p,d,q tushunchalari mavjud. Bunda eng avvalo d ni aniqlash kerak. Agar vaqtli I(0) statsionar bo'lsa d ning o'rniga bir qo'yyamiz. p qisman avtokorrelyatsion q esa avtokorrelyatsion grafik asosida aniqlanadi. Boks Jenk metodologiyasi uchta qismni o'z ichiga oladi.
1 6OCKMH AHM^AW
2 6OC^MH BA^OMW
3 6OCK,MH nPOmO3MW
-rasm. ARIMA prognozlash bosqichlari Birinchi bosqichda ARIMA modelidagi p, d, q qiymatlari aniqlanadi. Bunda dastlab d ning qiymati ko'rsatkichning statsionarligi orqali topilib, so'ngra boshqalari ham topiladi.
Tadqiqotimizni ko'rsatkichlarni statsionarlikka tekshirishdan boshlaymiz. Ilmiy adabiyotlarda nostatsionar davriy qatorlar "integratsiyalashgan jarayon" deb ham yuritiladi. Qatorning integratsiya darajasi uning statsionar holga keltirish uchun necha marta differensiallash lozimligi bilan aniqlanadi. Shunday qilib, statsionar qatorlar "nolinchi darajali integratsiallashgan" bo'ladi va qisqacha I(0) deb ifodalanadi. Qator
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
bír marta differensiallangandan so'ng statsionar holga kelsa, u birinchi darajali integratsiallashgan deyiladi va I(1) deb belgilanadi. Umumiy tarzda, davriy qator d marta differensiallangandan keyin statsionar bo'lsa, d darajali integratsiallashgan deyiladi va I(d) tarzida belgilanadi.
Bunda, Yt va X t - I(1) darajali integratsiallangan, £te va £te esa mustaqil va o'rtacha "0" hamda doimiy dispersiya bilan bir xil taqsimlangan. Shuningdek, eng kamida a± va a2 koeffitsientlaridan birining qiymati noldan farqli bo'lishi shart. Har ikkala tenglik balanslangan, chunki tenglikning har ikkala tomoni bir xil darajali integratsiyalashgan. Agar, Yt = v + ßxt tenglik Yt va X t o'zgaruvchilar orasidagi uzoq muddatli bog'liqlikni aniqlasa, (Yt_t — v + ßxt) ayirma muvozanat holatidan og'ish darajasini, at va a2 koeffitsientlar esa iqtisodiy tizimning muvozanatga intilish kuchini ko'rsatadi.
Kointergarsion aloqani tekshirish o'zgaruvchilarning integratsiya darajasini talab qilishi sababli kointegratsiya testlaridan avval har bir o'zgaruvchi uchun integratsiya darajasini aniqlaniladi. Buning uchun Dickey-Fuller(DF) testidan foydalaniladi1. Mazkur test Dikkey va Fuller tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, (4) tenlikka asoslanadi va "Birlik ildiz testi" nomi bilan ishlatiladi:
ALnyt = SLnyt_! + ut (4)
yoki
Lnyt = (1 + fyLnyt-! + ut (5)
Umuman ko'rsatkichlarni statsionarlikka tekshirish uch usulda amalga oshiriladi. Grafik usuli, avtokorrelyatsiion korrelagramma hamda ADF testidir.
Ko'rsatkichlar birinchi bosqichda Arima modeli uchun tahlil qilib bir necha turdagi ARIMA model variantlari hosil bo'lganidan so'ng ikkinchi bosqich boshlanadi.
Ikkinchi bosqichda ARIMA modellari beshta xususiyat bo'yicha baholanib ulardan eng yaxshilari tanlab olinadi.
ARIMA modelini baholash kriteriyalari
Kriteriya
1 Parametrlar P<0,05
2 Sigma Qaysi modelda kichik bo'lsa shu model yaxshiroq bo'ladi
3 Log likelihood Qaysi modelda katta bo'lsa shu model yaxshiroq bo'ladi
1D.A. Dickey and W.A. Fuller (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrics, 49, pp. 1057-72
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
4 Akaike Qaysi modelda kichik bo'lsa shu model yaxshiroq bo'ladi
5 Bayeseian Qaysi modelda kichik bo'lsa shu model yaxshiroq bo'ladi
Uchinchi bosqichda prognozlash boshlanib, ikkita shartga model tekshiriladi.
Tadqiqotimiz davomida Qoraqalpog'istonda uy va dehqon xo'jaliklarda yetishtirilgan qishloq xo'jaligi mahsulotlari prognoz qilamiz.
STATA dasturidan foydalangan holda uy xo'jaliklari uchun don, kartoshka, sabzavot, meva, uzum, go'sht, sut, tuxum mahsulotlarining pessimistik, o'rtacha va optimistik variantlarining prognoz qiymatlari ishlab chiqildi.
Barcha ko'rsatkichlarining 2004 dan 2021 yilgacha bo'lgan ma'lumotlari muallif tomonidan jamlanib, jadval holatiga keltirildi(-ilova).
Don mahsulotlari tahlil qilinganda nostatsionarlik aniqlandi, shuning uchun d=1 tanlab olindi. Qisman avtokorrelsiyada faqatgina birinchi lag ishonch oralig'idan tashqarida ekanligi q=1 va p=1 ni ifodalaydi. Shunday qilib don mahsulotlari uchun eng optimal ARIMA(1,1,1) ekan.
Boks Jenkins metodologiyasi bo'yicha prognoz variantlarini ishlab chiqish mumkinligi tekshirilgandan so'ng, don mahsulotlari uchun 2022 yildan 2027 yilgacha bo'lgan pessimistik, o'rtacha va optimistik prognoz qiymatlari topildi. Natija.
Ipoteka kreditlari bo'yicha oylik ma'lumotlar 2019 yildan berib borilmoqda, ushbu oylik ma'lumotlarning statistik kuzatuvlari ipoteka kreditlarida statsionarlik yaqqol ko'rinmaydi. Dinamik qatorda trend, mavsumiylik, tasodifiylik statsionarlikka olib boradi.
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
oylikl
1-rasm. Ipoteka kreditlari dinamikasi
Dikkey Fuller testi natijasiga ko'ra qator faqatgina ikkinchi tartibli integratsion holatda statsionarlikka aylanganligini topdik.
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=2223Q
Dickey-Fuller test for unit root
Number of obs
22
---- Interpolated Dickey-Fuller -----
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t)
-2.388
-3.750
-3.000
-2.630
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.1452
dfuller D.Ipoteka_kredit
Dickey-Fuller test for unit root
Number of obs
21
---- Interpolated Dickey-Fuller -----
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic Value Value Value
Z(t)
-4.899
-3.750
-3.000
2.630
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
1 1 1
1 1
0 2 4 6
Lag
Bartlett's formula for MA(q) 95% confidence bands
Lag
95% Confidence bands [se = 1/sqrt(n)]
2-rasm.
Avtokorrelyatsion holat
Avtokorrelyatsion holatda barcha laglar ishonch oralig'ida yotganligi, ARIMA modeli uchun eng yaxshi optimal model ARIMA (1,2,1) ekanligi aniqlandi.
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
ARIMA regression
Sample: 2020m2 - 2021m11 Number of obs = 22
Wald chi2(2) = 0.28
Log likelihood = -157.0932 Prob > chi2 = 0.8682
D. OPG
Ipoteka_ kredit Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
Ipoteka_ kredit
_cons 17.99465 25.83976 0 70 0.486 -32.65035 68.63964
ARMA
ma
L1. -.5111642 3720.25 -0 00 1.000 -7292.068 7291.045
L2. -.4888184 1818.778 -0 00 1.000 -3565.228 3564.25
/sigma 287.6243 535016.7 0 00 0.500 0 1048901
Note: The test of the variance against zero is one sided, and the two-sided confidence interval is truncated at zero.
Xulosa.
Ushbu maqolada biz bank kreditlari samaradorligini takomillashtirish yo'llarini hamda kreditga layoqatlilikni baholash tahlilining xorij tajribalari asosida takomillashtirishni ko'rib chiqib quyidagi hulosaga keldik. Bugungi kunda mamlakatimizda tijorat banklari tomonidan iqtisodiyot tarmoqlariga kredit bugungi kunda mamlakatimizda tijorat banklari tomonidan iqtisodiyot tarmoqlariga kredit mablag'lari ajratilishi natijasida yangi texnika va texnologiyalar o'zlashtirilmoqda va buning natijasida yaratilayotgan mahsulotlar jahon bozorida raqobatlasha olmoqda, mamlakatning eksport salohiyati ortmoqda, to'g'ridan to'g'ri horijiy investitsiyalar miqdori ortmoqda, yangi ish o'rinlari yaratilmoqda. Dunyo tajribasida kredit ajratishdan oldin tadbirkorlarni kreditga layoqatliligini tahlili quyidagicha amalga oshirilayotganini ko'rib o'tdik.
Foydalanilgan adabiyotlar.
1. Sinki, ml., Djozef F. Upravlenie finansami v kommercheskix bankax : Per. s angl. 4-ye izdanie. -M: Catallaxy, 1994. - S. 441-443.
2. Alimardonov I.M. O'zbekistonda ipotekali kreditlashni rivojlantirish istiqbollari. Iq. f.n. ilm. dar. olish uchun taqd. et. diss. avtoref. - Toshkent: BMA, 2009. - B. 17.
3. Sberbank yillik hisoboti, 2019 yil
4. Usloviya bankovskogo obslujivaniya fizicheskix lis PAO Sberbank // Sberbank Rossii. [Elektronntiy resurs]. URL: https://www.sberbank.ru/common/img/uploaded/files/pdf/udbo 09 02 018.pdf
5. O'zbekiston Respublikasi Markaziy banki, "Statistik byuleten", 2019 yil
