Ushbu maqolada makroiqtisodiy tahlillarda qo’llaniladigan DSGE modelinig ta’rifi, uning strukturasi, foydalanish shartlari, hamda uning tenglamalari haqida tahlilimizni olib boramiz. Qo’shimcha ravishda, ushbu modelning boshqa modellardan farqi va uni o’rganishga hissa qo’shgan mualliflarning ushbu model bo’yicha fikrlari bilan ham ushbu maqola davomida tanishamiz.
Optimal pul-kredit siyosati haqidagi bilimlar va ko'pincha moslashuvchan inflyatsiyani targetlashda optimallashtirish qoidalari markaziy banklarga barcha tsiklik siyosat turlarini ishlab chiqish vazifalarini yuklaydi. Optimal inflyatsiya siyosatining maqsadi makroiqtisodiy barqarorlikka erishish va barqaror iqtisodiy o'sishni rag'batlantirishdan iborat. Pul-kredit siyosatini monitar siyosat yuritish qoidasiga bog'liq holda miqdorini aniqlash va nazarda tutilgan optimal inflyatsiya maqsadini aniqlash uchun ekonometrik DSGE modelidan foydalanamiz. r*(qayta moliyalashtirish stavkasi) va optimal inflyatsiya maqsadi o'rtasidagi bog'liqlik pastga qarab egilgan. Optimal inflyatsiya darajasining o'sishi r* ning pasayishidan umuman kichikroq bo'lsa-da, hozirda empirik ahamiyatga ega bo'lgan joylarda bog’liqlik qiyaligi -1 ga yaqin ekanligi aniqlandi. Ushbu burchak parametri noaniqligini ta'minlash uchun yetarlidir. Narxlar darajasini belgilash kabi ularning rangbarangligi strategiyalarida optimal inflyatsiya maqsadi sezilarli darajada past va r * ga nisbatan kam tasirchanligi 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.
