Бунда ARIMA вa SARIMA моделлари қўлланилди. Вақтли қаторларни прогнозлашда қийинчилик бу вақт-ўзгариш хусусияти ва прогноз моделларининг муқаррар ўзгаришларни тўлиқ қамраб олмаслиги ҳисобланади. Вақт ўтиши билан бўладиган ўзгаришларнинг автоматик тарзда ҳисобга олинишини таъминлаш учун ПМТИ вақтли қаторларни прогнозлашда фойдаланиладиган моделлар нисбий тартибини оптималлаштиришга қаратилган тизимни ишлаб чиқди.

Маълумот учун: Инфляция таркибий қисмлари 3 та асосий гуруҳга ажратиб, таҳлил ва прогноз қилинди. Булар: базавий инфляция, тартибга солинадиган нархлар ва мавсумий ўзгарувчан нархлар (мева ва сабзавотлар) инфляцияси. Базавий инфляцияни ҳисоблашда мавсумий ўзгаришларга таъсирчан товар ва хизмат турлари ҳисобга олинмайди. Тартибга солинадиган нархлар инфляцияси маъмурий тартибга солинадиган товар ва хизмат турларидан иборат бўлади. Мавсумий ўзгарувчан инфляцияни ҳисоблашда эса Ўзбекистон шароитида асосан мева ва савзавотлар нархи инобатга олинади. 

Ўзбекистон ҳолатида базавий инфляция ҳиссасига Истеъмол нархлари индекси (ИНИ) ўсишининг 78%и тўғри келади ва одатда пул-кредит сиёсати билан боғлиқ қарорлар ушбу инфляция натижалари асосида қабул қилинади. 

Мева ва сабзавотлар истеъмол нархлари индекси (ИНИ) саватидаги энг ўзгарувчан гуруҳлар бўлиб, бутун ИНИ саватининг 8% ини ташкил қилади. 

ПМТИ прогнозларига кўра 2022-йил учун базавий инфляция 11,2% ҳамда мева ва сабзавотлар инфляцияси 15,9%, 2023-йил учун эса базавий инфляция 10,5% ҳамда мева ва сабзавотлар инфляцияси 22,1%ни ташкил этади.

Маълумот учун: Таклиф этилган усул вақтли қаторларни прогнозлашда мос келиши мумкин бўлган модель натижаларини динамик тарзда оптималлаштиради (meta-learning approaches). Оптималлаштириш вақтли қаторлар хусусиятидан келиб чиқиб энг яхши мос келувчи модель топилгунча такрорланади (iterative manner).

Хулоса қилиб айтганда, вақтли қаторларни прогноз қилишда маълумотлар хусусиятидан келиб чиқиб, индивидуал моделларни синаб кўриш кўп вақт талаб қилади. Шунинг учун ПМТИ мутахассислари вақтли қатор малумотларини ўзи ўрганадиган ёки машинали ўқитиш (machine learning framework) асосида прогнозлашда давом этади.