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.

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.