В данной статье применены методы многомерного эконометрического моделирования для оценки и прогнозирования показателей активов предприятий в Республике Узбекистан. В качестве объекта исследования выбрана деятельность ООО «Grant Thornton Valuation», где результирующим фактором выступают поступления от приватизации. В модель включены такие факторы, как количество договоров, число оценочных отчетов, количество приватизированных объектов, а также количество выданных сертификатов и лицензий. Надежность модели проверена на основе описательной статистики, корреляционного анализа, тестов VIF и ADF, проведено прогнозирование. Полученные результаты имеют практическую значимость для анализа деятельности предприятия и составления прогнозов на последующие годы.

Точное прогнозирование валютного курса имеет важное практическое значение для развивающихся и пограничных рынков. Это обусловлено тем, что на таких рынках валютные курсы характеризуются высокой волатильностью и могут существенно колебаться под воздействием девальвационного давления, внешних экономических шоков, различий в уровнях инфляции и неопределённости на финансовых рынках. В данной статье для прогнозирования обменного курса доллара США к узбекскому суму применены модели ARIMA–eGARCH–Монте-Карло. Исследование основано на ежедневных данных обменного курса USD/UZS за период с января 2018 года по апрель 2026 года. На первом этапе были рассчитаны логарифмические доходности валютного курса, а их стационарность проверена с использованием тестов ADF, Phillips–Perron и KPSS. Затем для оценки средней динамики доходностей обменного курса была использована модель ARIMA, а для анализа кластеризации волатильности и асимметричных шоков проведено сравнительное исследование моделей семейства GARCH, включая sGARCH, eGARCH и gjrGARCH. По результатам оценки наиболее адекватной моделью была признана eGARCH(1,1). На следующем этапе на основе выбранной модели методом Монте-Карло были выполнены 50 000 сценарных симуляций для прогнозирования обменного курса на 252 торговых дня. Полученные результаты позволили сформировать вероятностные сценарии динамики курса USD/UZS на предстоящий год. Согласно базовому медианному прогнозу, ожидаемый курс составил 12 518 сумов за один доллар США, тогда как 90%-й прогнозный интервал находился в диапазоне от 11 621 до 13 218 сумов. Результаты исследования свидетельствуют о том, что девальвационные шоки оказывают существенное влияние на динамику курса USD/UZS, а применение вероятностных сценариев обеспечивает более эффективную оценку будущего обменного курса по сравнению с традиционными точечными прогнозами. Предложенный подход имеет практическую значимость для Центрального банка, коммерческих банков, экспортно-импортных предприятий и риск-менеджеров при оценке валютных рисков и проведении стресс-тестирования.

В данной статье исследуются вопросы моделирования и прогнозирования пространственного распределения городского населения на основе технологий географических информационных систем (ГИС). В ходе исследования на примере города Ташкента проведен геопространственный анализ плотности размещения населения, процессов урбанизации и демографических изменений. С использованием современного программного обеспечения ГИС - ArcGIS, QGIS и библиотек Python разработаны модели прогнозирования пространственного распределения населения. В результате подготовлен прогноз географического распределения городского населения на 2025-2035 годы и разработаны практические рекомендации для градостроительного планирования.

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.

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 важная проблема подготовки кадров с научной степенью и возможности использования статистического анализа для прогнозирования этого процесса. Применение статистического анализа для изучения и прогнозирования процессов подготовки кадров с научной степенью способствует улучшению эффективности управления этим процессом, оптимизации затрат на обучение и более точному планированию потребности в научных кадрах. Полученные данные позволяют разработать систему подготовки кадров с ученой степенью и повысить конкурентоспособность на рынке труда.

Динамика производства продукции на основе панельных данных за 2010–2024 годы для 3 регионов Республики Узбекистан моделируется эконометрически. В исследовании анализируются структурные изменения по регионам в зависимости от времени с использованием моделей двухфакторного фиксированного эффекта (ДФЭ) и взаимодействия логарифмического тренда. По результатам эмпирического анализа, возможно увеличение темпов изменчивости производства в рыболовстве на 78,8%. Усиленные эконометрические прогнозы на 2025–2027 годы указывают на то, что производство в секторе продолжит расти, а динамика регионального роста будет развиваться.

В данной статье анализируется значение инвестиционных потоков в управлении равновесным состоянием самоорганизующейся торговой системы. Исследуются влияние инвестиций на экономические системы, их формы и роль в динамике торговых процессов. Классифицированы непрерывные и дискретные факторы воздействия, разработана стохастическая модель системы. На основе уравнения Гамильтона–Якоби–Беллмана предложен метод определения оптимального инвестиционного потока. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозирования рыночных процессов и оптимального распределения ресурсов.

В данной статье на основе показателей динамики объемов электроснабжения в Республике Узбекистан за 2010-2023 годы, а также за период с 2010 по 2017 годы и далее составлены математические модели. Определены прогнозные показатели на период с 2024 по 2030 год. Также проанализирована динамика роста объемов электроснабжения за исследуемый период.

В данной статье на примере Сурхандарьинской области анализируется и прогнозируется динамика производства плодоовощной продукции с использованием экономико-статистических методов. Также разработаны научные предложения и практические рекомендации, направленные на дальнейшее развитие плодоовощной отрасли в регионах.

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.

В данной статье говорится о подсчете финансовых результатов на предприятиях винодельческой отрасли, регулировании финансовых результатов и увеличении прибыли в нем, содержании, теоретических основах учета финансовых результатов на предприятиях винодельческой отрасли, а также возможностях увеличения прибыли в винодельческой отрасли. предприятия.