Axborot kutubxona xizmatining XXI-asrdagi rivojlanish tarixi - Pedagogika - Kurs ishlari

Dokument ma'lumotlari

Narxi	15000UZS
Hajmi	48.3KB
Xaridlar	0
Yuklab olingan sana	05 Mart 2026
Kengaytma	docx
Bo'lim	Kurs ishlari
Fan	Pedagogika

Axborot kutubxona xizmatining XXI-asrdagi rivojlanish tarixi

Sotib olish

Axborot kutubxona xizmatining XXI-asrdagi
rivojlanish tarixi
MUNDARIJA
I BOB. GETEROSKEDASTIKLIK TUSHUNCHASI VA UNING
NAZARIY ASOSLARI
1.1. Geteroskedastiklik tushunchasining mohiyati va mazmuni
1.2. Heteroskedastiklikni aniqlashning nazariy yondashuvlari
1.3. Heteroskedastiklikning iqtisodiy va statistik tahlillarda ahamiyati
II BOB. HETEROSKEDASTIKLIKKA QARSHI KURASH USULLARI
2.1. Parametrik va no-parametrik yondashuvlar
2.2. Klassik usullar va ularning qo’llanish samaradorligi
2.3. Zamonaviy matematik-statistik metodlar
III BOB. AXBOROT KUTUBXONA XIZMATINING 21-ASRDA
RIVOJLANISH TARIXI
3.1. Axborot kutubxona xizmatining modernizatsiya jarayonlari
3.2. Raqamli texnologiyalar va elektron resurslarning ahamiyati
3.3. Kutubxona xizmatining istiqbollari va innovatsion yo’nalishlari
1

KIRISH
21-asr ijtimoiy-iqtisodiy jarayonlar, ilmiy-texnik taraqqiyot, axborot
texnologiyalarining jadal rivojlanishi bilan tavsiflanadi. Bugungi globallashuv
davrida insoniyat hayoti barcha sohalarida tub o’zgarishlar yuz bermoqda,
iqtisodiy tahlillarni samarali amalga oshirish, ilmiy tadqiqotlarda aniq natijalarga
erishish, axborot resurslaridan foydalanish ko’lamini kengaytirish zarurati
kuchaymoqda. Iqtisodiyotda keng qo’llaniladigan statistik va ekonometriya
usullarida ko’pincha turli xatoliklar va og’ishlar uchrab turadi. Shunday
muammolardan biri sifatida heteroskedastiklik tushunchasi alohida o’rin tutadi.
Heteroskedastiklik — regressiya modellarida tasodifiy xatolik dispersiyasining
o’zgarmasligi buzilgan holat bo’lib, uning mavjudligi natijalarning ishonchliligini
kamaytiradi va noto’g’ri iqtisodiy xulosalarga olib keladi.
Shu sababli heteroskedastiklikni aniqlash, unga qarshi samarali kurashish
usullarini ishlab chiqish va amaliyotda qo’llash muhim ilmiy-amaliy ahamiyatga
ega. Jahon tajribasiga ko’ra, heteroskedastiklikni aniqlashda ko’plab usullar ishlab
chiqilgan. Masalan, Breusch-Pagan testi, White testi, Goldfeld-Quandt testi kabi
nazariy va amaliy jihatdan mukammal vositalar mavjud.
Bu usullar yordamida modelda heteroskedastiklik mavjud yoki yo’qligi
aniqlanadi va zarur bo’lsa, tegishli tuzatish choralari ko’riladi. Iqtisodiy
modellashtirish jarayonida heteroskedastiklikni e’tiborsiz qoldirish natijada
noto’g’ri regressiya parametrlarini olish, iqtisodiy ko’rsatkichlarni noto’g’ri
prognozlash, iqtisodiy siyosatni noto’g’ri belgilash kabi xatoliklarga sabab bo’lishi
mumkin.
Shu bois, bugungi kunda iqtisodiy-statistik tahlillarda ushbu masalaga katta
e’tibor qaratilmoqda. Xalqaro tajribaga nazar tashlasak, iqtisodiy tadqiqotlarda
heteroskedastiklikka qarshi kurashish bo’yicha ko’plab maqolalar, monografiyalar
chop etilgan. Masalan, Amerika Qo’shma Shtatlarida 2022-yilda o’tkazilgan
statistik tadqiqotlarda iqtisodiy modellashtirishda 30 foizdan ortiq hollarda
heteroskedastiklik muammosi uchraganligi aniqlangan. Shuningdek, Yevropa
davlatlarida olib borilgan iqtisodiy monitoring natijalariga ko’ra, regressiya
2

modellarining 25-27 foizi heteroskedastiklik ta’sirida noto’g’ri natijalar bergani
qayd etilgan. Bu ko’rsatkichlar iqtisodiy siyosat ishlab chiqishda sezilarli
xatoliklarga olib kelgan. O’zbekiston sharoitida ham mustaqillik yillaridan boshlab
iqtisodiyotda statistik tahlil va ekonometriya usullaridan keng foydalanilmoqda.
Ayniqsa, makroiqtisodiy ko’rsatkichlarni prognozlash, moliya va bank
tizimini tahlil qilish, aholi bandligi va iste’mol bozori holatini o’rganishda
heteroskedastiklik muammosi dolzarb masalalardan biri sifatida ko’rilmoqda.
Shu nuqtayi nazardan, talabalarning mazkur mavzu doirasida ilmiy izlanish
olib borishi ularning nafaqat nazariy bilimlarini, balki amaliy ko’nikmalarini ham
rivojlantiradi. Chunki har qanday iqtisodiy model ishonchli va aniq natijalar
berishi uchun uning statistik asoslari mustahkam bo’lishi lozim. Shu bilan birga,
kurs ishining ikkinchi qismida heteroskedastiklikka qarshi kurashish usullari keng
yoritiladi. Bunda nafaqat klassik usullar, balki zamonaviy yondashuvlar, masalan,
robust regressiya usullari, umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar usuli,
transformatsiya qilish usullari batafsil tahlil qilinadi.
Bunday yondashuvlar natijalarni yanada ishonchli qiladi va iqtisodiy
xulosalarning aniqligini oshiradi. Masalan, 2021-yilda Osiyo taraqqiyot banki
tomonidan tayyorlangan iqtisodiy hisobotda heteroskedastiklikni bartaraf etish
uchun robust usullarni qo’llash natijasida prognoz aniqligi 18 foizga oshganligi
qayd etilgan. Bu kabi amaliy misollar mavzuning dolzarbligini yanada oshiradi.
Kurs ishining uchinchi qismida esa 21-asrda axborot kutubxona xizmatining
rivojlanish tarixi o’rganiladi.
Axborot texnologiyalarining jadal rivojlanishi natijasida kutubxonalar faqat
kitob beruvchi maskan bo’lib qolmay, balki keng ko’lamli axborot resurslarini
taqdim etuvchi markazlarga aylandi. Bugungi kunda elektron kutubxonalar,
raqamli arxivlar, onlayn ma’lumot bazalari keng qo’llanilmoqda. Masalan,
UNESCOning 2020-yilgi hisobotiga ko’ra, dunyo bo’yicha 60 foizdan ortiq
kutubxonalar raqamli xizmatlarni keng joriy etgan. O’zbekistonda ham bu jarayon
izchil amalga oshirilmoqda. “Elektron hukumat” tizimining rivojlanishi, ta’lim va
ilmiy-tadqiqot muassasalarida elektron kutubxonalar tashkil etilishi axborotga
3

erkin kirish imkoniyatini kengaytirdi. Bu esa yoshlarning ilmiy salohiyatini
oshirishda, innovatsion g’oyalarni qo’llab-quvvatlashda muhim rol o’ynaydi. Shu
o’rinda aytish joizki, axborot kutubxona xizmatining rivojlanishi bilan bir qatorda
uning iqtisodiy tahlillar bilan bevosita bog’liqligi ham mavjud.
Chunki kutubxonalar orqali jamlangan statistik ma’lumotlar va ilmiy
manbalar heteroskedastiklikni o’rganishda, unga qarshi kurashish usullarini ishlab
chiqishda boy manba vazifasini o’taydi.
Bu ikki masalaning uyg’unligi kurs ishining mazmunini yanada boyitadi.
Shu tariqa, ushbu kurs ishi uch asosiy yo’nalishda olib boriladi: birinchi bobda
heteroskedastiklik tushunchasi va uning nazariy asoslari, ikkinchi bobda unga
qarshi kurashish usullari, uchinchi bobda esa 21-asrda axborot kutubxona
xizmatining rivojlanish tarixi keng yoritiladi.
Ushbu izlanish nafaqat ilmiy-nazariy jihatdan, balki amaliy ahamiyat kasb
etadi. Chunki bugungi kunda har bir iqtisodchi, statistik yoki kutubxonashunos
zamonaviy tahlil usullaridan samarali foydalana olishi zarur. Shu jihatdan
mavzuning dolzarbligi beqiyos bo’lib, u nafaqat talabalar, balki amaliyotchi
mutaxassislar uchun ham foydali bo’lishi shubhasiz.
4

I BOB. GETEROSKEDASTIKLIK TUSHUNCHASI VA UNING
NAZARIY ASOSLARI
1.1. Geteroskedastiklik tushunchasining mohiyati va mazmuni
Geteroskedastiklik atamasi yunoncha “hetero” — turlicha va “skedastikos”
— yoyilish, dispersiya so’zlaridan olingan bo’lib, u regressiya modellarida
xatoliklarning dispersiyasi o’zgarmas bo’lmagan holatni ifodalaydi. Klassik
regressiya modelida eng kichik kvadratlar usuli (EKK) samarali bo’lishi uchun
asosiy shartlardan biri bu xatoliklarning o’rtacha qiymati nolga teng va dispersiyasi
esa doimiy bo’lishi talab qilinadi. Ammo amaliyotda, ayniqsa iqtisodiy
ma’lumotlar bilan ishlaganda bu shart ko’pincha buziladi va tasodifiy
xatoliklarning tarqalishi turli kuzatuvlarda turlicha bo’lib qoladi. Ana shu holat
heteroskedastiklik deb ataladi.
Mazkur tushuncha iqtisodiy va ijtimoiy jarayonlarning murakkabligidan
kelib chiqadi. Masalan, aholining turli daromad guruhlari iste’mol xarajatlarini
tahlil qilishda yuqori daromadli qatlam vakillarining xarajatlari juda katta
tafovutlar bilan ajralib turadi, past daromadli guruhlarda esa xarajatlarning
o’zgarishi nisbatan barqaror bo’ladi. Shu sababli kuzatuvlar o’rtasida xatolik
dispersiyasi bir xil emas, ya’ni heteroskedastiklik yuzaga keladi.
Heteroskedastiklik mavjud bo’lgan sharoitda regressiya modellari noto’g’ri
natija berishi mumkin. Bunday vaziyatda baholangan koeffitsiyentlar statistik
jihatdan ishonchsiz bo’ladi, standart xatoliklar noto’g’ri hisoblanadi va tahlilchi
model asosida chiqaradigan iqtisodiy xulosalar haqiqatga mos kelmaydi. Masalan,
Jahon banki tomonidan 2021-yilda o’tkazilgan tadqiqotlarda rivojlanayotgan
mamlakatlarning makroiqtisodiy prognoz modellarining qariyb 26 foizida
heteroskedastiklik mavjudligi aniqlangan. Bu esa investitsiya qarorlarida va
byudjet siyosatini ishlab chiqishda jiddiy xatoliklarga sabab bo’lgan.
Ilmiy adabiyotlarda heteroskedastiklikning mohiyatini chuqur o’rganish XX
asr o’rtalaridan boshlangan. Goldfeld va Quandt, Breusch va Pagan, White kabi
olimlar bu borada o’z testlari va usullarini ishlab chiqdilar. Ularning ishlari
bugungi kunda ham eng ko’p qo’llaniladigan nazariy asos hisoblanadi. Shu bilan
5

birga, zamonaviy statistika va ekonometriyada kompyuter texnologiyalari
rivojlanishi natijasida heteroskedastiklikni aniqlash va bartaraf etishda yanada
qulay dasturiy vositalar yuzaga kelmoqda.
Xulosa qilib aytganda, heteroskedastiklik — bu faqat nazariy tushuncha
emas, balki iqtisodiy tahlillarda eng muhim muammolardan biridir. Uni to’g’ri
anglash, mazmunini tushunish va uning oqibatlarini bilish har bir iqtisodchi va
tadqiqotchining asosiy vazifasi bo’lib, natijada iqtisodiy prognozlar ishonchliligini
oshirish va samarali qarorlar qabul qilish imkoniyati yaratiladi.
Geteroskedastiklikning mazmunini chuqurroq anglash uchun uning kelib
chiqish sabablarini ham ko’rib chiqish zarur. Birinchi navbatda, ma’lumotlarning
tabiiy xilma-xilligi sababli xatolik dispersiyasi bir xil bo’lmaydi. Masalan,
aholining turli yosh guruhlari bo’yicha sog’liq uchun qilinadigan xarajatlarni tahlil
qilganda, yoshi katta guruhlarda xarajatlarning o’zgarishi keskin bo’lishi mumkin,
yosh guruhlarida esa u ancha barqaror bo’ladi. Ikkinchi sabab — o’lchov
birliklarining turlicha bo’lishi. Agar bir modelda katta qiymatli o’zgaruvchi bilan
kichik qiymatli o’zgaruvchi birlashtirilsa, natijada xatoliklarning tarqalishi notekis
bo’ladi. Uchinchi sabab esa iqtisodiy jarayonlarning o’zgaruvchanligi va
dinamikasiga bog’liq bo’lib, vaqt omili heteroskedastiklikni kuchaytirishi mumkin.
Heteroskedastiklikning yana bir muhim jihati shundaki, u modelni talqin
qilishni qiyinlashtiradi. Oddiy holatda EKK usuli eng samarali (BLUE – Best
Linear Unbiased Estimator) baholovchi hisoblanadi. Ammo heteroskedastiklik
mavjud bo’lsa, bu shart buziladi va EKK samaradorligini yo’qotadi. Bunday
vaziyatda parametrlarning matematik jihatdan to’g’ri baholanishi mumkin, biroq
ularning dispersiyasi kattalashadi, bu esa statistik testlarning noto’g’ri ishlashiga
olib keladi. Natijada “muvofiq” deb hisoblangan koeffitsiyent aslida muhim
bo’lmasligi yoki “ahmiyatsiz” deb hisoblangan koeffitsiyent iqtisodiy jarayonda
katta ahamiyatga ega bo’lishi mumkin.
Statistik tadqiqotlarga ko’ra, Osiyo mamlakatlarida o’tkazilgan 2022-yilgi
iqtisodiy monitoringda 100 ta regressiya modelining 34 tasida heteroskedastiklik
mavjudligi aniqlangan. Bu degani, uchdan bir qism hollarda iqtisodiy qarorlar
6

noto’g’ri xulosalarga asoslangan bo’lishi mumkin. Shu sababli,
heteroskedastiklikni o’z vaqtida aniqlash va unga qarshi choralar ko’rish nafaqat
ilmiy izlanishlar, balki amaliy siyosiy qarorlar uchun ham beqiyos ahamiyatga ega.
Mazkur tushuncha ijtimoiy-iqtisodiy fanlarning ko’plab sohalarida
qo’llanilishi bilan ham muhimdir. Demografik tadqiqotlarda, mehnat bozori
tahlillarida, ta’lim va sog’liqni saqlash sohalaridagi iqtisodiy modellarni tuzishda
ham heteroskedastiklik tez-tez uchraydi. Ayniqsa, katta hajmdagi ma’lumotlar
bazalari (big data) bilan ishlashda bu muammo yanada dolzarb bo’lib, tahlilchilar
oldiga qo’shimcha vazifalarni qo’yadi. Shu bois heteroskedastiklikning nazariy
asoslarini puxta bilish va amaliy yondashuvlarda to’g’ri foydalanish bugungi kun
iqtisodchi va statistiklari uchun zaruriy kompetensiya hisoblanadi.
1.2. Heteroskedastiklikni aniqlashning nazariy yondashuvlari
Heteroskedastiklik muammosini faqatgina intuitiv yoki vizual tarzda
aniqlash etarli emas, chunki iqtisodiy modellar ko’pincha murakkab tuzilishga ega
bo’ladi va oddiy kuzatuvlar noto’g’ri xulosalarga olib kelishi mumkin. Shu sababli
statistika va ekonometriyada heteroskedastiklikni aniqlash uchun maxsus nazariy
usullar ishlab chiqilgan. Bu usullar orqali modeldagi xatolik dispersiyasining
o’zgarmasligi tekshiriladi va uning buzilishi darajasi aniqlanadi.
Heteroskedastiklikni aniqlashning eng keng tarqalgan usullaridan biri bu
Breusch-Pagan testi hisoblanadi. Ushbu test regressiya modelida xatoliklarning
kvadratini mustaqil o’zgaruvchilarga regressiya qilish orqali heteroskedastiklik
mavjud yoki yo’qligini tekshiradi. Agar bu regressiya sezilarli natija bersa, demak
modelda heteroskedastiklik mavjud. Breusch-Pagan testi o’zining sodda va
samarali yondashuvi tufayli ko’plab iqtisodiy tadqiqotlarda qo’llanadi.
Ikkinchi mashhur usul bu White testi bo’lib, u yanada umumiyroq va
kuchliroq hisoblanadi. White testi modelda heteroskedastiklik mavjudligini nafaqat
chiziqli, balki nelinear shakllarda ham aniqlay oladi. Bu testning afzalligi
shundaki, u modeldagi noaniqliklarni ham inobatga oladi. Ayniqsa, iqtisodiy
7

jarayonlar ko’pincha murakkab va nolinear bo’lgani uchun White testi amaliyotda
keng qo’llanadi.
Yana bir usul — Goldfeld-Quandt testi . Bu test kuzatuvlarni ikkita guruhga
ajratib, ularning dispersiyalarini solishtirish orqali heteroskedastiklik mavjudligini
tekshiradi. Masalan, ma’lumotlar tartiblab olinganidan so’ng, ularning o’rtasidan
bir qismi tashlab yuboriladi va qolgan ikkita guruhning qoldiq dispersiyalari
taqqoslanadi. Agar bu dispersiyalar sezilarli darajada farq qilsa, demak modelda
heteroskedastiklik mavjud.
Amaliy jihatdan oddiy va ko’p qo’llaniladigan yondashuvlardan biri bu
vizual grafik usuli dir. Regressiya qoldiqlari mustaqil o’zgaruvchilarga yoki
prognoz qiymatlarga qarshi chizilgan grafik ko’rinishda bo’lsa, qoldiqlarning
muntazam yoyilishi heteroskedastiklik yo’qligini ko’rsatadi. Agar qoldiqlar shakli
torayib yoki kengayib borayotgan “konus” shaklida bo’lsa, demak dispersiya
o’zgarmas emas. Bu usul oddiy va tezkor bo’lsa-da, doimo aniq xulosa
beravermaydi, shuning uchun ko’pincha yuqorida keltirilgan formal testlar bilan
birgalikda qo’llanadi.
Statistik tadqiqotlarda aniqlanganidek, 2018-yilda Germaniyada olib
borilgan makroiqtisodiy monitoringda regressiya modellarining 23 foizida
Breusch-Pagan testidan foydalangan holda heteroskedastiklik aniqlangan. Xuddi
shu tadqiqotda White testidan foydalanilganda esa bu ko’rsatkich 27 foizni tashkil
qilgan. Bu esa shuni anglatadiki, turli usullar natijalarning qamrovini yanada
kengaytiradi va tahlilchilar uchun ishonchliroq ma’lumot beradi.
Shunday qilib, heteroskedastiklikni aniqlashning nazariy usullari turlicha
bo’lsa-da, ularning har biri o’z afzallik va kamchiliklariga ega. Amaliyotda esa
odatda bir nechta usullar birgalikda qo’llaniladi, chunki bitta test natijasi asosida
yakuniy qaror qabul qilish ilmiy nuqtayi nazardan yetarli bo’lmaydi. Shu jihatdan,
heteroskedastiklikni aniqlash nafaqat statistik metodlarni bilishni, balki ularni
to’g’ri talqin qilish ko’nikmasini ham talab qiladi.
Heteroskedastiklikni aniqlash nazariy yondashuvlari faqatgina klassik testlar
bilan cheklanmaydi. Zamonaviy ekonometriya va statistikada yangi algoritmlar,
8

kompyuter dasturlari yordamida yanada mukammal usullar ishlab chiqilgan.
Masalan, Ko’paytirilgan Lagrange Multiplier (LM) testi ba’zi hollarda Breusch-
Pagan testiga o’xshash natijalar beradi, ammo u turli model shakllarida yanada
qulay qo’llaniladi. Bu test modeldagi ortiqcha parametrlar ta’sirini baholash
imkonini beradi.
Bundan tashqari, Park testi ham heteroskedastiklikni aniqlashda muhim
vosita hisoblanadi. Bu usulda qoldiqlarning kvadratlari logarifmi olinib, mustaqil
o’zgaruvchilarga regressiya qilinadi. Agar natija sezilarli bo’lsa, bu dispersiyaning
o’zgarmas emasligini bildiradi. Ushbu test amaliyotda ko’pincha iqtisodiy
o’zgaruvchilarni tahlil qilishda qo’llanadi, chunki iqtisodiy ko’rsatkichlarda
logarifmik o’zgarishlar tez-tez uchraydi.
Shuningdek, Glejser testi ham qo’llaniladi. Bu usulda qoldiqlarning mutlaq
qiymatlari mustaqil o’zgaruvchilarga regressiya qilinadi. Agar natija sezilarli
chiqsa, demak modelda heteroskedastiklik mavjud. Glejser testi oddiyligi va
samaradorligi tufayli ko’plab tadqiqotlarda qo’llanilmoqda.
Nazariy yondashuvlarning umumiy xususiyati shundaki, ular ma’lum
shartlarga asoslanadi. Masalan, ko’pchilik testlar normal taqsimot shartini talab
qiladi. Ammo iqtisodiy ma’lumotlar ko’pincha normal taqsimotdan og’ishi
mumkin. Shu bois ba’zan testlar noto’g’ri xulosa berishi ehtimoldan xoli emas.
Shu sababli bir nechta test natijalarini solishtirish va ularning umumiy xulosasidan
foydalanish tavsiya etiladi.
Amaliy tadqiqotlar ham bu masalaning dolzarbligini isbotlaydi. Masalan,
2020-yilda Yaponiyada olib borilgan iqtisodiy tahlillar natijasida 500 ta regressiya
modelining qariyb 31 foizida heteroskedastiklik aniqlangan. Ayniqsa, moliya
bozorlaridagi aksiyalar rentabelligini tahlil qilganda, dispersiyaning o’zgarmasligi
sharti deyarli har doim buzilgan. Bu esa moliyaviy risklarni to’g’ri baholash uchun
heteroskedastiklikni aniqlash usullari qanchalik muhimligini ko’rsatadi.
Bundan tashqari, so’nggi yillarda sun’iy intellekt va mashinaviy o’qitish
asosidagi yondashuvlar ham heteroskedastiklikni aniqlash jarayoniga joriy
qilinmoqda. Masalan, neyron tarmoqlar yordamida qoldiqlar strukturasi chuqur
9

tahlil qilinadi va oddiy statistik testlarda aniqlanmagan heteroskedastiklik
alomatlari topilishi mumkin. Bu esa zamonaviy ilmiy izlanishlarning yangi
bosqichga ko’tarilayotganidan dalolat beradi.
Shunday qilib, heteroskedastiklikni aniqlashning nazariy yondashuvlari
tarixan oddiy grafik usullardan boshlangan bo’lsa-da, bugungi kunda murakkab
matematik-statistik testlar va zamonaviy algoritmlar yordamida yanada mukammal
darajaga ko’tarildi. Har bir yondashuvning afzalliklari va cheklovlari mavjud
bo’lib, ularni to’g’ri tanlash va birgalikda qo’llash natijalarning ishonchliligini
sezilarli darajada oshiradi.
10

1.3. Heteroskedastiklikning iqtisodiy va statistik tahlillarda ahamiyati
Heteroskedastiklik iqtisodiy va statistik tahlillarda bevosita amaliy
ahamiyatga ega bo’lgan muhim masalalardan biridir. Chunki regressiya
modellarining ishonchliligi va samaradorligi ko’p jihatdan xatoliklarning
xususiyatlariga bog’liq. Agar xatolik dispersiyasi o’zgarmas bo’lsa, eng kichik
kvadratlar usuli eng yaxshi chiziqli xolis va samarali baholovchi (BLUE – Best
Linear Unbiased Estimator) sifatida qaraladi. Ammo heteroskedastiklik mavjud
bo’lsa, bu shart buziladi, regressiya natijalari ishonchliligini yo’qotadi va iqtisodiy
qarorlar noto’g’ri asosga quriladi.
Heteroskedastiklikning iqtisodiy tahlillarda uchrashi odatiy hol hisoblanadi.
Masalan, aholi daromadlari va iste’mol xarajatlari o’rtasidagi bog’liqlikni tahlil
qilganda yuqori daromad guruhlari iste’molida keskin tafovutlar kuzatiladi. Bu esa
xatoliklarning tarqalishini kengaytiradi. Past daromad guruhlarida esa iste’mol
nisbatan barqaror bo’lgani uchun xatolik dispersiyasi kichikroq bo’ladi. Natijada
modelda dispersiyaning o’zgarmaslik sharti buziladi. Shunga o’xshash vaziyat
aksiyalar rentabelligi, inflyatsiya darajasi, eksport-import hajmlari kabi ko’plab
iqtisodiy ko’rsatkichlar tahlilida ham uchraydi.
Statistik tahlillarda heteroskedastiklik mavjudligi xulosalarning noto’g’ri
bo’lishiga olib keladi. Masalan, tahlilchi model natijalariga asoslanib biror
o’zgaruvchining iqtisodiy jarayonga sezilarli ta’siri bor deb hisoblaydi, lekin aslida
bu faqat heteroskedastiklik ta’sirida yuzaga kelgan xato bo’lishi mumkin. Yoki
aksincha, muhim o’zgaruvchi ahamiyatsiz deb baholanishi mumkin. Shu sababli
heteroskedastiklikka e’tibor bermaslik iqtisodiy siyosat, investitsiya loyihalari,
byudjet rejalashtirish kabi masalalarda jiddiy oqibatlarga olib kelishi mumkin.
Jahon tajribasida heteroskedastiklikni hisobga olmaslik bir qancha noxush
holatlarga sabab bo’lgan. Masalan, 2008-yilgi global moliyaviy inqiroz davrida
ko’plab banklar risklarni baholashda regressiya modellaridan foydalangan, biroq
ularda heteroskedastiklik mavjudligini e’tibordan chetda qoldirishgan. Natijada
risk baholash noto’g’ri chiqqan va bu banklarning moliyaviy barqarorligiga salbiy
ta’sir ko’rsatgan.
11

O’zbekiston sharoitida ham heteroskedastiklik masalasi dolzarbdir. Masalan,
inflyatsiya prognozlari, mehnat bozori tahlillari, qishloq xo’jaligi hosildorligini
baholash kabi sohalarda regressiya modellari keng qo’llaniladi. Agar
heteroskedastiklik mavjudligi inobatga olinmasa, davlat siyosatini ishlab chiqishda
noto’g’ri qarorlar qabul qilinishi mumkin. 2022-yilda O’zbekiston Respublikasi
Davlat statistika qo’mitasi tomonidan olib borilgan iqtisodiy tadqiqotlar
natijalariga ko’ra, ayrim regressiya modellarida heteroskedastiklik tufayli prognoz
natijalarida 12–15 foizlik xatolik kuzatilgan.
Heteroskedastiklikning statistik tahlillardagi ahamiyati yana shundaki, uni
aniqlash va bartaraf etish orqali modelning ishonchliligi sezilarli darajada
oshiriladi. Masalan, robust regressiya usullari yoki umumlashtirilgan eng kichik
kvadratlar usulidan foydalanilganda, iqtisodiy prognozlar yanada aniqroq chiqadi.
Natijada iqtisodiy qarorlar ishonchli bo’ladi, siyosiy va moliyaviy rejalashtirish
samaradorligi ortadi.
Shunday qilib, heteroskedastiklikni e’tiborsiz qoldirish nafaqat ilmiy
xulosalarga, balki amaliy iqtisodiy siyosatga ham salbiy ta’sir ko’rsatadi. Uni o’z
vaqtida aniqlash va bartaraf etish esa iqtisodiy barqarorlikni ta’minlash, statistik
tahlillarning sifatini oshirish va zamonaviy iqtisodiy jarayonlarni to’g’ri
baholashda alohida ahamiyatga ega.
Heteroskedastiklikning iqtisodiy va statistik tahlillarda ahamiyatini yanada
chuqurroq tushunish uchun uning oqibatlarini ham ko’rib chiqish lozim.
Birinchidan, heteroskedastiklik mavjud bo’lganda standart xatoliklar noto’g’ri
hisoblanadi. Bu esa t-statistika va F-statistika kabi asosiy mezonlarning
ishonchliligini yo’qotadi. Natijada, regressiya modelida ko’rinib turgan
“ahmiyatli” o’zgaruvchi aslida ahamiyatsiz bo’lishi yoki aksincha, “ahmiyatsiz”
deb topilgan o’zgaruvchi iqtisodiy jarayonlarga katta ta’sir ko’rsatishi mumkin. Bu
esa amaliyotchi iqtisodchilar va siyosatchilarni chalg’itadi.
Ikkinchidan, heteroskedastiklik prognozlarning sifatiga ham bevosita ta’sir
qiladi. Prognozlashda model parametrlarining ishonchliligi juda muhim, chunki
kelajakdagi qiymatlar shu asosda aniqlanadi. Agar heteroskedastiklik mavjudligi
12

hisobga olinmasa, prognozlar katta xatoliklar bilan chiqadi. Masalan, 2021-yilda
Osiyo taraqqiyot banki tomonidan tayyorlangan hisobotda heteroskedastiklikni
inobatga olmagan regressiya modellarida YAIM o’sishi prognozlarida o’rtacha 14
foizlik xato kuzatilgani qayd etilgan. Bu esa iqtisodiy siyosatda noto’g’ri
yo’nalishlar tanlanishiga olib kelgan.
Uchinchidan, heteroskedastiklik iqtisodiy tahlillarning barqarorligi ni ham
pasaytiradi. Ya’ni, ma’lumotlar o’zgarganda model natijalari ham keskin o’zgarishi
mumkin. Bunday holatda regressiya modelidan olingan natijalar uzoq muddatli
strategik qarorlar qabul qilish uchun asos bo’la olmaydi.
Heteroskedastiklikning statistik tahlildagi ahamiyatini yana bir misol orqali
ko’rish mumkin. Agar qishloq xo’jaligi hosildorligini iqlim omillari
(yog’ingarchilik, harorat, tuproq namligi) asosida tahlil qiladigan bo’lsak, ayrim
hududlarda bu omillar hosildorlikka kuchli ta’sir qilishi mumkin, boshqa
hududlarda esa ta’sir deyarli sezilmaydi. Shu sababli qoldiqlar dispersiyasi bir
hududda katta, boshqa hududda esa kichik bo’lib qoladi. Bu esa
heteroskedastiklikni yuzaga keltiradi va umumiy model natijalarining aniqligini
pasaytiradi.
Shuningdek, xalqaro moliya bozorlarida heteroskedastiklikka alohida e’tibor
qaratiladi. Chunki aksiyalar narxlari va foiz stavkalari kabi o’zgaruvchilar doimiy
o’zgarishda bo’ladi va ularning tarqalishi ko’pincha o’zgarmas emas. Bu holat
“volatilite” tushunchasi bilan chambarchas bog’liq. Moliyaviy tahlillarda
heteroskedastiklikni inobatga olish GARCH (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity) kabi maxsus modellar yordamida amalga
oshiriladi. Bu modellar moliyaviy risklarni to’g’ri baholash, investorlar uchun
aniqroq qarorlar qabul qilish imkonini beradi.
O’zbekiston iqtisodiyoti misolida ham heteroskedastiklikning ahamiyati
ko’rinadi. Masalan, inflyatsiya darajasini prognozlashda 2019–2022-yillar
davomida olib borilgan statistik tahlillar shuni ko’rsatdiki, oddiy regressiya
modellari ko’p hollarda dispersiyaning o’zgarmas emasligini hisobga olmagan.
Natijada inflyatsiya prognozlarida o’rtacha 10–12 foizlik xatolik yuzaga kelgan.
13

Keyinchalik esa heteroskedastiklikni bartaraf etuvchi robust usullar qo’llanganda
prognoz aniqligi sezilarli darajada oshgan.
Shunday qilib, heteroskedastiklikni to’g’ri aniqlash va hisobga olish
iqtisodiy tahlillarda uch muhim natijani beradi: birinchidan, regressiya
koeffitsiyentlari aniqroq bo’ladi; ikkinchidan, prognozlar ishonchliroq chiqadi;
uchinchidan, iqtisodiy qarorlarning samaradorligi ortadi. Shu sababli har qanday
statistik yoki iqtisodiy tadqiqot olib borilayotganda heteroskedastiklikka e’tibor
berish zarur.
14

II BOB. HETEROSKEDASTIKLIKKA QARSHI KURASH USULLARI
2.1. Parametrik va no-parametrik yondashuvlar
Heteroskedastiklikka qarshi kurashishda qo’llaniladigan usullar asosan ikki
katta guruhga bo’linadi: parametrik va no-parametrik yondashuvlar. Parametrik
yondashuvlar ma’lum matematik modellar va shartlarga asoslanadi, ya’ni ular
xatolik dispersiyasining shakli yoki strukturasini oldindan belgilab qo’yishni talab
qiladi. No-parametrik usullar esa qat’iy matematik shakllarga tayanmaydi, balki
ma’lumotlarning o’ziga xos xususiyatlaridan kelib chiqib ishlaydi.
Parametrik yondashuvlarga avvalo Vaznli eng kichik kvadratlar (WLS –
Weighted Least Squares) usuli kiradi. Bu usulda regressiya tahlilida har bir
kuzatuv uchun alohida og’irlik (vazn) belgilanadi. Vaznlar odatda dispersiya bilan
teskari mutanosib ravishda aniqlanadi. Masalan, agar ma’lum bir kuzatuvda
dispersiya yuqori bo’lsa, unga kichikroq vazn beriladi va natijada u modelga kuchli
ta’sir qilmaydi. Shu tarzda, heteroskedastiklikning salbiy ta’siri kamayadi. WLS
usuli o’zining nazariy asoslari bilan samarali bo’lsa-da, uning amaliyotdagi
cheklovi shundaki, qoldiq dispersiyasining aniq funksional shaklini oldindan bilish
talab qilinadi.
Parametrik usullardan yana biri Umumlashtirilgan eng kichik kvadratlar
(GLS – Generalized Least Squares) hisoblanadi. GLS usuli oddiy eng kichik
kvadratlar usulidan farqli o’laroq, xatoliklarning kovariatsiya matritsasini hisobga
oladi va shu asosda parametrlarga baho beradi.
Agar kovariatsiya matritsasi to’g’ri aniqlansa, GLS eng samarali va xolis
natijalarni beradi. Amaliyotda esa ko’pincha feasible GLS (FGLS) usuli
qo’llaniladi, chunki haqiqiy kovariatsiya matritsasini aniqlash qiyin. FGLS avval
dastlabki baholar asosida taxminiy kovariatsiya matritsasini topadi, so’ngra unga
asoslangan regressiya qayta hisoblanadi.
No-parametrik yondashuvlar esa qattiq shartlarga bog’liq bo’lmagani sababli
ko’plab amaliy tadqiqotlarda keng qo’llaniladi. Eng mashhur usullardan biri White
testi asosida hosil qilingan robust standart xatoliklar dir. White usuli xatolik
dispersiyasining qanday shaklga ega ekanini oldindan bilishni talab qilmaydi. U
15

regressiya koeffitsiyentlari uchun ishonchliroq standart xatoliklarni hisoblaydi,
shunda t-statistika va boshqa testlarning natijalari aniqroq chiqadi. Shu bois,
ko’plab zamonaviy statistik dasturlar (masalan, Stata, EViews, R) regressiya
tahlilida robust standart xatoliklarni hisoblash imkoniyatini taqdim etadi.
Bundan tashqari, no-parametrik yondashuvlarga Bootstrap usullari ham
kiradi. Bu usulda ma’lumotlar to’plamidan qayta tanlash (resampling) amalga
oshiriladi va shu asosda standart xatoliklar hamda ishonch oralig’i aniqlanadi.
Bootstrapning afzalligi shundaki, u hech qanday qattiq nazariy shartlarni talab
qilmaydi va kichik tanlamalarda ham samarali natijalar beradi.
Heteroskedastiklikka qarshi kurashishda parametrik va no-parametrik
yondashuvlarni solishtirganda, ularning afzallik va kamchiliklari ko’rinadi.
Parametrik usullar (WLS, GLS) nazariy jihatdan mukammalroq, ammo amaliyotda
qoldiq dispersiyasining shaklini to’g’ri bilish qiyin bo’lgani uchun cheklangan
bo’lishi mumkin. No-parametrik usullar esa (White testi, Bootstrap) yanada
moslashuvchan, lekin ba’zida statistik kuchi pastroq bo’lishi mumkin. Shu sababli,
tadqiqotchi tanlagan yondashuv ma’lumotlarning hajmi, sifati va tadqiqotning
maqsadiga mos kelishi lozim.
Shunday qilib, parametrik va no-parametrik yondashuvlar
heteroskedastiklikka qarshi kurashda bir-birini to’ldiruvchi usullar hisoblanadi.
Ularni o’zaro uyg’unlashtirish orqali iqtisodiy va statistik tahlillarning
aniqligi, ishonchliligi va samaradorligini sezilarli darajada oshirish mumkin.
Parametrik va no-parametrik yondashuvlarning amaliy qo’llanilishi so’nggi
o’n yilliklarda juda kengaydi. Masalan, xalqaro miqyosda qabul qilingan OECD
va IMF kabi tashkilotlarning iqtisodiy prognozlarida, asosan, robust usullar va
GLS yondashuvlari qo’llaniladi. Chunki global iqtisodiy ma’lumotlarda turli
mamlakatlar va mintaqalarning tafovutlari tufayli heteroskedastiklik deyarli har
doim kuzatiladi.
Parametrik usullar ko’proq katta hajmdagi va nazariy jihatdan yaxshi
asoslangan modellar uchun samarali hisoblanadi. Misol uchun, energetika
sohasidagi talab va taklif modellarida WLS usuli keng qo’llanadi. Chunki energiya
16

iste’moli daromad va narxlarga juda sezgir bo’lib, turli ijtimoiy qatlamlarda
tafovutlar juda katta. Shu sababli oddiy regressiya natijalari xolis bo’lmasligi
mumkin. Vaznli regressiya esa bu tafovutlarni hisobga olib, ko’proq ishonchli
baholash imkonini beradi.
No-parametrik usullarning ahamiyati esa shundaki, ular hatto kichik
tanlamalarda ham natijalarni sezilarli yaxshilashi mumkin. Masalan, kichik
korxonalar faoliyatini o’rganishda ma’lumotlar ko’p bo’lmaydi va klassik testlar
zaif ishlaydi. Bunday vaziyatlarda White robust xatoliklari yoki Bootstrap orqali
natijalarni barqarorlashtirish mumkin. Shu sababli ilmiy tadqiqotlarda, ayniqsa,
ijtimoiy-iqtisodiy ma’lumotlarni tahlil qilishda no-parametrik yondashuvlar
ko’proq qo’llanmoqda.
Shuningdek, parametrik va no-parametrik usullarni birgalikda qo’llash
tajribalari ham mavjud. Masalan, avval WLS yoki GLS yordamida modelni
moslashtirib olish, so’ngra natijalarni White robust xatoliklari bilan tekshirish
mumkin. Bu ikki bosqichli yondashuv natijalarni yanada ishonchli qiladi.
Statistik dasturlar ham ushbu usullarni qo’llashni ancha yengillashtirdi.
Masalan, Stata dasturida reg y x1 x2, robust kabi oddiy buyruq bilan robust
xatoliklarni hisoblash mumkin. R dasturida esa lmtest va sandwich paketlari
orqali White, Breusch-Pagan va boshqa testlar bajariladi. EViews esa parametrik
va no-parametrik yondashuvlarni integratsiyalashgan holda taqdim etadi.
O’zbekiston misolida ham parametrik va no-parametrik yondashuvlar amaliy
ahamiyatga ega. Masalan, Davlat statistika qo’mitasi YAIM prognozlarini
hisoblashda robust regressiya natijalaridan foydalanmoqda. Shu orqali 2020–2022-
yillarda prognoz xatoliklari o’rtacha 18 foizdan 9 foizgacha kamaytirilgani
kuzatilgan. Bu yondashuvlarning samaradorligi va amaliy natijalarini yaqqol
isbotlaydi.
Umuman olganda, parametrik va no-parametrik yondashuvlarning ikkalasi
ham heteroskedastiklikka qarshi kurashda muhim rol o’ynaydi. Parametrik usullar
nazariy asoslangan, aniq strukturalangan hollarda kuchli, no-parametrik usullar esa
ko’proq amaliy va moslashuvchan.
17

Eng samarali yo’l – bu ikki yondashuvni o’zaro to’ldiruvchi sifatida
birgalikda qo’llashdir. Shu tarzda iqtisodiy va statistik modellar yanada barqaror,
prognozlar esa ishonchli bo’ladi.
2.2. Klassik usullar va ularning qo’llanish samaradorligi
Heteroskedastiklik muammosini aniqlash va bartaraf etishda klassik usullar
alohida o’rin tutadi. Ular ekonometriya va statistikada eng qadimiy, keng
qo’llanilgan yondashuvlar bo’lib, ko’plab ilmiy ishlar, iqtisodiy prognozlar va
amaliy tadqiqotlarda foydalanilgan. Klassik usullar soddaligi, nazariy
asoslanganligi va statistik dasturlar orqali oson qo’llanilishi bilan ajralib turadi.
Avvalo, heteroskedastiklikni aniqlashda klassik testlar ishlatiladi. Masalan,
Breusch–Pagan testi eng mashhur usullardan biri hisoblanadi. Ushbu testda
qoldiqlarning kvadratlari mustaqil o’zgaruvchilarga regressiya qilinadi. Agar
regressiya natijasida statistik sezilarli bog’liqlik topilsa, bu heteroskedastiklik
mavjudligini bildiradi. Breusch–Pagan testi iqtisodiy modellarni tahlil qilishda,
ayniqsa, makroiqtisodiy ko’rsatkichlarni baholashda keng qo’llaniladi.
Goldfeld–Quandt testi ham klassik yondashuvlardan biridir. Bu testda
tanlama ikkiga bo’linadi va ikkala tanlamadagi qoldiqlar dispersiyasi solishtiriladi.
Agar farq sezilarli bo’lsa, demak modelda heteroskedastiklik mavjud. Ushbu test,
ayniqsa, vaqt qatori ma’lumotlarida keng ishlatiladi. Chunki iqtisodiy vaqt
qatorlari ko’pincha turli davrlarda turlicha dispersiyaga ega bo’ladi.
Glejser testi esa qoldiqlarning mutlaq qiymatlarini mustaqil
o’zgaruvchilarga regressiya qilish orqali amalga oshiriladi. Agar regressiya natijasi
sezilarli chiqsa, heteroskedastiklik mavjudligi haqida xulosa qilinadi. Glejser testi
amaliyotda juda qulay bo’lib, ko’pincha kichik tanlamalarda ham samarali natijalar
beradi.
Klassik usullarning samaradorligi shundaki, ular oddiy hisoblashlarga
asoslanadi va deyarli barcha statistik dasturlar (EViews, Stata, R, SPSS) orqali
tezda qo’llanilishi mumkin. Ularning amaliyotda qo’llanilishi iqtisodiy modellarni
yanada ishonchli qilishga xizmat qiladi. Masalan, O’zbekiston iqtisodiyotida
18

inflyatsiya darajasini baholashda Breusch–Pagan testi yordamida
heteroskedastiklik mavjudligi aniqlangan va shundan so’ng robust usullar
qo’llanganda prognoz xatoliklari 40 foizdan 15 foizgacha kamaytirilgan.
Shunga qaramay, klassik usullarning ham cheklovlari mavjud. Ularning
samaradorligi ko’p hollarda ma’lumotlarning normal taqsimlanganligi va tanlama
hajmiga bog’liq. Kichik tanlamalarda yoki keskin og’ishlarga ega ma’lumotlarda
ba’zan noto’g’ri natijalar berishi mumkin. Shuning uchun amaliyotda faqat bitta
klassik test natijasiga tayanmaslik, balki bir nechta testlarni birgalikda qo’llash
tavsiya etiladi.
Xulosa qilib aytganda, klassik usullar heteroskedastiklikni aniqlash va uni
tahlil qilishda asosiy dastlabki qadam hisoblanadi. Ularning qo’llanishi orqali
modeldagi muammolar aniqlanadi va keyinchalik yanada murakkabroq metodlar
(masalan, GLS, robust regressiyalar) yordamida bartaraf etiladi. Klassik usullar
soddaligi va tezkorligi bilan iqtisodiy-statistik tadqiqotlarda hozir ham o’z
ahamiyatini yo’qotmagan.
Klassik usullar nafaqat heteroskedastiklikni aniqlash, balki uni bartaraf etish
yo’lida ham asosiy vosita sifatida xizmat qiladi. Masalan, Eng kichik kvadratlar
usulini modifikatsiyalash orqali qoldiqlarning dispersiyasini barqarorlashtirish
mumkin. Bunda kuzatuvlar ma’lum nisbatlarda bo’linib, qoldiqlarni tahlil qilish
yo’li bilan turli guruhlar uchun alohida regressiya quriladi. Bu usul ma’lumotlar
keskin farqlanganda foydali bo’ladi.
Shuningdek, klassik usullar orasida transformatsiya metodlari ham keng
tarqalgan. Masalan, logarifmik yoki kvadrat ildiz transformatsiyasi orqali
dispersiya tenglashtiriladi. Agar o’zgaruvchilar logarifmlansa, ko’pincha
qoldiqlarning dispersiyasi kichrayadi va barqarorlashadi. Bu metod iqtisodiy
o’zgaruvchilar, xususan, daromad va iste’mol kabi ko’rsatkichlar tahlilida samarali
qo’llanadi. Chunki bunday ma’lumotlarda o’sish sur’atlari ko’pincha eksponentsial
shaklda bo’ladi.
Klassik yondashuvlarning yana bir afzalligi — ularning tarixiy jihatdan ko’p
marotaba sinovdan o’tganligidir. Masalan, Breusch–Pagan yoki Glejser testlari
19

1970–1980-yillardan buyon jahon iqtisodiyotini o’rganishda qo’llanilib kelmoqda.
Bu testlarning nazariy jihatdan mukammalligi, oddiyligi va ko’p hollarda aniq
natija berishi ularni hali-hanuz eng ko’p ishlatiladigan vositalardan biriga
aylantirgan.
Amaliy misollarga murojaat qilsak, AQShda 2000-yillarda uy-joy bozoridagi
narxlarning o’zgarishini tahlil qilishda Goldfeld–Quandt testi qo’llangan va u
orqali heteroskedastiklik mavjudligi aniq dalillar bilan isbotlangan. Natijada,
iqtisodchilar modelni qayta tuzib, GLS yondashuvini qo’llashgan. Bu esa uy-joy
narxlarini prognoz qilishda xatoliklarni 20 foizga kamaytirgan.
O’zbekiston sharoitida ham klassik usullardan foydalanish tajribalari ortib
bormoqda. Jumladan, Toshkent shahrida transport xarajatlari va yo’lovchilar
oqimini tahlil qilgan bir guruh olimlar Glejser testi yordamida heteroskedastiklikni
aniqlashgan. Keyinchalik robust regressiya qo’llanilgach, model natijalari sezilarli
darajada ishonchli chiqqan.
Shu bilan birga, klassik usullarning zaif tomonlari ham yo’q emas. Ular
ko’pincha ma’lumotlarning normal taqsimlanganligini talab qiladi. Amaliyotda esa
iqtisodiy ma’lumotlar ko’pincha normal taqsimotga ega bo’lmaydi, balki og’ishli
yoki assimetrik bo’ladi. Bunday holatlarda klassik testlar noto’g’ri natijalar berishi
mumkin. Masalan, kichik tanlamalarda Breusch–Pagan testi sezgirlikni yo’qotadi
va heteroskedastiklik mavjud bo’lsa ham uni aniqlay olmaydi.
Shu sababli zamonaviy ekonometriya amaliyotida klassik usullar ko’pincha
boshlang’ich diagnostika vositasi sifatida qaraladi. Ya’ni, ular muammo
mavjudligini aniqlashda qo’llaniladi, lekin uni hal qilish uchun zamonaviyroq
usullar, jumladan, robust baholashlar, GLS yoki GARCH modellariga murojaat
qilinadi.
Xulosa qilib aytganda, klassik usullar iqtisodiy va statistik tahlilda
heteroskedastiklikni aniqlash va uni kamaytirishda eng muhim dastlabki qadamdir.
Ularning afzalligi — oddiyligi va tezkorligi, kamchiligi esa ma’lumotlarning qattiq
shartlarga bo’ysunishini talab qilishi. Shunga qaramay, hozirgi kunda ham klassik
20

testlarsiz hech bir ekonometriya tadqiqoti to’liq bo’la olmaydi, chunki ular
zamonaviy metodlarning nazariy asosini tashkil etadi.
2.3. Zamonaviy matematik-statistik metodlar
Heteroskedastiklikni aniqlash va bartaraf etishda klassik usullar muhim
bo’lsa-da, zamonaviy iqtisodiy tahlil va statistika jarayonlarida ko’pincha
murakkabroq va aniqligi yuqori bo’lgan matematik-statistik metodlardan
foydalaniladi. Chunki hozirgi zamon iqtisodiyoti ko’p o’lchovli, dinamik va
murakkab jarayonlardan iborat bo’lib, oddiy usullar bu jarayonlarni to’liq qamrab
ololmaydi. Shu sababli yangi algoritmlar, ilg’or baholash texnikalari va hisoblash
quvvatidan samarali foydalanishga asoslangan metodlar keng tarqalmoqda.
Zamonaviy metodlardan eng ko’p qo’llaniladiganlaridan biri Robust
regressiya hisoblanadi. Bu yondashuvda heteroskedastiklik ta’sirini
kamaytiradigan maxsus baholash usullari qo’llaniladi. Masalan, White (1980)
tomonidan ishlab chiqilgan robust standart xatoliklar hisoblash usuli qoldiq
dispersiyasining shakliga bog’liq emas. Bu metod nafaqat heteroskedastiklik, balki
avtokorrelyatsiya mavjud bo’lganda ham samarali natijalar beradi. Hozirgi kunda
ko’plab statistik dasturlar (Stata, R, EViews) robust regressiya imkoniyatlarini
standart funksiyalar sifatida taqdim etmoqda.
Keyingi yirik yo’nalishlardan biri GARCH (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity) modellari hisoblanadi. Ushbu modellar Engle
(1982) va Bollerslev (1986) tomonidan ishlab chiqilgan bo’lib, vaqt qatorlaridagi
heteroskedastiklikni chuqur tahlil qilish imkonini beradi. Ayniqsa, moliya
bozorlarida aksiyalar narxlari va valyuta kurslarining o’zgaruvchanligini
baholashda GARCH modellari keng qo’llaniladi. Masalan, aksiyalar rentabelligi
ko’pincha vaqt o’tishi bilan bir xil dispersiyaga ega emas, balki ma’lum davrlarda
volatilite keskin oshadi. GARCH modeli esa shuni hisobga olib, risklarni yanada
aniqroq baholash imkonini beradi.
Shuningdek, ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
modellaridan ham foydalaniladi. Ularning asosiy xususiyati shundaki, qoldiq
21

dispersiyasi avvalgi davr qoldiqlariga bog’liq bo’ladi. Bu usul vaqt qatorlari
tahlilida, masalan, inflyatsiya darajasi yoki foiz stavkalaridagi o’zgaruvchanlikni
o’rganishda samarali hisoblanadi.
Zamonaviy metodlar qatoriga yana Bayes yondashuvlari ni ham kiritish
mumkin. Bayes statistikasi yordamida parametrlarning ehtimollik taqsimoti
aniqlanadi va heteroskedastiklik mavjud bo’lsa ham natijalar moslashtirilgan
tarzda olinadi. Bayes regressiyasi so’nggi yillarda katta hajmdagi ma’lumotlarni
(big data) tahlil qilishda keng tarqalmoqda.
So’nggi o’n yilliklarda sun’iy intellekt va mashinaviy o’qitish
algoritmlari ham heteroskedastiklik muammosiga qo’llanilmoqda. Masalan,
Neyron tarmoqlar, Random Forest, Gradient Boosting kabi algoritmlar qoldiq
dispersiyasidagi o’zgarishlarni sezib, modelni moslashtira oladi. Ular klassik
usullardan ko’ra murakkabroq bo’lsa-da, katta hajmdagi va murakkab
strukturalangan ma’lumotlarda samaradorligi yuqori.
Zamonaviy metodlarning samaradorligi ko’plab amaliy tadqiqotlarda
isbotlangan. Masalan, 2021-yilda Yevropa Markaziy banki tomonidan olib borilgan
tadqiqotda GARCH va robust regressiyalar asosida qurilgan modellar inflyatsiya
prognozlarida klassik usullarga qaraganda 25 foizga aniqlikni oshirgani qayd
etilgan. O’zbekiston misolida ham, Markaziy bankning valyuta kursi prognozlarini
hisoblashda robust regressiya va GARCH modellaridan foydalanilmoqda. Bu esa
siyosiy qarorlarning yanada puxta bo’lishiga yordam bermoqda.
Xulosa qilib aytganda, zamonaviy matematik-statistik metodlar
heteroskedastiklikka qarshi kurashishda yanada kuchliroq imkoniyatlarni taqdim
etadi. Ular nafaqat muammoni aniqlash, balki uni chuqur tahlil qilish, prognozlarni
yaxshilash va iqtisodiy jarayonlarning murakkab xususiyatlarini hisobga olish
imkonini beradi. Shuning uchun bugungi kunda klassik va zamonaviy metodlar
uyg’unligidan foydalanish eng maqbul yondashuv hisoblanadi.
Heteroskedastiklikni aniqlash va bartaraf etishda klassik usullar muhim
bo’lsa-da, zamonaviy iqtisodiy tahlil va statistika jarayonlarida ko’pincha
murakkabroq va aniqligi yuqori bo’lgan matematik-statistik metodlardan
22

foydalaniladi. Chunki hozirgi zamon iqtisodiyoti ko’p o’lchovli, dinamik va
murakkab jarayonlardan iborat bo’lib, oddiy usullar bu jarayonlarni to’liq qamrab
ololmaydi. Shu sababli yangi algoritmlar, ilg’or baholash texnikalari va hisoblash
quvvatidan samarali foydalanishga asoslangan metodlar keng tarqalmoqda.
Zamonaviy metodlardan eng ko’p qo’llaniladiganlaridan biri Robust
regressiya hisoblanadi. Bu yondashuvda heteroskedastiklik ta’sirini
kamaytiradigan maxsus baholash usullari qo’llaniladi. Masalan, White (1980)
tomonidan ishlab chiqilgan robust standart xatoliklar hisoblash usuli qoldiq
dispersiyasining shakliga bog’liq emas. Bu metod nafaqat heteroskedastiklik, balki
avtokorrelyatsiya mavjud bo’lganda ham samarali natijalar beradi. Hozirgi kunda
ko’plab statistik dasturlar (Stata, R, EViews) robust regressiya imkoniyatlarini
standart funksiyalar sifatida taqdim etmoqda.
Keyingi yirik yo’nalishlardan biri GARCH (Generalized Autoregressive
Conditional Heteroskedasticity) modellari hisoblanadi. Ushbu modellar Engle
(1982) va Bollerslev (1986) tomonidan ishlab chiqilgan bo’lib, vaqt qatorlaridagi
heteroskedastiklikni chuqur tahlil qilish imkonini beradi. Ayniqsa, moliya
bozorlarida aksiyalar narxlari va valyuta kurslarining o’zgaruvchanligini
baholashda GARCH modellari keng qo’llaniladi. Masalan, aksiyalar rentabelligi
ko’pincha vaqt o’tishi bilan bir xil dispersiyaga ega emas, balki ma’lum davrlarda
volatilite keskin oshadi. GARCH modeli esa shuni hisobga olib, risklarni yanada
aniqroq baholash imkonini beradi.
Shuningdek, ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)
modellaridan ham foydalaniladi. Ularning asosiy xususiyati shundaki, qoldiq
dispersiyasi avvalgi davr qoldiqlariga bog’liq bo’ladi. Bu usul vaqt qatorlari
tahlilida, masalan, inflyatsiya darajasi yoki foiz stavkalaridagi o’zgaruvchanlikni
o’rganishda samarali hisoblanadi.
Zamonaviy metodlar qatoriga yana Bayes yondashuvlari ni ham kiritish
mumkin. Bayes statistikasi yordamida parametrlarning ehtimollik taqsimoti
aniqlanadi va heteroskedastiklik mavjud bo’lsa ham natijalar moslashtirilgan
23

tarzda olinadi. Bayes regressiyasi so’nggi yillarda katta hajmdagi ma’lumotlarni
(big data) tahlil qilishda keng tarqalmoqda.
So’nggi o’n yilliklarda sun’iy intellekt va mashinaviy o’qitish
algoritmlari ham heteroskedastiklik muammosiga qo’llanilmoqda. Masalan,
Neyron tarmoqlar, Random Forest, Gradient Boosting kabi algoritmlar qoldiq
dispersiyasidagi o’zgarishlarni sezib, modelni moslashtira oladi. Ular klassik
usullardan ko’ra murakkabroq bo’lsa-da, katta hajmdagi va murakkab
strukturalangan ma’lumotlarda samaradorligi yuqori.
Zamonaviy metodlarning samaradorligi ko’plab amaliy tadqiqotlarda
isbotlangan. Masalan, 2021-yilda Yevropa Markaziy banki tomonidan olib borilgan
tadqiqotda GARCH va robust regressiyalar asosida qurilgan modellar inflyatsiya
prognozlarida klassik usullarga qaraganda 25 foizga aniqlikni oshirgani qayd
etilgan. O’zbekiston misolida ham, Markaziy bankning valyuta kursi prognozlarini
hisoblashda robust regressiya va GARCH modellaridan foydalanilmoqda. Bu esa
siyosiy qarorlarning yanada puxta bo’lishiga yordam bermoqda.
Xulosa qilib aytganda, zamonaviy matematik-statistik metodlar
heteroskedastiklikka qarshi kurashishda yanada kuchliroq imkoniyatlarni taqdim
etadi. Ular nafaqat muammoni aniqlash, balki uni chuqur tahlil qilish, prognozlarni
yaxshilash va iqtisodiy jarayonlarning murakkab xususiyatlarini hisobga olish
imkonini beradi. Shuning uchun bugungi kunda klassik va zamonaviy metodlar
uyg’unligidan foydalanish eng maqbul yondashuv hisoblanadi.
24

III BOB. AXBOROT KUTUBXONA XIZMATINING 21-ASRDA
RIVOJLANISH TARIXI
3.1. Axborot kutubxona xizmatining modernizatsiya jarayonlari
XXI asr boshlaridan boshlab kutubxona xizmatlari jadal sur’atlarda
o’zgarish va rivojlanish davriga kirdi. Avvallari kutubxonalar faqat kitoblarni
saqlash va o’quvchilarga ulardan foydalanish imkoniyatini beruvchi muassasa
sifatida ko’rilgan bo’lsa, bugungi kunda ular axborot resurslari markazi sifatida
faoliyat yuritmoqda. Modernizatsiya jarayonlarining asosiy sababi — raqamli
texnologiyalar taraqqiyoti va jamiyatning yangi axborot ehtiyojlaridir.
Kutubxonalar faoliyatini modernizatsiyalash, avvalo, raqamlashtirish
jarayonlari bilan chambarchas bog’liqdir. So’nggi yigirma yil ichida dunyo
bo’ylab millionlab qo’lyozmalar, kitoblar va arxiv materiallari elektron shaklga
o’tkazildi. Masalan, Google Books loyihasi orqali 40 milliondan ortiq kitob
raqamlashtirilgan bo’lsa, Yevropa Ittifoqida “Europeana” loyihasi 58 milliondan
ziyod madaniy meros obyektlarini elektron shaklda taqdim etmoqda. Bu esa
kutubxona xizmatlarini zamonaviy va tezkor shaklda foydalanuvchilarga yetkazish
imkonini bermoqda.
Modernizatsiyaning muhim yo’nalishlaridan yana biri — elektron
kutubxonalar va onlayn kataloglar ning keng joriy etilishi hisoblanadi.
O’zbekiston milliy kutubxonasi, Respublika ilmiy-texnik axborot kutubxonasi va
ko’plab oliy ta’lim muassasalari elektron kataloglarni ishga tushirib,
foydalanuvchilarga masofadan turib kitoblarni qidirish, buyurtma berish va
elektron shaklda foydalanish imkonini bermoqda. Statistik ma’lumotlarga ko’ra,
2022-yilda O’zbekiston Milliy kutubxonasi elektron bazasidan foydalanganlar soni
2,5 milliondan oshgan.
Kutubxonalar modernizatsiyasi nafaqat texnologik, balki tashkiliy
o’zgarishlarni ham o’z ichiga oladi. Masalan, ko’plab yirik kutubxonalar
foydalanuvchilar uchun qulay muhit yaratish maqsadida “coworking zone”lar,
multimedia xonalari va interaktiv o’quv joylarini tashkil etmoqda. Bu esa
25

kutubxonalarning nafaqat kitob olish joyi, balki madaniyat va ilmiy muloqot
maskaniga aylanishiga xizmat qilmoqda.
Shuningdek, axborot kutubxona xizmatining modernizatsiyasi jarayonida
xalqaro hamkorlik masalalari ham kuchaymoqda. Kutubxonalar turli xalqaro
tarmoqlarga ulanib, resurs almashinuvi tizimida faol ishtirok etmoqda. Masalan,
“WorldCat” tizimi orqali dunyoning yuz minglab kutubxonalari bir-biri bilan
integratsiyalashgan holda faoliyat yuritmoqda.
Xulosa qilib aytganda, XXI asrda axborot kutubxona xizmatining
modernizatsiya jarayonlari ularni yangi bosqichga olib chiqdi. Endilikda
kutubxona nafaqat kitob saqlovchi, balki raqamli axborot resurslarini taqdim
etuvchi, ilmiy-tadqiqot faoliyatiga ko’maklashuvchi, zamonaviy bilim markaziga
aylangan.
Kutubxona xizmatlarining modernizatsiyasi jarayonida yana bir muhim
bosqich bu — foydalanuvchilar ehtiyojlarini chuqur o’rganish va ularning
talablariga mos xizmatlarni joriy etishdir. Oldinlari kutubxonalar kitob fondini
to’plash va saqlash bilan chegaralangan bo’lsa, bugungi kunda ular interaktiv
xizmat ko’rsatish, masofaviy axborot uzatish va foydalanuvchi bilan “onlayn
muloqot” shaklida ishlashga o’tmoqda. Masalan, ko’plab zamonaviy kutubxonalar
mobil ilovalarni joriy qilgan bo’lib, ular orqali foydalanuvchilar elektron
kitoblardan foydalanish, tadbirlarga ro’yxatdan o’tish yoki yangi kelgan
adabiyotlardan xabardor bo’lish imkoniga ega.
Shuningdek, modernizatsiya jarayonlari kutubxonalarda axborot
savodxonligini oshirish dasturlarini yo’lga qo’yishga ham turtki berdi. XXI
asrda foydalanuvchilar uchun kitobga ega bo’lishning o’zi kifoya emas, balki
to’g’ri manbani topish, unga tanqidiy yondashish va undan samarali foydalanish
ko’nikmasi ham juda muhim. Shu sababli ko’plab kutubxonalar seminar, trening va
onlayn kurslar tashkil etib, foydalanuvchilarga raqamli resurslardan foydalanishni
o’rgatmoqda. Statistik ma’lumotlarga ko’ra, 2021-yilda O’zbekiston Milliy
kutubxonasida o’tkazilgan axborot savodxonligi bo’yicha kurslarda 10 mingdan
ortiq talaba va tadqiqotchilar ishtirok etgan.
26

Modernizatsiya jarayonida kutubxonachilik kasbining o’zi ham yangicha
mazmun kasb etmoqda . Endi kutubxonachi faqat kitoblarni tartibga soluvchi
xodim emas, balki axborot menejeri, foydalanuvchi bilan samarali muloqot
qiluvchi, elektron bazalar bilan ishlashni biladigan mutaxassis bo’lib qoldi. Shu
bois oliy ta’lim muassasalarida axborot-kutubxonachilik yo’nalishlari
rivojlanmoqda va yangi fanlar — “Axborot texnologiyalari asoslari”, “Elektron
resurslar bilan ishlash metodlari” kabi kurslar o’quv dasturiga kiritilmoqda.
Kutubxona xizmatlarini modernizatsiya qilish jarayonida moliya va
resurslarni boshqarish masalalari ham dolzarb bo’lib bormoqda. Chunki
raqamlashtirish, elektron kataloglar yaratish, internet tarmoqlariga ulanish va
foydalanuvchilarga yuqori sifatli xizmat ko’rsatish katta mablag’ talab qiladi. Shu
sababli ko’plab kutubxonalar davlat dasturlari, grantlar va xalqaro tashkilotlar
yordamida modernizatsiya ishlarini olib bormoqda. Masalan, UNESCO va IFLA
kabi tashkilotlar rivojlanayotgan mamlakatlarda kutubxona xizmatlarini
modernizatsiya qilish uchun muntazam ravishda loyihalar moliyalashtirib
kelmoqda.
Yana bir muhim jihat — axborot xavfsizligi . XXI asrda elektron
resurslardan foydalanish jarayonida foydalanuvchilarning shaxsiy ma’lumotlarini
himoya qilish, elektron bazalarning xavfsizligini ta’minlash masalasi dolzarbdir.
Shu sababli zamonaviy kutubxonalar axborot xavfsizligi protokollarini joriy
qilmoqda, foydalanuvchilarga shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish qoidalarini
o’rgatmoqda.
Xulosa qilib aytganda, kutubxona xizmatining modernizatsiya jarayonlari
faqat texnologik yangilanish bilan chegaralanmaydi, balki foydalanuvchilar
ehtiyojlariga moslashish, yangi kompetensiyalarni shakllantirish va global axborot
maydoniga integratsiyalashuvni ham o’z ichiga oladi. Bu esa XXI asr
kutubxonalarini ilm-fan, ta’lim va madaniyatning muhim poydevoriga
aylantirmoqda.
3.2. Raqamli texnologiyalar va elektron resurslarning ahamiyati
27

XXI asrda axborot kutubxona xizmatining rivojlanishida raqamli
texnologiyalar asosiy omil bo’lib xizmat qilmoqda. Agar ilgari kutubxona
xizmatlari ko’proq bosma manbalarni saqlash va ulardan foydalanishni tashkil
etish bilan chegaralangan bo’lsa, bugungi kunda raqamli texnologiyalar tufayli
kutubxonalar butunlay yangi shaklga ega bo’ldi. Endilikda ular foydalanuvchilarga
elektron resurslar, onlayn bazalar, raqamlashtirilgan qo’lyozmalar va multimediali
materiallarni taqdim etmoqda.
Raqamli texnologiyalarning eng muhim jihatlaridan biri — elektron
kutubxonalar ni shakllantirishdir. Elektron kutubxona foydalanuvchiga vaqt va
makondan qat’i nazar, istalgan kitob yoki maqolani o’qish imkoniyatini beradi.
Masalan, JSTOR, ScienceDirect, SpringerLink kabi xalqaro elektron kutubxonalar
millionlab ilmiy maqola va kitoblarni tadqiqotchilarga taqdim etmoqda.
O’zbekistonda esa Milliy kutubxona va yirik oliy ta’lim muassasalari o’zining
elektron fondlarini kengaytirib, foydalanuvchilarga masofadan foydalanish
imkonini yaratmoqda. Statistik ma’lumotlarga ko’ra, 2022-yilda Toshkent davlat
iqtisodiyot universitetining elektron kutubxonasidan foydalanganlar soni 1,2
millionga yetgan.
Bundan tashqari, raqamli texnologiyalar kutubxona xizmatini yanada
interaktiv va samarali qildi. Masalan, foydalanuvchilar mobil ilovalar orqali
elektron resurslardan foydalanishi, kitoblarni bron qilishi yoki kutubxona
tadbirlariga ro’yxatdan o’tishi mumkin. Shu bilan birga, “QR-kodli katalog” tizimi
kitobxonlarga tezkor qidiruv imkoniyatini yaratmoqda. Bu jarayon foydalanuvchi
uchun vaqtni tejash bilan birga, xizmat sifatini ham oshirmoqda.
Elektron resurslarning yana bir muhim jihati — xalqaro integratsiya
imkoniyatlari dir. Bugungi kunda ko’plab kutubxonalar global bazalarga ulanib,
foydalanuvchilar uchun jahon miqyosidagi adabiyotlarni taqdim etmoqda.
Masalan, O’zbekiston Respublikasi Prezident kutubxonasi “EBSCOhost” va
“ProQuest” kabi xalqaro ilmiy bazalardan foydalanish imkoniyatini yaratgan. Bu
esa talaba va tadqiqotchilar uchun ilmiy izlanishlarda yangi ufqlarni ochmoqda.
28

Raqamli texnologiyalar kutubxona faoliyatida multimediali resurslar dan
foydalanishni ham kengaytirdi. Endilikda foydalanuvchilar nafaqat kitob yoki
maqolani o’qishi, balki audio va video materiallar orqali ham bilim olish
imkoniyatiga ega. Masalan, zamonaviy kutubxonalar podkastlar, video-lektsiyalar
va virtual ko’rgazmalarni tashkil etmoqda. Bu jarayon nafaqat o’quvchilar, balki
keng jamoatchilik uchun ham katta qiziqish uyg’otmoqda.
Shuningdek, raqamli texnologiyalar kutubxona xizmatida foydalanuvchi
statistikasi ni yuritishda ham katta rol o’ynamoqda. Elektron tizimlar yordamida
kitoblarning eng ko’p o’qilayotgan turlari, foydalanuvchilarning ehtiyojlari va
qiziqishlari aniqlanadi. Bu esa kelgusida fondni shakllantirish va xizmatlarni
yanada moslashtirish uchun muhim ahamiyat kasb etadi.
Xulosa qilib aytganda, raqamli texnologiyalar va elektron resurslar axborot
kutubxona xizmatini tubdan o’zgartirdi. Ular kutubxonalarni zamonaviy bilim
markaziga aylantirdi, foydalanuvchilarga tezkor, qulay va global imkoniyatlar
yaratdi. Shuning uchun bugungi kunda har qanday kutubxonaning rivojlanishi
raqamli texnologiyalarni qay darajada joriy etgani bilan chambarchas bog’liqdir.
Raqamli texnologiyalar kutubxona xizmatining sifat jihatdan yangi
bosqichga ko’tarilishiga sabab bo’ldi. Avvalo, raqamlashtirish jarayonlari
madaniy merosni asrab qolishda muhim rol o’ynadi. Dunyo bo’ylab millionlab
noyob qo’lyozmalar, qadimiy kitoblar va hujjatlar elektron shaklga o’tkazilmoqda.
Bu jarayon ikki maqsadga xizmat qiladi: birinchidan, tarixiy manbalarni kelajak
avlod uchun saqlab qolish, ikkinchidan, ularni keng jamoatchilik uchun ochiq
qilish. Masalan, British Library tomonidan amalga oshirilgan “Turning the Pages”
loyihasi orqali foydalanuvchilar qadimiy qo’lyozmalarni virtual ravishda varaqlash
imkoniyatiga ega. O’zbekistonda ham Islom sivilizatsiyasi markazi va
Sharqshunoslik institutidagi qo’lyozmalarni raqamlashtirish ishlari olib
borilmoqda.
Raqamli texnologiyalar kutubxonalar faoliyatini ochiq axborot makoniga
aylantirdi. Masalan, “open access” (ochiq kirish) tizimi orqali ko’plab ilmiy
maqolalar bepul foydalanish uchun taqdim etilmoqda. 2021-yilda O’zbekiston
29

Milliy kutubxonasi tomonidan joriy etilgan “Ochiq elektron kutubxona”
platformasi talaba va tadqiqotchilar uchun juda katta imkoniyat yaratdi. Hozirda bu
platformada 50 mingdan ortiq elektron hujjatlar mavjud.
Elektron resurslarning ahamiyati shundaki, ular ta’lim jarayonini qo’llab-
quvvatlaydi . Masofaviy ta’lim tizimida elektron kutubxonalar asosiy vositaga
aylandi. Pandemiya davrida (2020–2021-yillar) talabalar va o’qituvchilar uchun
elektron resurslardan foydalanish keskin oshdi. Masalan, O’zbekiston Respublikasi
Oliy va o’rta maxsus ta’lim vazirligi ma’lumotlariga ko’ra, shu davrda oliy ta’lim
muassasalari kutubxonalarining elektron bazalaridan foydalanish hajmi 3 barobar
oshgan.
Raqamli texnologiyalar, ayniqsa, sun’iy intellekt asosidagi qidiruv
tizimlari ni joriy etish imkonini berdi. Endilikda foydalanuvchilar oddiy kalit so’z
emas, balki murakkab semantik qidiruv orqali kerakli adabiyotlarni topishi
mumkin. Masalan, Yevropa Ittifoqining “Europeana” loyihasi foydalanuvchining
so’rovini tahlil qilib, unga mos bo’lgan qo’shimcha resurslarni ham tavsiya qiladi.
Bu esa ilmiy izlanishlar samaradorligini oshiradi.
Bundan tashqari, raqamli texnologiyalar kutubxonalarni multifunksional
markaz ga aylantirdi. Endilikda foydalanuvchilar nafaqat kitob o’qiydi, balki
onlayn seminar va vebinarlar, virtual ko’rgazmalar va ta’limiy kurslarda ham
qatnashadi. Masalan, Toshkent axborot-kutubxona markazi tomonidan tashkil
etilgan “Virtual kutubxona haftaligi” minglab foydalanuvchilarni qamrab oldi.
Statistik ma’lumotlarga murojaat qiladigan bo’lsak, 2022-yilgi xalqaro IFLA
(Xalqaro kutubxonachilik assotsiatsiyasi) hisobotida qayd etilishicha, dunyo
bo’yicha foydalanuvchilarning 65 foizi kutubxona xizmatidan asosan elektron
resurslar orqali foydalanmoqda. O’zbekistonda esa bu ko’rsatkich 45 foizni tashkil
etmoqda va yildan-yilga o’sib bormoqda.
Xulosa qilib aytganda, raqamli texnologiyalar va elektron resurslar
kutubxona xizmatini an’anaviy chegaralardan chiqarib, uni global axborot
makonining muhim bo’g’iniga aylantirdi. Bugungi kunda zamonaviy
kutubxonaning qadri va samaradorligi uning fondida nechta bosma kitob borligiga
30

emas, balki foydalanuvchilarga taqdim eta oladigan elektron resurslari va raqamli
imkoniyatlariga bog’liqdir.
3.3. Kutubxona xizmatining istiqbollari va innovatsion yo’nalishlari
XXI asrda kutubxonalar nafaqat mavjud bilimlarni saqlash va taqdim etish,
balki innovatsiyalarni joriy etish orqali ilm-fan va ta’lim rivojiga faol hissa
qo’shayotgan markazlarga aylandi. Kelajak istiqbollari, avvalo, kutubxona
xizmatlarining jamiyatning yangi ehtiyojlariga moslashish darajasiga bog’liq. Shu
sababli kutubxonalar turli innovatsion yo’nalishlarni rivojlantirish orqali o’z
ahamiyatini yanada oshirmoqda.
Birinchi istiqbolli yo’nalish — raqamli integratsiya va sun’iy intellekt
texnologiyalaridan keng foydalanish . Hozirda kutubxonalarda
avtomatlashtirilgan kataloglashtirish, foydalanuvchilarning qiziqishlariga mos
resurslarni tavsiya etish (rekomendatsion tizimlar) keng qo’llanilmoqda. Yaqin
kelajakda esa sun’iy intellekt kutubxonachilarning kundalik ishlarini
yengillashtirib, foydalanuvchilarga individual yondashuvni kuchaytirishi
kutilmoqda. Masalan, foydalanuvchi biror mavzuga oid kitob qidirsa, tizim unga
nafaqat mavjud adabiyotlarni, balki maqolalar, videodarslar va onlayn kurslarni
ham tavsiya qilishi mumkin.
Ikkinchi yo’nalish — virtual va kengaytirilgan reallik (VR va AR)
texnologiyalari ni joriy etishdir. Bu texnologiyalar yordamida foydalanuvchilar
tarixiy voqealar, ilmiy kashfiyotlar yoki madaniy meros ob’ektlarini virtual tarzda
o’rganishlari mumkin. Masalan, kutubxonalarda virtual ko’rgazmalar tashkil etilib,
foydalanuvchilar qadimiy qo’lyozmalarni uydan chiqmagan holda 3D formatida
tomosha qilishlari mumkin bo’ladi.
Uchinchi muhim istiqbol — ochiq ilmiy ma’lumotlar va xalqaro
tarmoqlarga ulanish . XXI asrda ilmiy tadqiqotlar global miqyosda amalga
oshirilmoqda, shuning uchun kutubxonalar xalqaro elektron bazalarga kengroq
kirishni ta’minlashi zarur. O’zbekistonda ham so’nggi yillarda “ochiq ilmiy
maqolalar” platformasini yaratish bo’yicha tashabbuslar ilgari surilmoqda. Bu
31

ilmiy izlanishlarning samaradorligini oshirish bilan birga, mamlakat olimlarini
xalqaro ilmiy hamjamiyatga integratsiya qilishga yordam beradi.
To’rtinchi yo’nalish — foydalanuvchi tajribasini rivojlantirish va
xizmatlarni shaxsiylashtirish . Kutubxonalar kelajakda foydalanuvchilarga faqat
kitob emas, balki kompleks bilim ekotizimini taqdim etishga intiladi. Masalan,
kutubxonalar nafaqat adabiyotlarni berib turadi, balki o’quvchilar uchun ilmiy
maslahatlar, ijodiy ustaxonalar, startap loyihalar uchun resurs markazlari sifatida
ham xizmat qiladi.
Beshinchi istiqbol — kutubxonalarning jamiyatdagi ijtimoiy rolini
kengaytirish . XXI asrda kutubxonalar madaniyat markazlari, ta’limiy treninglar
o’tkaziladigan joy, yoshlar uchun innovatsion g’oyalar laboratoriyasi sifatida
faoliyat yuritmoqda. Masalan, AQSh va Yevropadagi “Makerspace” loyihalari
kutubxonalarni texnologik ijod markaziga aylantirib, yoshlarni robototexnika, 3D-
printer va dasturlash bilan tanishtirmoqda. O’zbekiston sharoitida ham
kutubxonalarni yoshlar markaziga aylantirish bo’yicha bir qator dasturlar amalga
oshirilmoqda.
Shuningdek, istiqbolda kutubxonalar barqaror rivojlanish maqsadlari ni
amalga oshirishda ham muhim rol o’ynaydi. BMTning “2030 yilgacha bo’lgan
barqaror rivojlanish kun tartibi”da bilim olish imkoniyatini kengaytirish, sifatli
ta’limni ta’minlash, innovatsiyalarni qo’llab-quvvatlash vazifalari belgilangan.
Kutubxonalar bu jarayonning ajralmas qismi bo’lib, jamiyatning barcha
qatlamlariga teng imkoniyat yaratadi.
Xulosa qilib aytganda, kutubxona xizmatining istiqbollari innovatsion
texnologiyalarni keng joriy etish, foydalanuvchilarning shaxsiy ehtiyojlariga
moslashish va global axborot maydoniga integratsiyalashuv bilan belgilanadi. XXI
asr kutubxonasi nafaqat bilim manbai, balki ilm-fan, ta’lim, innovatsiya va
madaniyatni uyg’unlashtiruvchi zamonaviy markaz sifatida shakllanmoqda.
Kutubxona xizmatlarining istiqbollari bevosita raqamli transformatsiya
jarayonlari ga bog’liq. XXI asrning ikkinchi yarmida kutubxonalar yanada
ko’proq bulutli texnologiyalar asosida faoliyat yuritishi kutilmoqda. Bu
32

foydalanuvchilarga nafaqat milliy fondlardan, balki jahon miqyosidagi barcha
elektron resurslardan foydalanish imkonini beradi. Masalan, “cloud-library”
platformalari yordamida foydalanuvchi o’z smartfoni yoki plansheti orqali turli
mamlakat kutubxonalaridagi elektron manbalarga to’g’ridan-to’g’ri ulanishi
mumkin bo’ladi.
Shuningdek, istiqbolda blokcheyn texnologiyasi ham kutubxona
xizmatlariga joriy etilishi mumkin. Blokcheyn yordamida kitoblarning mualliflik
huquqini himoya qilish, foydalanuvchi ma’lumotlarini xavfsiz saqlash va elektron
manbalardan foydalanish shaffofligini ta’minlash imkoniyati yaratiladi. Bu esa
raqamli axborot resurslari sohasida korrupsiya va huquqiy muammolarni
kamaytiradi.
Yana bir istiqbolli yo’nalish — “aqlli kutubxonalar” (smart libraries)
kontseptsiyasidir. Bunda kutubxona xizmatlari to’liq avtomatlashtirilgan bo’lib,
foydalanuvchilar sun’iy intellekt yordamida xizmat ko’rsatish tizimidan
foydalanadilar. Masalan, aqlli katalog tizimi foydalanuvchining oldingi
qidiruvlarini tahlil qilib, unga qiziqishi mumkin bo’lgan adabiyotlarni avtomatik
tavsiya qiladi.
Kelajakda kutubxonalar inklyuziv axborot markazlari sifatida ham
rivojlanadi. Nogironligi bo’lgan shaxslar uchun maxsus elektron kitoblar, audio
formatdagi adabiyotlar, ovozli qidiruv tizimlari keng joriy qilinadi. Bu jarayon har
bir insonning bilim olish imkoniyatini tenglashtirishda muhim o’rin tutadi.
Innovatsion yo’nalishlardan yana biri — kutubxonalarni ijtimoiy va
madaniy klasterlar ga aylantirishdir. Yaqin kelajakda kutubxonalar faqat ilmiy-
adabiy manba emas, balki ijtimoiy muloqot, ijodkorlik va texnologik yangiliklar
markaziga aylanadi. Masalan, “makerspace” loyihalari yordamida kutubxonalarda
3D-printer, robototexnika, dasturlash kurslari kabi interaktiv imkoniyatlar
yaratiladi. Bunday tajribalar hozirda AQSh va Yevropa mamlakatlarida keng
tarqalgan bo’lib, endilikda O’zbekistonda ham joriy etilmoqda.
Yana bir istiqbol — virtual reallik (VR) va kengaytirilgan reallik (AR)
asosida yaratilgan kutubxona xizmatlari. Foydalanuvchi virtual ko’zoynak orqali
33

qadimiy qo’lyozmalarni varaqlashi, tarixiy voqealarni 3D shaklda ko’rishi yoki
ilmiy tajribalarni vizual kuzatishi mumkin bo’ladi. Bu nafaqat o’quv jarayonini
samarali qiladi, balki yoshlarning ilmga qiziqishini oshiradi.
Global tendensiyalar shuni ko’rsatmoqdaki, XXI asrning ikkinchi yarmida
kutubxonalarning asosiy vazifasi faqat axborot saqlash emas, balki uni interaktiv,
ochiq va ijodiy maydon ga aylantirishdir. Demak, kelajak kutubxonalari an’anaviy
shakldan butunlay chiqib, texnologik va innovatsion markazlarga aylanishi
muqarrar.
Xulosa qilib aytganda, kutubxona xizmatining istiqbollari va innovatsion
yo’nalishlari foydalanuvchilarning bilim olish imkoniyatini kengaytiradi, ilm-fan
va ta’lim taraqqiyotiga sezilarli hissa qo’shadi, shuningdek, kutubxonalarni jamiyat
taraqqiyotining muhim bo’g’ini sifatida mustahkamlaydi.
34

XULOSA
Ushbu kurs ishida heteroskedastiklik tushunchasi, unga qarshi kurash
usullari hamda axborot-kutubxona xizmatining XXI asrdagi rivojlanish jarayonlari
keng yoritib berildi. Birinchi bobda heteroskedastiklik tushunchasining mazmuni,
uning iqtisodiy-statistik tahlillarda qanday namoyon bo’lishi, ta’sir omillari va
oqibatlari haqida batafsil ma’lumot berildi. Ma’lum bo’lishicha, heteroskedastiklik
regressiya modellarida eng muhim muammolardan biri bo’lib, natijaviy
ko’rsatkichlarning aniqligiga sezilarli darajada salbiy ta’sir ko’rsatadi. Shu sababli
uni aniqlash va bartaraf etish nazariy hamda amaliy jihatdan dolzarb masala
hisoblanadi.
Ikkinchi bobda heteroskedastiklikka qarshi kurash usullari tahlil qilindi.
Xususan, grafik usullar, statistik testlar (Breusch–Pagan, White, Goldfeld–Quandt
va boshqalar), shuningdek, modellarda transformatsiya, vaznli eng kichik
kvadratlar usuli kabi yondashuvlar haqida izchil tushuntirishlar berildi. Statistik
ma’lumotlarga asoslangan holda heteroskedastiklikni aniqlashda zamonaviy
dasturiy vositalar samarali ekanligi ko’rsatildi. Bu jarayonlar iqtisodiy
modellashtirishning ishonchliligi va barqarorligini oshiradi.
Uchinchi bobda esa axborot-kutubxona xizmatining XXI asrdagi rivojlanish
tarixi, uning modernizatsiya jarayonlari, raqamli texnologiyalar va elektron
resurslarning ahamiyati hamda istiqbollari va innovatsion yo’nalishlari keng
yoritildi. Bugungi kunda kutubxonalar nafaqat kitoblarni saqlovchi va tarqatuvchi
maskan, balki raqamli resurslar, elektron kataloglar, virtual kutubxonalar va
xalqaro axborot tarmoqlariga ulanadigan bilim markaziga aylandi. O’zbekiston
tajribasida ham Milliy kutubxona, oliy ta’lim muassasalari kutubxonalari va
boshqa axborot markazlari zamonaviy elektron tizimlarni joriy etib,
foydalanuvchilar uchun keng imkoniyatlar yaratmoqda.
XXI asr kutubxonalari o’z oldiga nafaqat ilmiy va ta’limiy vazifalarni, balki
jamiyatda ijtimoiy, madaniy va innovatsion markaz sifatida faoliyat yuritishni ham
maqsad qilib qo’ymoqda. Bu jarayonda sun’iy intellekt, virtual reallik, blokcheyn
va bulutli texnologiyalar kutubxonalar istiqbolida muhim ahamiyat kasb etadi.
35

Shuningdek, kutubxonalar barqaror rivojlanish maqsadlarini amalga oshirish, bilim
olish imkoniyatlarini tenglashtirish va yoshlar uchun zamonaviy ta’limiy hamda
ijodiy muhit yaratishda asosiy omillardan biri bo’lib qolmoqda.
Umuman olganda, mazkur kurs ishi shuni ko’rsatadiki, heteroskedastiklik
muammosini to’g’ri hal etish iqtisodiy-statistik tahlillar samaradorligini oshirsa,
axborot-kutubxona xizmatining innovatsion rivojlanishi esa jamiyatning
intellektual salohiyatini yanada mustahkamlaydi. Shu tariqa iqtisodiyotda barqaror
tahlillar, ta’lim va ilmiy faoliyatda esa keng imkoniyatlarga ega bo’lgan zamonaviy
kutubxona tizimi uzviy bog’liq holda rivojlanmoqda.
Kurs ishida ko’rib chiqilgan masalalar bugungi zamonaviy fan va jamiyat
rivoji uchun o’ta muhim ekanligini ko’rsatdi. Bir tomondan, iqtisodiy
modellashtirishda uchraydigan heteroskedastiklik muammosi amaliy statistika va
iqtisodiy tahlilda model natijalarining ishonchliligini pasaytiradi, noto’g’ri qarorlar
qabul qilinishiga olib kelishi mumkin. Shu sababli heteroskedastiklikni aniqlash va
unga qarshi samarali choralarni ko’rish – har bir iqtisodchi, moliyachi va
tadqiqotchi uchun zaruriy shart hisoblanadi. Ayniqsa, so’nggi yillarda statistik
dasturlar va raqamli texnologiyalar rivojlanishi bu muammoni aniqlash va bartaraf
etish jarayonini sezilarli darajada yengillashtirdi. Bunda zamonaviy testlar,
regressiya modellarida turli transformatsiyalar hamda vaznli usullardan
foydalanish orqali aniqroq va samaraliroq natijalarga erishish mumkinligi
isbotlandi.
Boshqa tomondan, axborot-kutubxona xizmatining XXI asrdagi rivojlanish
tarixi jamiyat hayotida chuqur o’zgarishlarni yuzaga chiqarganini ko’ramiz.
An’anaviy kitobxonlik jarayoni asta-sekin raqamli makon bilan uyg’unlashib,
kutubxonalarni global axborot resurslari markaziga aylantirdi. Raqamlashtirish,
elektron kataloglar, masofaviy foydalanish imkoniyatlari, xalqaro hamkorlik, ochiq
ilmiy platformalar – bularning barchasi foydalanuvchilarga ilgari bo’lmagan
imkoniyatlarni taqdim etmoqda. Statistik ma’lumotlarga ko’ra, dunyo miqyosida
kutubxona xizmatlaridan foydalanuvchilarning yarmidan ortig’i bugungi kunda
elektron resurslarga murojaat qilmoqda, bu esa kelajakda bosma adabiyotlardan
36

foydalanish bilan raqamli xizmatlar o’rtasida muvozanat sezilarli ravishda
o’zgarishini ko’rsatadi.
Shuningdek, istiqboliy yondashuvlar ham muhim ahamiyat kasb etadi. Aqlli
kutubxonalar, sun’iy intellekt asosida ishlovchi qidiruv tizimlari, blokcheyn
texnologiyasi, virtual va kengaytirilgan reallik imkoniyatlari foydalanuvchilar
uchun kutubxona xizmatini yanada qulay, interaktiv va individual shaklga olib
keladi. Bu esa nafaqat ta’lim, balki ilmiy-tadqiqot va madaniy sohalarda ham katta
imkoniyatlar ochadi.
Umumiy qilib aytganda, mazkur kurs ishidan chiqariladigan asosiy xulosa
shuki: heteroskedastiklik muammosini ilmiy asosda o’rganish va unga qarshi
kurashish usullarini qo’llash iqtisodiy modellashtirishning aniqligi va
samaradorligini oshiradi, axborot-kutubxona xizmatining modernizatsiya
jarayonlari esa bilim olish va ilmiy izlanishlar imkoniyatlarini kengaytirib,
jamiyatning intellektual salohiyatini yuksaltiradi. Bu ikki yo’nalishning uzviy
uyg’unlashuvi XXI asrda barqaror rivojlanish, ilmiy-texnik taraqqiyot va ma’naviy
yuksalishning kafolati hisoblanadi.
37

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO’YXATI
I. Normativ – Huquqiy hujjatlar
1. O’zbekiston Respublikasi “Ta’lim to’g’risida”gi Qonuni. – T., 1997.
https://www.lex.uz
2. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining “Axborotlashtirish to’g’risida”gi
Qonuni, 11.12.2003 yildagi 560-II-son. https://www.lex.uz
3. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining “Axborot-kutubxona faoliyatini
yanada takomillashtirish to’g’risida”gi PQ-381-sonli Qarori. 20.06.2006 y.
https://www.lex.uz
4. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining “2017–2021 yillarda O’zbekiston
Respublikasini rivojlantirish bo’yicha Harakatlar strategiyasi” to’g’risidagi
PF-4947-sonli Farmoni. 07.02.2017. https://www.lex.uz
5. O’zbekiston Respublikasi Prezidentining “Yoshlarni qo’llab-quvvatlash va
aholining ma’naviy-ma’rifiy savodxonligini oshirishda kutubxonalarning
rolini kuchaytirish chora-tadbirlari to’g’risida”gi PQ-3775-sonli Qarori.
13.06.2018. https://www.lex.uz
6. O’zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining “Elektron hukumat va
elektron kutubxona tizimini joriy etish” to’g’risidagi qarori. 2019 y.
https://www.lex.uz
II. O’quv qo’llanmalar
7. Abdullayeva Sh.Z. Pul, kredit va banklar. Darslik. – T.: “Iqtisod-Moliya”, 2017.
8. Omonov A.A., Qoraliyev T.M. Pul va banklar. Darslik. – T.: “Iqtisod-Moliya”,
2019.
9. Shodmonov Sh., G’ulomov S. Iqtisodiyot nazariyasi. Darslik. – T.: “Fan va
texnologiya”, 2021.
10. To’raqulov M. Axborot-kutubxona resurslari va xizmatlari. O’quv qo’llanma. –
T.: “Ilm Ziyo”, 2018.
11. Rajabov A. Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari va kutubxonachilik. – T.:
TDIU nashriyoti, 2019.
38

12. Tojiev R.R., Rashidov O.Yu. Statistik tahlil va iqtisodiy modellashtirish.
Darslik. – T.: TDIU, 2020.
13. Saidov D., Alimov I.I. Pul-kredit siyosati va bank ishi. – T.: “Iqtisod-Moliya”,
2018.
14. Karimov N. Kutubxonachilik ishi nazariyasi va amaliyoti. – T.: O’zMU, 2017.
15. White H. A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a
Direct Test for Heteroskedasticity. – Econometrica, 1980.
16. Gujarati D. Basic Econometrics. – New York: McGraw-Hill, 2004.
17. Maddala G.S. Introduction to Econometrics. – Wiley, 2001.
III. Internet saytlari
18. www.lex.uz
19. www.stat.uz
20. www.arxiv.uz
21. www.strategy.uz
22. www.uza.uz
23. www.cer.uz
24. www.ifla.org
25. www.unesco.org
39

Axborot kutubxona xizmatining XXI-asrdagi rivojlanish tarixi

Sotib olish