Kirish Roʻyxatdan oʻtish

Docx

  • Referatlar
  • Diplom ishlar
  • Boshqa
    • Slaydlar
    • Referatlar
    • Kurs ishlari
    • Diplom ishlar
    • Dissertatsiyalar
    • Dars ishlanmalar
    • Infografika
    • Kitoblar
    • Testlar

Dokument ma'lumotlari

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

Sotuvchi

Bohodir Jalolov

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
  • O'xshash dokumentlar

  • Maktabgacha ta’limda matematik tasavvurlarga zamonaviy yondashuvda jahon tajribalari
  • Tabiiy fanlarni oʻqitish va baholashning zamonaviy shakllari, metodlari va texnologiyalari
  • Ilk qadam o’quv dasturi asosida faoliyat markazlarida maktabgacha yoshdagi bolalarning sezish qobiliyatlarini rivojlantirishni tashkil qilish
  • Biologik taʼlim jarayonini texnologiyalashtirish istiqbollari va muammolari
  • Kutubxonalararo abonoment tizimi

Xaridni tasdiqlang

Ha Yo'q

© Copyright 2019-2026. Created by Foreach.Soft

  • Balansdan chiqarish bo'yicha ko'rsatmalar
  • Biz bilan aloqa
  • Saytdan foydalanish yuriqnomasi
  • Fayl yuklash yuriqnomasi
  • Русский