Valyuta kursini aniq prognoz qilish rivojlanayotgan va chegaraviy bozorlar uchun muhim amaliy ahamiyatga ega. Chunki bunday bozorlarda valyuta kurslari tez oʻzgaruvchan boʻlib, devalvatsiya bosimlari, tashqi iqtisodiy shoklar, inflyatsiya tafovutlari va moliya bozoridagi noaniqliklar taʼsirida keskin tebranishi mumkin. Ushbu maqolada AQSh dollarining Oʻzbekiston soʻmiga nisbatan kursini prognozlash uchun ARIMA–eGARCH–Monte-Karlo modellari qoʻllanildi. Tadqiqot 2018-yil yanvardan 2026-yil aprelgacha boʻlgan kunlik USD/UZS kursi maʼlumotlariga asoslandi. Dastlab valyuta kursining logarifmik daromadlari hisoblanib, ularning statsionarligi ADF, Phillips–Perron va KPSS testlari yordamida tekshirildi. Shundan soʻng kurs daromadlarining oʻrtacha dinamikasini baholash uchun ARIMA modeli, oʻzgaruvchanlikning klasterlanishi va asimmetrik shoklarni baholash uchun esa GARCH oilasiga mansub   eGARCH, eGARCH va GARCH modellari natijalari taqqoslandi. Model natijalariga koʻra, eGARCH (1,1) modeli eng maqbul model sifatida tanlandi. Keyingi bosqichda ushbu model asosida 252 savdo kuni uchun Monte-Karlo simulyatsiyasi usulidan foydalanib 50 000 ta ssenariy asosida prognoz qiymatlari ishlab chiqildi. Natijalar USD/UZS kursining kelgusi bir yillik ehtimollik ssenariylarini shakllantirish imkonini berdi. Bazaviy median prognoz bir AQSh dollari uchun 12 518 soʻmni tashkil etdi, 90 foizlik ehtimollik oraligʻi esa 11 621 soʻmdan 13 218 soʻmgacha boʻlgan diapazonni qamrab oldi. Tadqiqot natijalari USD/UZS kursida devalvatsiya shoklari oʻxgarishiga sezilarli taʼsir koʻrsatishini va valyuta kursini baholashda oddiy nuqtali prognozdan koʻra ehtimollik asosidagi stsenariylar samaraliroq ekanligini koʻrsatadi. Ushbu yondashuv markaziy bank, tijorat banklari, eksport-import korxonalari va risk-menejerlar uchun valyuta risklarini baholash va stress-testlashda amaliy ahamiyatga ega.

Ushbu tadqiqot O‘zbekistonda qishloq xo‘jaligi mahsulotlarini prognozlashni maqsad qiladi. Tadqiqot uchun ma’lumotlar O‘zbekiston Respublikasi Milliy statistika qo‘mitasidan olingan. Tadqiqot 2010-yildan 2024-yilgacha bo‘lgan 15 yillik davrni qamrab oladi. Mazkur ishda ayrim tanlangan qishloq xo‘jaligi mahsulotlari bo‘yicha Box–Jenkins metodologiyasi, ya’ni Avtoregressiv integrallashgan sirpanma o‘rtacha (ARIMA) modeli qo‘llanildi. Metodologiya talabiga ko‘ra yetarli hajmdagi kuzatuvlar zarurligi inobatga olinib, 10 turdagi qishloq xo‘jaligi mahsulotlari tanlab olindi. Modelning barcha muhim bosqichlari tizimli ravishda qo‘llanilib, 2025-yildan boshlab keyingi 5 davr uchun dinamik prognoz amalga oshirildi. Turli model tanlash mezonlari, jumladan tuzatilgan determinatsiya koeffitsienti (Adj R²), eng kichik AIC qiymati hamda eng past MAPE ko‘rsatkichlari asosida modelning aniqligi tasdiqlandi. Natijalarga ko‘ra, mahsulotlar orasida eng past Akaike axborot mezoni (AIC) qiymati arpa mahsulotiga to‘g‘ri keldi, eng past o‘rtacha mutlaq foiz xatolik (MAPE) ko‘rsatkichi esa karam mahsulotida kuzatildi.

Ushbu maqolada O'zbekiston Respublikasining makroiqtisodiy ko'rsatkichlarini tahlil qilish va bashorat qilish uchun ARIMA modelidan foydalanish ko'rib chiqildi. ARIMA modelidan foydalanish yalpi ichki mahsulot (YaIM), sanoat mahsuloti, asosiy kapitalga investitsiyalar va aholi daromadlari kabi ko'rsatkichlar uchun barqaror tendensiyalarni aniqlash va aniq bashoratlarni taqdim etishga imkon berdi.

Ushbu maqolada geografik axborot tizimlari (GIS) texnologiyalari asosida shahar aholisining fazoviy taqsimotini modellashtirish va prognozlash masalalari tadqiq etilgan. Tadqiqot davomida Toshkent shahri misolida aholining hududiy zichligi, urbanizatsiya jarayonlari va demografik o‘zgarishlar geofazoviy tahlil qilingan. Zamonaviy GIS dasturiy ta’minoti - ArcGIS, QGIS va Python kutubxonalari yordamida aholining fazoviy taqsimotini bashorat qilish modellari ishlab chiqilgan. Natijada 2025-2035-yillar uchun shahar aholisining geografik taqsimoti prognozi tayyorlangan va shaharsozlik rejalashtirish uchun amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan.

Мақолада эркин компонентларнинг интегратив хусусиятларини ҳисобга олган ҳолда қишлоқ хўжалиги маҳсулотларига бўлган талаб ва уларни ишлаб чиқаришни прогноз қилувчи икки босқичли модель тақдим этилган. Биринчи босқичда Соғлиқни сақлаш вазирлиги томонидан тасдиқланган ва тавсия этилган озиқ-овқат маҳсулотларини истеъмол қилиш меъёрлари ҳамда Ўзбекистон аҳолисининг ўсиш динамикасидан келиб чиққан ҳолда ушбу маҳсулотларга бўлган талабни аниқлаш имкониятини берувчи модель келтирилган. Иккинчи босқичда келтирилган модель қишлоқ хўжалиги маҳсулотларини ишлаб чиқаришда миқдори чекланган ресурсларни, биринчи босқичдаги моделдан олинган натижаларни, шунингдек, бошқа олди-сотди шартномаларидан келиб чиқадиган маҳсулот миқдорларини ҳисобга олган ҳолда ишлаб чиқариш ҳажмини аниқлаш имконини беради

Mamlakat iqtisodiyoti uchun energiya talabini prognoz qilish, oldindan baholash uchun ishonchli prognozlash usullarini ishlab chiqish zarur. Bu iqtisodchilar uchun isteʼmolchilarning energiyaga boʻlgan ehtiyojlarini aniqroq kuzatish va tahlil qilish imkonini beradi. Shu maqsadda ushbu tadqiqot amalga oshirilib, Oʻzbekiston Respublikasi energiya isteʼmoli hajmi 1985-2023 yillar oraligʻida yigʻilgan maʼlumotlarga asoslanib, uzoq muddatli energiya isteʼmolining prognozini aniqlandi. Prognozlash jarayonida ekonometrik ARIMA modeli qoʻllanildi. Eng yaxshi ARIMA tartibini aniqlash boʻyicha Boks–Jenkins metodologiyasidan foydalanildi. Natijalariga koʻra, ARIMA (0,1,3) modeli eng kichik xatolik bilan eng optimal model deb topildi. Ushbu model asosida umumiy prognoz natijalari boʻyicha oʻrtacha foiz xatolik 7,2 foizni tashkil etdi. Energiya isteʼmoliga doir uzoq muddatli taktik qarorlar qabul qilishda ARIMA eng samarali model ekanligi aniqlandi.

Ushbu maqola zamonaviy iqtisodiyotning dinamik va murakkab sharoitlarida ekonometrik modellashtirishning oʻziga xos jihatlarini oʻrganadi. Mazkur maqolada katta ma’lumotlar (big data), mashinaviy oʻrganish (machine learning) va sun’iy intellekt integratsiyasi kabi zamonaviy tendensiyalar ta’kidlangan boʻlib, ular inflyatsiya, ishsizlik, iqlim oʻzgarishi va pandemiya ta’sirini prognoz qilishda muhim rol oʻynaydi. Metodologiyada sistematik adabiyotlar tahlili qoʻllanilgan, bu esa Scopus, Web of Science, ResearchGate bazalaridagi soʻnggi 5 yillik (2020-2025) ilmiy maqolalarga tayanadi. Natijalar shuni koʻrsatadiki, ML-gibrid modellar prognoz aniqligini oshiradi (RMSE va MAE pasayishi), ammo iqlim oʻzgarishining salbiy ta’siri va ma’lumotlar noaniqligi qiyinchiliklarni keltirib chiqaradi. Xulosa va takliflarda siyosatni shakllantirishda modellarning chidamliligini oshirish, fanlararo hamkorlikni kuchaytirish va etik standartlarni joriy etish taklif etiladi, bu esa barqaror rivojlanish va iqtisodiy tiklanishga hissa qoʻshadi.

Tadqiqotda raqamli marketing usullari tijorat banklarining iqtisodiy ko'rsatkichlariga, ayniqsa bank sektorining o'zgaruvchan muhitida qanday ta'sir ko'rsatishi batafsil ko'rib chiqilgan. Tadqiqotda Oʻzbekistondagi ATIB Ipoteka bankining 18 yillik moliyaviy maʼlumotlaridan foydalangan holda raqamli marketing xarajatlarining koʻpayishi, xodimlarni rivojlantirishga investitsiyalarning ortishi va uning banklar daromadiga taʼsiri oʻrtasidagi bogʻliqligi o’rganildi. Tadqiqotda bank sohasida marketing strategiyalar ta'sirini bashorat qilish va baholash uchun VAR (Vector Autoregressive) va ARDL (Autoregressive Distributed Lag) modellari ishlab chiqildi. Natijalar raqamli marketing harajatlarining ortishi, bank ishchi xodimlariga qilingan investitsiyalarning o‘sishi va tijorat banklarining moliyaviy muvaffaqiyatlari o'rtasidagi kuchli bog'liqligi ochib berildi. Ushbu tadqiqot raqamli marketing samaradorligi bo'yicha kengroq munozaraga hissa qo'shadi va moliyaviy institutlar uchun marketing strategiyasi va inson kapitaliga sarmoya kiritish orqali iqtisodiy samaradorligini optimallashtirishga qaratilgan qimmatli tushunchalarni taqdim etadi.

Ushbu maqolada O‘zbekiston Respublikasida korxonalar aktivlari ko‘rsatkichlarini baholash va prognozlashda ko‘p omilli ekonometrik modellashtirish usullari qo‘llanildi. Tadqiqot obyekti sifatida “Grant Thornton Valuation” MCHJ faoliyati tanlanib, xususiylashtirishdan tushgan mablag‘lar natijaviy omil sifatida olindi. Ta’sir etuvchi omillar sifatida shartnomalar soni, baholash hisobotlari soni, xususiylashtirilgan obyektlar soni, sertifikat va lisenziyalar soni kiritildi. Tavsifiy statistika, korrelyatsiya, VIF, ADF testlari asosida model ishonchliligi tekshirildi hamda prognozlash amalga oshirildi. Olingan natijalar korxona faoliyatini tahlil qilishda va kelgusi yillarga prognozlashda amaliy ahamiyat kasb etadi.

Istе’mоlchilаrning хulq-аtvоr mоdеlini tаhlil qilishdа iqtisоdiy, psiхоlоgik vа mаrkеting yоndаshuvlаrini о’rgаnish judа dоlzаrb hisоblаnаdi, bu еsа istе’mоlchi tаnlоvini tushuntirish vа bаshоrаt qilish uchun ulаrni qо’llаshning ruхsаt еtilgаn sоhаlаri vа chеgаrаlаrini tushunishgа imkоn bеrаdi. Ushbu mаqоlаdа istе’mоlchi хulq-аtvоrining nаzаriyаlаrining еvоlyusiyаsi vа rivоjlаnish bоsqichlаri yоritilgаn.

Мазкур мақолада Ўзбекистон ахолисининг сабзавотлар истеъмоли ва унинг ривожланиш даражаси ўрганилган. Ўзбекистонда ахоли жон бошига тўғри келадиган сабзавот истеъмол қилиш даражаси аниқланган. Инерцион ва модернизацион цейнарийлар асосида ахолини кунлик сабзавотлар истеъмоли хажмининг ўзгариши прогноз қилинган.