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 maqolada zamonaviy bank mahsulotlarini mijozlar talabi asosida ishlab chiqish va ularning samaradorligini oshirish masalalari yoritilgan. Bank tizimida innovatsion texnologiyalar biometrik identifikatsiya, sun’iy intellekt, katta ma’lumotlar (Big Data), narsalar interneti (IoT) va raqamli platformalarning joriy etilishi bank xizmatlari sifatini oshirish, xavfsizlikni ta’minlash va mijozlar ishonchini mustahkamlashdagi ahamiyati tahlil qilingan. Shuningdek, tijorat banklarining raqamli transformatsiyasi, innovatsion mahsulotlar yaratish va bozor talablariga mos strategiyalar ishlab chiqish zarurligi asoslab berilgan

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.