Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
239
БАНКЛАР МОЛИЯВИЙ БАРҚАРОРЛИГИ КЎРСАТКИЧЛАРИНИ ЭКОНОМЕТРИК
МОДЕЛЛАШТИРИШ
Шарипова Нилуфар
Ҳикматуллаевна
Тошкент молия институти,
PhD
Аннотация.
Мақолада банкларнинг молиявий барқарорлиги кўрсаткичлари ва миллий
иқтисодиётнинг ўзаро эконометрик боғлиқлиги таҳлил қилинган. Мамлакат ялпи ички
маҳсулоти ва банкларнинг молиявий барқарорлик кўрсаткичлари корреляцияси асосида
эконометрик модел шакллантирилган ҳамда тегишли хулосалар берилган.
Таянч сўзлар:
ялпи ички маҳсулот, банкларнинг молиявий барқарорлик кўрсаткичлари,
корреляцион боғлиқлик, асосий капитал, фоизсиз даромадлар, соф фойда.
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ
УСТОЙЧИВОСТИ БАНКОВ
Шарипова Нилуфар
Хикматуллаевна
Ташкентский финансовый институт,
PhD
Аннотация.
В статье анализируются показатели финансовой устойчивости банков и
эконометрическая взаимосвязь между национальной экономикой. На основе корреляции валового
внутреннего продукта страны и показателей финансовой устойчивости банков сформирована
эконометрическая модель и даны соответствующие выводы.
Ключевые слова:
валовой внутренний продукт, показатели финансовой устойчивости
банков, корреляционная взаимосвязь, основной капитал, беспроцентный доход, чистая прибыль.
ECONOMETRIC MODELING OF FINANCIAL STABILITY INDICATORS OF BANKS
Sharipova Nilufar Hikmatullayevna
Tashkent Financial Institute, PhD
Abstract.
The article analyzes the indicators of financial stability of banks and the econometric
relationship between the national economy. Based on the correlation of the gross domestic product of the
country and the indicators of financial stability of banks, an econometric model is formed and the
corresponding conclusions are given.
Keywords:
gross domestic product, indicators of financial stability of banks, correlation
relationship, fixed capital, interest-free income, net profit.
Кириш.
Ҳозирги
глобал иқтисодиётда ўзгарувчанлик жуда кучли бўлган даврда банкларнинг
молиявий барқарорлигини ўрганиш долзарб бўлиб ҳисобланади. Банкларнинг молиявий
барқарорлигини таъминлаш молиявий тизимнинг турли рисклари таҳлилини макроиқтисодий
кўрсаткичлар ва мувофиқ равишда уларга нисбатан жавоб чора
-
тадбирларини амалга
оширилишини доимий мониторинги олиб борилишини назарда тутади. Банкларнинг молиявий
барқарорлигини белгилаб берувчи кўрсаткичлар ёрдамида Ўзбекистон ялпи ички
маҳсулоти(ЯИМ)ни прогноз қилиш
учун белгиланган кенг кўламли маълумотлар асосида
корреляцион таҳлилни амалга ошириш мумкин.
IV SON - AVGUST, 2023
239-245
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
240
Пул
-
кредит
ҳамда
молиявий
ахборотларга
асосланган
макроиқтисодий
прогнозлаштириш, катта ҳажмли маълумотлар таҳлили реал вақтдаги ишончли прогноз
маълумотларини олишга ёрдам беради. Қуйида мамлакатда банкларнинг молиявий
барқарорлигини белгилаб берувчи ҳамда унга таъсир этувчи кўрсаткичларини жорий
нархлардаги ялпи ички маҳсулотнинг ўзгариши билан боғлиқ бўлган корреяцион таҳлилини
амалга оширамиз.
Адабиётлар шарҳи.
Халқаро валюта фонди (Matias Costa Navajas ва Aaron Thegeya
,
(2013
), Россия (Григорьева
,
2022)
,
Украина (Khalatur, Velychko
and other
2021)
ҳамда Ўзбекистон (Саттаров
,
2018)
иқтисодчи олимлари томонидан ўтказилган тадқиқотлари банкларнинг молиявий
барқарорлигини белгиловчи кўрсаткичлар, шунингдек, банк тизимининг асосий
кўрсаткичларини макроиқтисодий кўрсаткичлар билан кучли корреляцион боғлиқлиги
мавжудлигини асослаб берган.
Бу эса ялпи ички маҳсулотни прогнозлаштиришда ёрдам беради.
Matias
Costa Navajas ва Aaron Thegeya
(2013)
ўз илмий тадқиқотида рискка тортилган
активларнинг регулятив капиталга нисбати (CAR) ҳамда банк капитали рентабеллиги (ROE)
каби кўрсаткичларнинг банк кризислари билан кучли корреляцияга эга эканлигини таҳлилини
амалга оширган бўлса, Кристина Григорьева ўз илмий тадқиқотида Россия банк тизими
амалиёти таҳлили асосида ўз маблағлари етарлилиги коэффициенти, муаммоли ва умидсиз
кредитларнинг жами кредитлардаги улуши, капитал рентабеллиги, ликвид активларнинг қисқа
муддатли мажбуриятларга нисбати каби кўрсаткичларнинг банк дефолти билан корреляцияси
асосида моделни шакллантирган. Шунингдек, тадқиқотчилар Svitlana Khalatur, Liudmyla
Velychko, Olena Pavlenko, Oleksandr Karamushka, Mariia Huba (2021)
Украина банк тизими
мисолида ўзгарувчан иқтисодий шароитларда банкларнинг молиявий барқарорлиги таҳлили
учун, банк капиталининг активларга нисбати кўрсаткичига ялпи ички маҳсулот, тадқиқот ва
ишлаб чиқариш харажатлари, тўғридан
-
тўғри хорижий инвестициялар каби макроиқтисодий
кўрсаткичларнинг таъсирини акс эттирувчи эконометрик моделни шакллантирган. Саттаров
Одилжон Бердимуратович ўз тадқиқотида Ўзбекистон банк тизими барқарорлик индексига
реал ички маҳсулотнинг оддий чизиқли регрессион таҳлили асосида реал ички маҳсулотнинг
банк тизими барқарорлик индексига позитив таъсирини кўрсатиб берган.
Таҳлил ва натижалар муҳокамаси.
Қуйида
Ўзбекистон банк тизимининг молиявий барқарорлигини белгилаб берувчи асосий
кўрсаткичлар ҳамда макроиқтисодий кўрсаткичлар ўзаро корреляцияси асосида эконометрик
таҳлилни амалга оширамиз. Ушбу тадқиқот маълумотлари Ўзбекистон Республикаси Марказий
банки ва
Статистика Қўмитаси томонидан чоп этилган 2016
-2023-
йиллардаги банкларнинг
молиявий барқарорлигини белгилаб берувчи асосий кўрсаткичлари ва жорий нархлардаги ялпи
ички маҳсулотнинг динамикасидан иборат 7 йиллик маълумотлар асосида шакллантирилди (1
-
илова).
Тадқиқот давомида маълумотларга асосланиб, миллий иқтисодиётга банкларнинг асосий
капитали, фоизсиз даромадлар, шунингдек, соф фойданинг таъсирини эконометрик усуллар
асосида таҳлили амалга оширилди.
Ушбу таҳлилда Ўзбекистон Республикаси Марказий банки томонидан молиявий
барқарорлик бўйича тақдим қилинган барча расмий маълумотлар асосида банкларнинг асосий
капитали, фоизсиз даромадлар, шунингдек, соф фойда каби иқтисодий кўрсаткичларнинг
мамлакат жорий
нархлардаги ялпи ички маҳсулотининг ўзгаришига таъсирини ҳамда ушбу
таҳлиллардан келиб чиққан ҳолда тегишли прогнозлар келтирилди.
Бунда қуйидаги кўрсаткичлар олинган:
Y
ЯИМ, млрд.сўм
X1
Асосий капитал, млрд.сўм
X2
Фоизсиз даромадлар
,
млрд.сўм
X3
Соф фойда, млрд.сўм
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
241
1-
жадвал
ЯИМ ва молиявий барқарорлик кўрсаткичлари динамикаси
99
Йиллар
Y
X1
X2
X3
2016
255 421,9
7 133,7
3 403,80
1 152,80
2017
317 476,4
17 580,3
6 916,80
1 881,00
2018
426 641,0
22 060,6
6 564,10
3 199,50
2019
532 712,5
43 621,6
9 619,50
4 680,70
2020
605 514,9
48 028,0
11801
5 642,00
2021
738 425,2
58 429,0
17251
3 885,00
2022
888 341,7
67 598,0
33182
9 993,00
Миллий иқтисодиёт кенг қамровли тушунча бўлганлиги сабабли, миллий иқтисодиётга
таъсирларни изоҳлаш учун 2016
-
2023 йиллардаги йиллик ялпи ички маҳсулот хажми танлаб
олинди. Ялпи ички маҳсулот хажмига таъсир этувчи омиллар сифатида банкларнинг асосий
капитали, фоизсиз даромадлар, шунингдек, соф фойда кўрсаткичлари танлаб олинди. Миллий
иқтисодиётга таъсир қилувчи кўрсаткичларига r
-
Пирсон корреляцион боғлиқлиги таъсирини
ўрганамиз (2
-
жадвал).
2-
жадвал
ЯИМ ва молиявий барқарорлик кўрсаткичлари ўзаро корреляцияси
100
Корреляцион боғлиқлиги
Эҳтимоллилик
ЯИМ
Асосий
капитал
(Х1)
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
Соф фойда
(Х3)
ЯИМ
1.0000
Асосий капитал
(Х1)
0,9820
1.0000
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
0,9223
0,8635
1.0000
Соф фойда
(Х3)
0,8898
0,8576
0,9176
1.0000
Жадвал маълумотларидан кщриш мумкин,
r-
Пирсон корреляция жадвали
коэффицентларини 5 фоизлик аҳамият даражасидаги статистик жадвал асосида ҳисобланганда
статистик аҳамиятли деб топилиб, ЯИМ билан банкларнинг асосий капитали, фоизсиз
даромадлар, шунингдек, соф фойда ўртасида мос равишда 0,9820;
0,9223 ва 0,8898 корреляцион
боғлиқлиги аниқланган.
Регрессия омилларини танлашда ушбу омиллар ўзгармас билан ўзаро ички
алоқадорлиги бўлмаслиги зарур ҳисобланади. Ундан ташқари ушбу омиллар ўртасида
мултикорреллик (
r
yx
1
> r
x
2
x
1
, r
yx
2
> r
x
2
x
1
) муаммоси мавжудлиги натижаларнинг ишончли
эканлигига шубха туғдиради. Жадвал маълумотларидан кўриниб турибдики, ЯИМга таъсир
қилувчи биз танлаган кўрсаткичлар орасида мултикорреллик муаммоси мавжуд эмас.
Реррессия тенгламасининг умумий кўриниши сифатида қуйидагича ифодалаш мумкин:
Y = α + β
1
x
1
+ β
2
x
2
+ β
3
x
3
+ β
4
x
5
+ ⋯ + β
n
x
n
+ ε
n
α −
ўзгарувчини бошланғич қиймати(константа);
β
1
, β
2
, … β
n
− таъсир эътувчи омилларга таъсир доираси
;
x
1
, x
2
, …
x
n
− таъсир эътувчи омиллар
;
ε
n
– бошқа омиллар.
Ушбу корреляцион боғлиқ деб топилган омиллар ёрдамида ЯИМ билан ўзаро
алоқадорлигини аниқлаш учун 2 та эҳтимолий регрессион модел таҳлилини амалга оширдик.
99
Stat.uz ҳамда cbu.uz сайтлари маълумотлари асосида муаллиф томонидан тайёрланди.
100
Ҳисоб
-
китоблар Gretl дастурида муаллиф томонидан амалга оширилган.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
242
3-
жадвал
ЯИМ ва унга таъсир этувчи омиллар регрессион статистик таҳлили
101
(1-
модел)
Боғлиқ ўзгарувчи (Dependent Variable): ЯИМ
Метод (
Method):
Энг кичик квадратлар
(Least Squares)
Танланма (
Sample (adjusted)): 20
16й –
20
23 й
Жами кузатувлар сони (
Included observations) 7
Ўзгарувчилар
Коэффициент
Ст. хатолик
t-
статистика
Prob.
C
178314
14989,7
11,90
0,0013
Асосий капитал
(Х1)
7,41327
0,665948
11,13
0,0016
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
7,04003
1,91895
3,669
0,0350
Соф фойда
(Х3)
−
2,26160
7,01465
−
0,3224
0,7683
R-
квадрат
0,986166
Боғлиқ ўзгарувчининг ст
оғиши
226707,4
Қолдиқлар
кв йиғиндиси
4,27e+09
Моделнинг ст хатолиги
37710,27
F(4, 6)
1723,950
Мослашган R
-
квадрат
0,972331
Логарифмик ҳақиқатга яқинлиги
−
80,73084
Prob(F-statistic)
0,000024
Шварц мезони
169,2453
Акаике мезони
169,4617
Параметр rho
−
0,696764
Ханна
-
Куинн мезони
166,7875
Эҳтимоллик (
F-
стат.)
Боғлиқ ўзгарувчи ўртачаси
537790,5
Дарбин
-
Уотсон
статистикаси
3,389134
ЯИМ ва унга таъсир этувчи омиллар регрессион статистик таҳлили асосида 1
-
модел
асосида регрессия тенгламасини тузиб оламиз.
𝐲 = 𝟏𝟕𝟖 𝟑𝟏𝟒+𝟕, 𝟒𝟏𝟑𝟐𝟕 ∗ 𝐱
𝟏
+ 𝟕, 𝟎𝟒𝟎𝟎 ∗ 𝐱
𝟐
− 𝟐, 𝟐𝟔𝟏𝟔𝟎 ∗ 𝒙
𝟑
+ 𝛆
Ушбу регрессиядаги омиллардан соф фойда суммаси (0,7683>0,05) 5 фоизлик аҳамият
даражасига эга эмас бўлиб, асосий капитал суммасининг 1 млрд.сўмга ортиши ЯИМни 7,41 млрд.
сўмга ортишига олиб келади ҳамда фоизсиз даромадлар суммасининг 1 млрд.сўмга ортиши
ЯИМни 7,04 млрд. сўмга ортишига олиб келади, деб хулоса қилишимизга имкон беради.
Ушбу жадвалда соф фойда (Х3) нинг статистик аҳамияти етарли бўлмаганлиги ва ўзаро
корреляцияси юқори бўлгани учун моделдан чиқарган ҳолда қайта корреляцияни аниқлаймиз
ва модел шакллантирамиз (4
-
жадвал).
4-
жадвал
ЯИМ ва унга таъсир этувчи омиллар регрессион статистик таҳлили
102
(2-
модел)
Боғлиқ ўзгарувчи (Dependent Variable): ЯИМ
Метод (
Method):
Энг кичик квадратлар
(Least Squares)
Танланма (
Sample (adjusted)): 20
16й –
20
23 й
Жами кузатувлар сони (
Included observations) 7
Ўзгарувчилар
Коэффициент
Ст. хатолик
t-
статистика
Prob.
C
177137
13976,2
12,67
0,0002
Асосий капитал
(Х1)
7,33783
0,688180
10,66
0,0004
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
6,58204
1,18391
5,560
0,0051
R-
квадрат
0,986045
Боғлиқ ўзгарувчининг ст
оғиши
226707,4
Қолдиқлар
кв йиғиндиси
4,30e+09
Моделнинг ст хатолиги
32800,10
F(4, 6)
2115,894
Мослашган R
-
квадрат
0,979068
Логарифмик ҳақиқатга яқинлиги
−
80,76122 Prob(F-statistic)
8,92e-07
Шварц мезони
167,3602
Акаике мезони
167,5224
Параметр rho
−
0,680606
Ханна
-
Куинн мезони
165,5168
Эҳтимоллик (
F-
стат.)
Боғлиқ ўзгарувчи ўртачаси
537790,5
Дарбин
-
Уотсон
статистикаси
3,352608
101
Ҳисоб
-
китоблар Gretl дастурида муаллиф томонидан амалга оширилган.
102
Муаллиф томонидан тузилди.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
243
ЯИМ ва унга таъсир этувчи омиллар регрессион статистик таҳлили асосида 2
-
модел
асосида регрессия тенгламасини тузиб оламиз.
𝐲 = 𝟏𝟕𝟕 𝟏𝟑𝟕+𝟕, 𝟑𝟑𝟕𝟖𝟑 ∗ 𝐱
𝟏
+ 𝟔, 𝟓𝟖𝟐𝟎𝟒 ∗ 𝐱
𝟐
+ 𝛆
Ушбу регрессиядаги омиллар статистик 5 фоизлик аҳамият даражасига эга бўлиб, улардан
асосий капитал суммасининг 1 млрд.сўмга ортиши ЯИМни 7,33 млрд. сўмга ортишига олиб
келади ҳамда фоизсиз даромадлар суммасининг 1 млрд.сўмга ортиши ЯИМни 6,58 млрд. сўмга
ортишига олиб келади деб хулоса қилишимизга имкон беради.
5-
жадвал
Энг кичик квадратлар усулида ҳисобланган регрессия тенгламалари
натижалари
-
Боғлиқ ўзгарувчи
-
ЯИМ
Мустақил ўзгарувчилар
1
2
Асосий капитал
(Х1)
***7,41327
***7,33783
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
**7,04003
***6,58204
Соф фойда
(Х3)
−
2,26160
Детерминация коэффициенти (
R2)
0,986166
0,986045
Ф
-
статистика қиймати p
-
қиймати
0,001128
0,000090
Бройш
-
Годфри тести p
-
қиймати
0,276
0,179
Изоҳ:
Регрессия коэффициентларининг p
-
қийматлари қуйидагича берилган: ***
- p<0.01,
** -p<0.05, * - p<0.10
5-
жадвал маълумотларидан кўринадики, ЯИМга таъсир қилувчи асосий омиллар асосий
капитал суммаси ҳамда фоизсиз даромадлар бўлиб ҳисобланади. Ҳар икки моделда ҳам ушбу
икки омилнинг таъсири статистик жиҳатдан аҳамиятли. Бундан ташқари, динамик қаторларда
эконометрик моделлаштиришда юзага келадиган муаммолардан бири бу автокорреляция. Бу
тенгламаларда автокорреляцияни Бройш
-
Годфри тести билан текширилган. Ушбу тест
натижаларига кўра, икки моделда ҳам автокорреляция муаммоси мавжуд эмас, чунки Бройш
-
Годфри тести p
-
қиймати 0.05 дан катта.
Юқорида келтирилган 2 та моделдан статистик жихатдан ишончли моделни танлаш учун
Акаике мезони ва Шварц мезонлари кўрсаткичлари ҳамда биринчи ва иккинчи тартибли
автокорреляция мавжудлигини текширувдан ўтказамиз.
Дарбин Уотсон меъзонининг 5 фоизлик аҳамият даражасидаги статистик жадвал асосида
ҳисобланганда ЯИМ ва таҳлил қилинаётган омиллар ўртасида автокорреляция мавжуд
бўлмаслик шарти иккинчи модел учун 0,467<DW<1,896 бўлиб ҳисобланади. Ушбу модел учун
ўтказилган Дарбин
-
Уотсон тести статистикаси бўйича қуйидагича натижаларни олдик:
иккинчи моделда 0,930752, яъни автокорреляция мавжуд эмас.
Иккинчи моделда регрессиядаги омилларнинг барчаси 5 фоизлик аҳамият даражасидаги
статистик аҳамиятли бўлгани сабабли ҳамда биринчи ва иккинчи тартибли автокорреляция
мавжуд бўлмагани сабабли ушбу моделни танлаб, уни мултиколлениарликка текширамиз.
estat vif
Variable | VIF 1/VIF
-------------+----------------------
X1 | 3,930 0,254453
X2 | 3,930 0,254453
-------------+----------------------
Mean VIF | 3,930
Ушбу тестдан кўриниб турибдики, Mean VIF 3,930 га тенг, яъни ушбу қиймат 10 дан кичик
бўлгани сабабли модел мултиколлениарликка эга эмас, деб хулоса қила оламиз.
Танланган регрессия моделининг тасодифий хатолигида гетероскедастиклик мавжудлиги
текшириш мақсадида Бреуша
-
Паган тестидан фойдаланамиз.
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
244
Бреуша
-
Паган тести нол гипотеза сифатида ушбу моделда гетероскедастиклик мавжуд
эмас деган гипотеза қўйяди. Агар эҳтимоллик Р>0,05 дан катта бўлса гетероскедастиклик
мавжуд эмас, танланган регрессия қолдиқларининг тасодифий хатолиги хомоскадастик бўлади.
6-
жадвал
ЯИМ ва унга таъсир этувчи омиллар танланган регрессия моделининг
Бреуша
-
Пагантести натижалари
2 тартибли гетерескедастиклик учун Бриша
-
Паган (Breusch
-
Pagan) тести
Метод (Method): Энг кичик квадратлар(Least Squares)
Танланма (Sample (adjusted)): 2016й –
2023й
Боғлиқ ўзгарувчи (Dependent Variable): Масштабланган uhat
Ўзгарувчилар
Коэффициент
Ст. хатолик
t-
статистика
Prob.
Const
1,80165
1,06232 1,696
0,1651
Асосий капитал
(Х1)
−
1,07895e-05 4,78992e-05
−
0,2253 0,8328
Фоизсиз даромадлар
(Х2)
−
3,10830e-05 0,000107261
−
0,2898
0,7864
Квадратларнинг тушун суммаси = 1,73096
.
Тест статистикаси: LM = 0,865481.
Prob.= P(Хи
-
квадрат(2) > 0,865481) = 0,648729.
Бреуша
-
Паган тести натижаларига кўра P>0,64 бўлганлиги сабабли ушбу моделда
гетероскедастиклик мавжуд эмас, танланган регрессия қолдиқларининг тасодифий хатолиги
хомоскадастик эканлигини кўришимиз мумкин бўлди. Демак, танланган моделимиз
регрессияни баҳолаш тестларидан ижобий ўтганлигини ҳисобга олсак, ушбу модел асосида
амалга оширилган прогноз кўрсаткичларининг ишончлилигини англатади.
Энди юқоридаги ҳисоб
-
китоблар ва қабул қилинган 2
-
моделдан фойдаланиб, ЯИМ ва унга
таъсир қилувчи омилларга келгусидаги 3 йиллик прогноз кўрсаткичларни келтирамиз.
Танлаб олган 2
-
моделимиз қуйидаги кўринишга эга бўлди:
𝐲 = 𝟏𝟕𝟕 𝟏𝟑𝟕+𝟕, 𝟑𝟑𝟕𝟖𝟑 ∗ 𝐱
𝟏
+ 𝟔, 𝟓𝟖𝟐𝟎𝟒 ∗ 𝐱
𝟐
+ 𝛆
Асосий капитал (Х1) ҳамда фоизсиз даромадлар (X2) учун прогноз кўрсаткичларини
ҳисоблаб оламиз ва юқоридаги формулага мувофиқ ЯИМ (Y) учун кейинги уч йиллик прогноз
кўрсаткичларини аниқлаймиз.
1-
расм. Банк капитали ва фойда кўрсаткичлари таъсири асосида ЯИМ
ўсишининг прогноз динамикаси
103
103
cbu.uz ҳамда stat.uz сайтлари маълумотлари асосида муаллиф томонидан ишлаб чиқилган.
0,00
200 000,00
400 000,00
600 000,00
800 000,00
1 000 000,00
1 200 000,00
1 400 000,00
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
Қиймат
Прогноз
Паст эҳтимоллик
Юқори эҳтимоллик
Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 2023-yil, avgust
www.e-itt.uz
245
Ушбу модел бўйича прогноз ишончлилиги Y ва Yҳис кўрсаткичларидан фойдаланиб
ҳисоблаган ҳолда қуйидаги графикда яққолроқ намоён бўлган. Бу прогноз 2
-
модел асосида ЯИМ
(Y) асосий капитал (Х1) ҳамда фоизсиз даромадлар (X2) таъсири асосида 2023, 2024 ва 2025
йилларда қуйидагича ўсиш даражасига эга бўлади деб хулоса қилишимизга асос бўлади (1
-
расм).
Амалга оширилган таҳлилларимиз натижаси шуни кўрсатадики, макроиқтисодий
кўрсаткичларга асосий капитал ва фоизсиз даромадлар кўрсаткичлари бевосита таъсир қилади
ва уларнинг ўзаро корреляцион боғлиқлигидан фойдаланиб, ЯИМ нинг қисқа муддатли
прогнозларини амалга оширишимиз мумкин.
Хулоса ва таклифлар.
Юқорида банк тизимининг асосий кўрсаткичларининг миллий иқтисодиётга таъсирини
эконометрик таҳлиллар асосида ўрганиб, тегишли модел шакллантирилди. Банкларнинг
молиявий барқарорлик кўрсаткичларининг миллий иқтисодиётга таъсирини ўрганиш муҳим
бўлиб ҳисобланади. Бундай таҳлил келгусида айнан молиявий барқарорлик кўрсаткичлари
бўйича истиқболда бажарилиши лозим вазифаларни шакллантиришда муҳим аҳамият касб
этади. Яратилган моделдан хулоса сифатида шуни айтиш мумкинки, банкларнинг келгусида
асосий капиталини ошириш, шунингдек, фоизсиз даромадларининг ортиши миллий
иқтисодиётга ижобий таъсир қилади.
Адабиётлар/Литература/Reference:
Matias Costa Navajas and Aaron Thegeya (2013)
“Financial Soundness Indicators and Banking
Crises”, International Monetary Fund, p.38.
Svitlana Khalatur, Liudmyla Velychko, Olena Pavlenko, Oleksandr Karamushka, Mariia Huba (2021)
“
A model for analyzing the financial stability of banks in the VUCA-world
conditions”, Banks and Bank
Systems, Volume 16, Issue 1, , p. 182-194.
Григорьева Кристина Владимировна
(2022
), “Контрольно
-
аналитический инструментарий
оценки рисков потери финансовой устойчивости банка”, диссертация
на соискание ученой
степени
кандидата экономических наук
,
Москва –
стр.78
-112.
Саттаров О.Б. (2018). Ўзбекистон Республикаси банк тизими барқарорлигини таъминлаш
методологиясини такомиллаштириш. Иқтис. фанлари доктори илмий дараж. олиш учун тайёрл.
дисс
., 260-
267бб.
Шарипова Н.Ҳ. (
2023
) “Банк тизимининг ривожланиш тенденциялари асосида банкларнинг
молиявий барқарорлигини баҳолаш”, Scientific Journal of “International Finance & Accounting” Issue 3,
June. ISSN: 2181-1016.
