RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR YORDAMIDA KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNING IQTISODIYOTDA TA’SIR ETUVCHI OMILLI TAHLILI
DOI:
https://doi.org/10.60078/3060-4842-2025-vol2-iss5-pp840-843Annotasiya
Raqamli texnologiyalarning jadal rivojlanishi ma’lumotlarni yig‘ish, saqlash va tahlil qilish usullarini o‘zgartirdi. Katta hajmdagi ma’lumotlar (Big Data) ekonometrik tadqiqotlar uchun yangi imkoniyatlar va muammolarni keltirib chiqardi. Ushbu maqolada ekonometrik usullarning katta hajmdagi ma’lumotlar tahlili bilan integratsiyalashuvi, zarur bo‘lgan metodologik yangiliklar va empirik iqtisodiy tadqiqotlarning natijalari muhokama qilinadi. Tadqiqot shuningdek, ekonometriya mutaxassislariga modelning aniqligi va talqin qilinishini saqlab qolgan holda katta hajmdagi ma’lumotlar to‘plamining murakkabligi va ko‘lamini boshqarishga yordam beradigan zamonaviy vositalar va fikrlarga urg‘u beradi. Bundan tashqari, u an’anaviy ekonometrik fikrlash va hisoblash usullarining kombinatsiyasi zamonaviy raqamli iqtisodiyotda iqtisodiy tahlil sifati va ko‘lamini qanday oshirishiga urg‘u beradi
Kalit so‘zlar:
katta hajmdagi ma’lumotlar bias hajm xilma-xillik tezlik regularizatsiya qisqarish usullari LASSO regressiyasi Ridge regressiyasi Panel ma’lumotlari Time Series Python R Julia Statsmodels scikit-learn data.table PySpark sabab o‘rmonlariBibliografik manbalar
Athey, S. (2018). The Impact of Machine Learning on Economics. In The Economics of Artificial Intelligence. University of Chicago Press.
Belloni, A., Chernozhukov, V., & Hansen, C. (2014). High-Dimensional Methods and Inference on Structural and Treatment Effects. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 29–50.
Einav, L., & Levin, J. (2014). Economics in the Age of Big Data. Science, 346(6210).
Mullainathan, S., & Spiess, J. (2017). Machine Learning: An Applied Econometric Approach. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 87–106.
Varian, H. R. (2014). Big Data: New Tricks for Econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3–28.
Yuklashlar
Nashr qilingan
Qanday qilib iqtibos keltirish kerak
Nashr
Bo'lim
Litsenziya
Ushbu ish Creative Commons Attribution 4.0 Worldwide.
