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.
Raqamli texnologiyalarning jadal o‘sishi yetkazib berish xizmatlarining jiddiy raqobat muhitida samaradorligini oshirish va logistik jarayonlarni optimallashtirish kabi muammolarni keltirib chiqardi. Ushbu tadqiqot O‘zbekistondagi yetkazib berish xizmatlari bo‘yicha yetakchi bo‘lgan kompaniya biznes jarayonlarining tahliliga qaratilgan. Tadbirkorlik korxonasi yuqori talab va kuryerlarni taqsimlashdagi samarasizlik tufayli mijozlar talablarini qondirishda qiyinchiliklarga duch kelgan. Tadqiqotda kuryerlikdan foydalanish, kutish vaqtlari va yetkazib berish samaradorligini tahlil qilish uchun Diskret Hodisalarni Simulyatsiyasi (DHS) nazariyasi qo‘llanildi. Model turli operatsion senariylarni baholash uchun tumanga asoslanga klasterlash, navbat nazariyasi va stoxastik simulyatsion modellash, modelni validatsiyalash va natijalarni chuqur tahlil qilishni o‘z ichiga olgan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, integratsiyalashgan modellar etkazib berish vaqtlarini 1,6 baravar qisqartiradi, o‘tkazish qobiliyatini oshiradi va shahar doirasida yetkazib berishni optimallashtirish uchun harakatga asoslangan strategiyalarni taqdim etadi. Natijalar akademik adabiyotga va rivojlanayotgan bozorlardagi boshqaruv amaliyotiga hissa qo‘shadi.
Ushbu maqolada masofaviy elektron deklaratsiyalash postlarini birlashtirish orqali tashkil etilgan Bojxona rasmiylashtiruv markazi faoliyati samaradorligini oshirishda xodimlarni o‘qitish va rivojlantirish asosiy omil sifatida ko‘rib chiqiladi. Vazirlik darajasidagi vazifalarning noadolatli taqsimlanishi, samaradorlikni baholashdagi yetarli shaffoflikning mavjud emasligi va yangi xodimlarni adaptatsiya qilish tizimining zaifligi kabi tashkiliy muammolar tahlil qilingan. Ilmiy metodologik yondashuvlar taqdim etilgan, raqamli instrumentlar va jarayonli boshqaruv elementlarini joriy etish zarurligi asoslab berilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, kadrlar salohiyatini rivojlantirish Bojxona markazi samaradorligini oshirish va intellektual bojxona maʼmuriyatchilik modeliga o‘tishda tizimli omil hisoblanadi.
Чизиқли моделлар икки ёки ундан ортиқ ўзгарувчилар ўртасидаги муносабатни кўрсатиш учун ишлатиладиган кучли економетрик восита бўлган. Кўпгина тадқиқотлар, шунингдек, чизиқли бўлмаган ҳолатлар учун чизиқли яқинлашувдан фойдаланади, чунки у ҳали ҳам ҳақиқий натижаларни кўрсатиши мумкин. ОЛС усули боғлиқ ва мустақил ўзгарувчилар муносабатларининг чизиқли бўлишини талаб қилади, гарчи кўплаб тадқиқотлар ҳатто чизиқли бўлмаган ҳолатлар учун ҳам ОЛС яқинлашувидан фойдаланади. Ушбу тадқиқотда биз чизиқли регрессияларда, агар муносабатлар чизиқли бўлмаса, интервалларни баҳолашнинг муқобил усули, юклаш усулини киритамиз. Маълумотлар чизиқли бўлмаган муносабатларга ега бўлса, биз анъанавий ва юклаш ишонч оралиқларини солиштирамиз. Ҳақиқий параметрларни билишимиз кераклиги сабабли, биз симуляция тадқиқотини ўтказамиз. Тадқиқот натижаларимиз шуни кўрсатадики, агар хато атамаси ноодатий шаклга ега бўлса, юклаш оралиғи тақсимот тахмини ва кенгроқ интервалли кенглиги туфайли анъанавий усулдан устун бўлади.
Чизиқли моделлардаги ишонч оралиғини баҳолаш ижтимоий фанларда катта қизиқиш уйғотди. Бироқ, ишонч оралиқларини қуришнинг анъанавий ёндашуви бир қатор тахминларга эга, шу жумладан маълумотлар тўплами ҳеч қандай ҳаддан ташқари чегараларга эга эмас. Ушбу тадқиқотда биз чизиқли моделларда жиддий чегаралар мавжудлигини муҳокама қиламиз ва ишонч оралиқларини қуришнинг муқобил усули сифатида юклаш усулини таклиф қиламиз. Намуна ҳажми кичик бўлса ёки популяция тақсимоти нормал бўлмаса, юклашнинг ишонч оралиғи анъанавий ишонч оралиқларидан устун бўлиши мумкин деган хулосага келдик. Ниҳоят, тадқиқотчиларни ушбу тадқиқот натижаларини баҳолаш учун компютер симуляциясини ишга туширишни тавсия қиламиз.
