Международный научно-образовательный электронный журнал «образование и наука в XXI веке». Выпуск №25 (том 2)

5.
 
Xulosalar (Conclusion) 
O`zbekiston iqtisodiyoti ko`rsatkichlarini prognozlashda hozirda butun dunyoda 
ommalashib borayotgan machine learning metodlari o`zlarini ijobiy tomondan namoyish 
etishmoqda. Ushbu ishdan quyidagi xulosalar kelib chiqadi: 
1.
Oddiy avtoregressiv modellar hozirgi kun uchun eskirgan va ularni prognozlashda 
qo`llash, O`zbekiston iqtisodiyoti uchun eng to`g`ri yo`l emas.
2.
OLS metodining o`rnida Lasso yoki Ridge regressiyani qo`llash aniqlik darajasini 
sezilarli oshiradi. 
3.
VAR modeli uchun sifatli ma’lumotlarning bo`lishi muhim ahamiyatga ega. 
4.
ARIMA metodlari esa unga mavsumiylik yoki ekzogen o`zgaruvchilarning 
qo`shilishi orqali yanada aniqroq darajaga yetkazilishi mumkin. Bu metod hisob-kitob 
uchun kam kuch va vaqt talab qilib, nisbatan yaxshi natija bermoqda. Shu tufayli ARIMA 
metodlaridan prognozlashtirishda foydalanish imkoniyatlari mavjud. 
5.
Additiv modellar vaqtli qatorlarni tahlil qilishda yuqori aniqlik darajasi bilan ajralib 
turmasa-da, ushbu model nisbatan past kvadrat xatolik darajasini qayd etadi. Ya’ni, model 
kutilmagan o`zgarishlarni yaxshiroq prognozlaydi. 
6.
Random Forest va Boosting metodlari hozirgi zamon machine learningning 
iqtisodiyot tarmoqlarida qay darajada qo`llanilishi mumkin ekanligini namoyish etmoqda, 
Ushbu modellar asli vaqtli qatorlarni modellashtirish uchun yaratilmgan bo`lsa-da, ularning 
har soha uchun moslashuvchanligi, ya’ni universalligi O`zbekiston makroiqtisodiy 
ko`rsatkichlari prognozida ham ulardan foydalanish mumkin ekanligini namoyish etmoqda. 
Umuman olib aytganda, machine learning ni iqtisodiyot turli sohalarida qo`llash hozirgi 
dolzarb mavzular hisoblanuvchi to`rtinchi sanoat inqilobi, “raqamli iqtisodiyot” kabilarning 
muhim qismlaridan hisoblanadi. O`zbekiston iqtisodiyoti uchun ushbu usullarni qo`llash 
masalalarini tadqiq qilish mamlakat iqtisodiyoti raqobatbardoshligini oshirishga, yangi davr 
o`zgarishlariga tezroq moslashishga hamda kelgusi prognozlar aniqligini oshirishga 
yordam beradi. 
Ushbu natijalardan kelib chiqib O`zbekistonda makroiqtisodiy ko`rsatkichlar, xususan 
iste’mol narxlari indeksi orqali hisoblangan inflatsiya sur’atlarini prognozlash aniqligini 
oshirish bo`yicha quyidagicha xulosalar kelib chiqadi: 

---

803 

oddiy OLS (eng kichik kvadratlar usuli) ni makroiqtisodiy prognozlashda 
ishlatishdan butkul voz kechish; 

makroiqtisodiy ko`rsatkichlar prognozida AR metodlaridan voz kechib, ularning 
o`rnini ARIMA yoki additive modellar bilan to`ldirish; 

machine learning metodlarini prognozlashda ishlatish masalasini ko`rib chiqish; 

sun’iy neyron tarmoqlar metodlari guruhidan foydalanish bo`yicha xorij tajribasini 
O`zbekiston iqtisodiyotida tatbiq etish; 

VAR metodini hozirgi kundagi zamonaviyroq analoglari Bayesian VAR yoki 
structural VAR metodlariga o`tish. 
Ushbu tavsiyalarni qo`llash orqali O`zbekistonda makroiqtisodiy ko`rsatkichlarni 
prognozlash borasidagi aniqlikni oshirish va turli iqtisodiy jarayonlarga tez fursatda javob 
qaytarish imkoniyati paydo bo`ladi. 

---

804