O'ZBEKISTONDA ELEKTRON TO'LOVLAR HAJMI VA AHOLI DAROMADLARI O'RTASIDAGI STATISTIK BOG'LIQLIKNI BAHOLASH (2020–2024-YILLAR)

Maqolada O'zbekistonda elektron to'lovlar hajmining 2020–2024-yillardagi dinamikasi va uning aholi daromadlari bilan statistik bog'liqligi baholangan. Axborot bazasini O'zbekiston Respublikasi Markaziy banki va Milliy statistika qo'mitasining rasmiy ma'lumotlari tashkil etdi. Elektron to'lovlar ko'rsatkichi sifatida to'lov terminallari orqali amalga oshirilgan to'lovlar hajmi, daromadlar ko'rsatkichi sifatida aholining umumiy va jon boshiga umumiy daromadlari tanlandi. Dinamik qatorlar, o'sish sur'atlari, o'rtacha yillik o'sish sur'ati, jon boshiga ko'rsatkichlar, Pearson korrelyatsiyasi hamda oddiy chiziqli va logarifmik regressiya qo'llanildi. Tahlil davrida terminal to'lovlari 81,0 trln so'mdan 326,7 trln so'mgacha (4,03 baravar), aholining umumiy daromadlari 441,2 trln so'mdan 954,3 trln so'mgacha (2,16 baravar) oshdi. Darajalar bo'yicha korrelyatsiya koeffitsienti r = 0,993 (p < 0,001), jon boshiga regressiya modeli esa Y = 9 165,06 + 1,829·X ko'rinishida (R² = 0,983) baholandi. Biroq birinchi farqlar (r = 0,38; p = 0,62) va o'sish sur'atlari (r = −0,30) bo'yicha bog'liqlik tasdiqlanmadi: yuqori korrelyatsiyaning asosiy qismi umumiy vaqt trendidan kelib chiqadi va natijani sababiy ta'sir sifatida talqin qilish mumkin emas. Hududiy tahlil Toshkent shahri ulushining 76,4 foizdan 82,3 foizga oshganini ko'rsatdi.

Authors

Publication Details

Journal
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Published
2026-10-15
DOI
https://doi.org/10.5281/zenodo.23387225
Primary Topic
Digital Transformation in Financial Services
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

O'ZBEKISTONDA ELEKTRON TO'LOVLAR HAJMI VA AHOLI DAROMADLARI O'RTASIDAGI STATISTIK BOG'LIQLIKNI BAHOLASH (2020–2024-YILLAR)

Nigora Axralovna Shakirova, Jasmina Jalol qizi Jalolova
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Digital Transformation in Financial Services
article

O'ZBEKISTONDA ELEKTRON TO'LOVLAR HAJMI VA AHOLI DAROMADLARI O'RTASIDAGI STATISTIK BOG'LIQLIKNI BAHOLASH (2020–2024-YILLAR)

Nigora Axralovna Shakirova, Jasmina Jalol qizi Jalolova
article en

Abstract

Maqolada O'zbekistonda elektron to'lovlar hajmining 2020–2024-yillardagi dinamikasi va uning aholi daromadlari bilan statistik bog'liqligi baholangan. Axborot bazasini O'zbekiston Respublikasi Markaziy banki va Milliy statistika qo'mitasining rasmiy ma'lumotlari tashkil etdi. Elektron to'lovlar ko'rsatkichi sifatida to'lov terminallari orqali amalga oshirilgan to'lovlar hajmi, daromadlar ko'rsatkichi sifatida aholining umumiy va jon boshiga umumiy daromadlari tanlandi. Dinamik qatorlar, o'sish sur'atlari, o'rtacha yillik o'sish sur'ati, jon boshiga ko'rsatkichlar, Pearson korrelyatsiyasi hamda oddiy chiziqli va logarifmik regressiya qo'llanildi. Tahlil davrida terminal to'lovlari 81,0 trln so'mdan 326,7 trln so'mgacha (4,03 baravar), aholining umumiy daromadlari 441,2 trln so'mdan 954,3 trln so'mgacha (2,16 baravar) oshdi. Darajalar bo'yicha korrelyatsiya koeffitsienti r = 0,993 (p < 0,001), jon boshiga regressiya modeli esa Y = 9 165,06 + 1,829·X ko'rinishida (R² = 0,983) baholandi. Biroq birinchi farqlar (r = 0,38; p = 0,62) va o'sish sur'atlari (r = −0,30) bo'yicha bog'liqlik tasdiqlanmadi: yuqori korrelyatsiyaning asosiy qismi umumiy vaqt trendidan kelib chiqadi va natijani sababiy ta'sir sifatida talqin qilish mumkin emas. Hududiy tahlil Toshkent shahri ulushining 76,4 foizdan 82,3 foizga oshganini ko'rsatdi.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Openalex Percentile: Top 5%
Digital Transformation in Financial Services
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.