В данной статье представлен систематизированный обзор научной литературы по моделированию динамики экспорта на основе векторных авторегрессий, а также результаты эконометрического моделирования и сценарные прогнозы динамики экспорта Республики Узбекистан на основе модели векторной авторегрессии с коррекцией ошибок. В заключении приводятся рекомендации по обеспечению повышения объёма экспорта республики с учётом внешних рисков и внутренних макроэкономических факторов
На этапе современного экономического развития оценка факторов, влияющих на развитие рынка труда в сфере цифровых технологий, на основе различных методов исследования является основой для определения правильных стратегических направлений в области цифровой экономики в стране. Общеизвестно, что одним из основных показателей, оценивающих спрос на трудовые ресурсы, является заработная плата специалистов. Исходя из этого, целью нашего исследования является проведение эконометрического анализа факторов, влияющих на заработную плату специалистов в области цифровых технологий в регионах Узбекистана, и разработка соответствующих выводов и предложений на основе полученных эконометрических моделей.
В исследовании рассматривается влияние цифрового маркетинга на финансовую эффективность коммерческих банков, особенно в меняющемся банковском секторе. В этом исследовании используются финансовые данные ATIB «Ипотечный банк» Узбекистана за последние 18 лет, чтобы изучить взаимосвязь между более высокими расходами на цифровой маркетинг, увеличенными инвестициями в развитие персонала и их влиянием на чистую прибыль банков. Исследование использует расширенный статистический анализ для создания моделей векторной авторегрессии (VAR) и авторегрессионного распределенного лага (ARDL). Эти модели используются для прогнозирования и оценки того, как маркетинговые инициативы влияют на банковский сектор. Результаты подчеркивают сильную связь между более высоким финансовым успехом коммерческих банков, большей приверженностью персонала и ростом инициатив в области цифрового маркетинга. На основе данных временных рядов эконометрические уравнения VAR и ARDL предлагают прочную основу для понимания динамичной связи между маркетинговой тактикой и экономическими результатами в банковском секторе. Это исследование расширяет разговор об эффективности цифрового маркетинга, предоставляя важные данные для финансовых учреждений, которые хотят повысить свою экономическую эффективность за счет стратегических инвестиций в маркетинг и человеческие ресурсы.
статье проведено инновационное исследование в зарубежных странах с использованием передовых эконометрических моделей анализа влияния цифровых параметров на макроэкономические показатели. Проанализировано влияние числовых параметров на ВВП на душу населения зарубежных стран и использованы 21-летние показатели данных Всемирного банка (https://data.worldbank.org/). Поскольку данные исследования основаны на многомерных временных рядах, эконометрические уравнения были разработаны с использованием модели авторегрессии с распределенным лагом ARDL (авторегрессионный распределенный лаг). Результаты исследования показали, что цифровые параметры в этих регионах оказали значительное влияние, продемонстрировав прямую положительную корреляцию с макроэкономическими показателями.
В основе осуществляемых в Узбекистане реформ лежит вопрос повышения благосостояния населения. Исходя из этого, в данной статье обсуждаются вопросы оценки эффективности реализуемых мер по повышению благосостояния населения.
В данной статье рассматривается трансформирующая роль нейронных сетей в эконометрике и принятии финансовых решений, подчеркивается их влияние на личные финансы, автоматизацию и взаимодействие человека с компьютером. Нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, способны произвести революцию в этих секторах, повышая эффективность, точность и способности к принятию решений. В личных финансах они могут оптимизировать управление бюджетом, сбережениями и расходами с помощью автоматизированных моделей, таких как нейрон Маккалока-Питтса. В здравоохранении нейронные сети улучшают диагностические возможности и позволяют применять предиктивное лечение. В статье также рассматриваются применения нейронных сетей в эконометрике для анализа финансовых паттернов, обнаружения мошенничества и более эффективного управления рисками. Кроме того, рассматриваются этические вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, безопасностью и предвзятостью в алгоритмическом принятии решений, подчеркивая важность ответственного развития. В конечном итоге делается вывод о том, что, несмотря на существующие трудности, преимущества интеграции нейронных сетей в эконометрические модели и финансовые системы значительны и необходимы для современных достижений.
