В данной исследовательской работе разработаны авторегрессионные модели распределения лагов (ARDL), которые оценивают долгосрочное и краткосрочное влияние факторов, влияющих на устойчивое социально-экономическое развитие региона, на объем ВРП на душу населения. На основе разработанных моделей определены уровни приоритетности факторов.

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 этом исследовании изучается взаимосвязь между выбросами CО2, потреблением энергии, ВВП, квадратом ВВП и прямыми иностранными инвестициями в Узбекистан в период с 1990 по 2022 год. Чтобы подтвердить существование коинтеграции, используется модель авторегрессионного распределенного запаздывания (ARDL). используется для изучения краткосрочного и долгосрочного воздействия зависимых переменных на независимую переменную, и, наконец, метод векторной коррекции ошибок (VECM) используется для идентификации выявить причинно-следственные связи между переменными. По данным нашего исследования, коэффициенты энергопотребления и прямых иностранных инвестиций были значимыми на уровне 10%. Было показано, что ВВП и ВВП2 являются неважными переменными. Использование энергии оказывает благотворное влияние на выбросы CО2, но FDDI имеет отрицательное влияние. Кроме того, посредством причинно-следственного анализа обнаружено, что ВВП и ВВП2 косвенно влияют на выбросы CО2. На потребление энергии и ПИИ влияют ВВП и ВВП2, причем ППИ позже передаются через выбросы CО2. Чтобы способствовать масштабному внедрению возобновляемых источников энергии, федеральному правительству следует ускорить инвестиционную политику, налоговые кредиты, нормативные меры, государственную политику, исследования и разработки и рыночные тенденции.