Мақолада минтақавий саноат ишлаб чиқаришида ихтисослаштириш жараёнларининг илмий асослари ва амалий аҳамияти таҳлил қилинган. Агломерация самаралари, кластер назарияси ва иқтисодий мураккаблик концепциялари назарий пойдевор сифатида ўрганилган. Smart Specialisation Strategy (S3) сиёсатининг халқаро тажрибалари таҳлил қилиниб, Ўзбекистон шароитида самарали қўлланиш йўллари бўйича таклифлар берилган. Ихтисослашувнинг иқтисодий ўсиш, инновация жараёнлари ва рақобатбардошликка таъсири, шунингдек, монотармоқлилик хавфини камайтириш механизмлари ёритилган.

Mazkur maqola dinamik ekonometrik modellarining iqtisodiyotdagi qoʻllanilishini, xususan, soʻnggi yillardagi zamonaviy tendensiyalarni tahlil qiladi. Ushbu modellar (masalan, DSGE, VAR va dinamik panel modellar) iqtisodiy dinamikani, shok ta’sirlarini va siyosatni baholashda asosiy vosita boʻlib, mashina oʻrganish (ML) va katta ma’lumotlar integratsiyasi orqali aniqligi oshirilmoqda. Metodologiyada sistematik adabiyotlar sharhi qoʻllanilgan boʻlib, nufuzli jurnallardan bir qancha tadqiqot ishlari tahlil etilgan. Natijalar DSGE modellarining RMSE 0,15-0,25 darajasida makroiqtisodiy prognozni, VAR modellarining shok ta’sirlarini va ML integratsiyasining aniqlikni 20-25% ga oshirishini koʻrsatdi, ammo hisoblash murakkabligi va ma’lumotlar noaniqligi cheklovlari mavjud. Xulosada modellarning iqtisodiy siyosatni shakllantirishdagi roli ta’kidlanib, ML integratsiyasini chuqurlashtirish, big data dan foydalanishni kengaytirish va cheklovlarni bartaraf etish boʻyicha takliflar berilgan.

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

Ushbu tadqiqotda milliy iqtisodiyotda Logistika industriyasi taʼminot zanjirlarida ortib borayotgan murakkabligi va korporativ boshqaruvninig kapital talabchanligi moliyaviy optimallashtirishning samarali vositalarini ishlab chiqish taʼkidlangan. Bugungu kun logistika sohasida faoliyat yurituvchi korporativ tuzilmalarda moliyalashtirish jarayonlarini optimallashtirish uchun moʻljallangan algoritmik yondashuvni baholash taklif etilgan. Ushbu algoritm moliyaviy oqimlarning oqilona taqsimlanishini taʼminlash uchun moliyaviy samaradorlik koʻrsatkichlari, risklarni baholash modellari va resurslarni taqsimlash mexanizmlarini birlashtirishda muhim ahamiyat kasb etmoqda. Tadqiqot boʻyicha natijalar shuni koʻrsatadiki, taklif etilgan algoritm iqtisodiy samaradorlik, likvidlikni baholash va investitsion moslashuvchanlikni oʻlchashda dinamik logistika muhiti bilan bogʻliq moliyaviy risklarni kamaytiradi.