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.
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 maqolada 2010-2023 yillardagi Oʻzbekiston Respublikasida elektr energiyasi taʼminoti hajmi dinamikasi koʻrsatkichlari asosida, shu davrlardagi hamda 2010- yildan 2017-yilgacha va undan keyingi davrlar uchun matematik modellari tuzilgan. 2024- yildan 2030-yilgacha prognoz koʻrsatkichlari aniqlangan. Shuningdek, oʻrganilayotgan davrda elektr energiyasi taʼminoti hajmining oʻsish dinamikasi tahlil qilingan.
Ushbu maqolada O‘zbekiston Respublikasida elektr energiyasi ishlab chiqarish hajmi va yalpi ichki mahsulot hajmi dinamikasi ko‘rsatkichlari asosida 2010- 2023- yillardagi hamda 2017-yilgacha va undan keyingi davrlar uchun matematik modellari tuzilgan. 2024-yildan 2030-yilgacha prognoz ko‘rsatkichlari aniqlangan. Shuningdek, o‘rganilayotgan davrda elektr energiyasi ishlab chiqarish hajmining yalpi ichki mahsulot hajmiga ta’sirini ekonometrik tahlil qilingan.
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.
Mazkur maqolada vaqtli qatorlarning chiziqsiz trendlarini aniqlash, matematik modellash, regressiya usullari bilan trend tenglamalarini topish va bashoratlash kabi bosqichlar yoritilgan. Ayniqsa, iqtisodiy jarayonlarning murakkab dinamikasi hisobga olingan holda, eksponensial, logarifmik va polinomial modellarning ustun jihatlari tahlil qilingan. Amaliy misollar orqali bashorat natijalarining aniqligi va xatolik mezonlari ko‘rib chiqilgan.
Ўзбекистон маҳаллалари тизимида яшовчи аҳоли уй хўжаликлари мамлакатимиз иқтисодиётида муҳим ўрин тутади. Айниқса, уй хўжалигида қишлоқ хўжалик маҳсулотлари ишлаб чиқариш динамикаси ўсиб бориш тенденциясига эга. Шуларни ҳисобга олиб мақолада уй хўжаликларида деҳқончилик ва чорва маҳсулотлари ишлаб чиқариш истиқболлари эконометрик усуллар орқали прогноз қилинган.
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.
