Необходимо разработать надежные методы прогнозирования и предварительной оценки потребности экономики страны в энергии. Это позволяет экономистам более точно отслеживать и анализировать потребности потребителей в энергии. С этой целью было проведено данное исследование на основе собранных данных об объеме энергопотребления Республики Узбекистан за период с 1985 по 2023 годы и определен прогноз долгосрочного энергопотребления. В процессе прогнозирования использовалась эконометрическая модель ARIMA. Для определения лучшей процедуры ARIMA использовалась методология Бокса-Дженкинса. По результатам модель ARIMA (0,1,3) оказалась наиболее оптимальной моделью с наименьшей ошибкой. На основе этой модели средняя процентная ошибка общих результатов прогноза составила 7,2 процента. ARIMA оказалась наиболее эффективной моделью для принятия долгосрочных тактических решений относительно энергопотребления.

В данной статье рассматривается использование модели ARIMA для анализа и прогнозирования макроэкономических показателей Республики Узбекистан. Применение модели ARIMA позволило выявить устойчивые тенденции и предоставить точные прогнозы для таких показателей, как валовой внутренний продукт (ВВП), промышленная продукция, инвестиции в основной капитал и совокупные доходы населения.

Настоящее исследование направлено на прогнозирование сельскохозяйственных товаров в Узбекистане. Данные для анализа были получены из Национального комитета по статистике Республики Узбекистан. Исследование охватывает 15-летний период с 2010 по 2024 годы. В работе применена методология Бокса–Дженкинса, известная как модель авторегрессии интегрированного скользящего среднего (ARIMA), к ряду отдельных сельскохозяйственных культур Узбекистана. С учетом требований методологии к достаточному объему наблюдений были отобраны 10 видов сельскохозяйственной продукции. Все основные этапы построения модели были последовательно реализованы для динамического прогнозирования на 5 периодов вперед, начиная с 2025 года. Используя различные критерии отбора моделей, включая скорректированный коэффициент детерминации (Adj R²), минимальное значение информационного критерия Akaike (AIC) и наименьшее значение средней абсолютной процентной ошибки (MAPE), была подтверждена высокая точность модели. Среди рассматриваемых культур наименьшее значение AIC было получено для ячменя, тогда как наименьшее значение MAPE было зафиксировано для капусты.

В данной статье рассматривается влияние глобального изменения климата на сельскохозяйственное производство на основе международных научных исследований. В исследовании анализируется, как повышение температуры, изменение режима осадков и дефицит водных ресурсов влияют на урожайность сельскохозяйственных культур. В частности, установлено, что изменение теплового и влажностного баланса оказывает прямое воздействие на фазы роста и уровень урожайности основных культур, таких как пшеница, хлопчатник и кукуруза. Эмпирические исследования, проведённые в различных странах с использованием панельной регрессии, моделей ARIMA и GARCH, показывают значительное негативное влияние климатических изменений на сельское хозяйство. В статье подчёркивается необходимость проведения аналогичных исследований в условиях Узбекистана.