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.

Big Data tibbiyot boshqaruvining transformatsiyasida muhim rol oʻynaydi, katta hajmdagi maʼlumotlarni tahlil qilish, kasalliklarni prognoz qilish va sogʻliqni saqlashda boshqaruv qarorlarini optimallashtirish uchun yangi imkoniyatlar yaratadi. Ushbu maqolada Big Data ning tibbiy boshqaruvda qoʻllanilishi, tahlil jarayonining qaror qabul qilishga taʼsiri va tibbiy maʼlumotlarni qayta ishlash bilan bogʻliq muammolar koʻrib chiqiladi. Big Data texnologiyalarining tibbiyot axborot tizimlariga integratsiyasi va tibbiyot muassasalari resurslarini boshqarishga zamonaviy yondashuvlar tahlil qilinadi. Shuningdek, sunʼiy intellekt va mashinaviy oʻrganish texnologiyalarining tibbiy tahlilda qoʻllanilishi, maʼlumotlar xavfsizligi va standartlashtirish masalalari muhokama qilinadi.