MINTAQAVIY RIVOJLANISHNI KOMPLEKS BAHOLASH VA PROGNOZLASHDA EKONOMETRIK VA SUN’IY INTELLEKT USULLARINING INTEGRATSIYASI
##semicolon##
https://doi.org/10.5281/zenodo.19421732##semicolon##
mintaqaviy rivojlanish, kompozit indeks, panel regressiya, fazoviy ekonometrika, sun’iy intellekt, XGBoost, LSTM, prognozlash.##article.abstract##
Mazkur maqolada hududlarning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanish darajasini baholash va prognozlashda ekonometrik
modellashtirish hamda sun’iy intellekt (SI) usullarini integratsiyalashgan holda qo‘llash masalalari o‘rganilgan. O‘zbekiston
Respublikasining 14 ta hududi 2010–2024-yillar uchun 12 ta indikator asosida tahlil qilindi. Dastlab kompozit rivojlanish
indeksi (KRI) hisoblab chiqildi. Keyinchalik KRI va unga ta’sir etuvchi omillar o‘rtasidagi bog‘liqlik panel regressiya va
fazoviy ekonometrika modellari yordamida baholandi. Prognozlash bosqichida an’anaviy ARIMA modellari bilan bir
qatorda XGBoost va LSTM neyron tarmoqlari qo‘llanildi. Natijalar shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellektga asoslangan modellar,
ayniqsa hududiy tafovutlarni prognozlashda, an’anaviy ekonometrik modellarga nisbatan aniqroq natija beradi. Taklif
etilayotgan integrativ yondashuv hududlarni boshqarishda qarorlarni qabul qilishni ilmiy asoslash imkonini kengaytiradi
##submission.citations##
1. Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. 1988. 284 b.
2. Baltagi B.H. Econometric Analysis of Panel Data. Springer. 2021. 424 b.
3. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International
Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2016. 785–794 b.
4. Elhorst J.P. Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Springer. 2014. 119 b.
5. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press. 2016. 800 b.
6. Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory. Neural Computation. 1997. 9(8), 1735–1780 b.
7. Ismailov B. O‘zbekiston hududlarida investitsiyalarning iqtisodiy o‘sishga ta’sirini panel tahlil qilish. Iqtisodiyot va
innovatsion texnologiyalar. 2020. 5(4), 22–31 b.
8. Karimov A., Raximov E., Toshpulatov I. Hududlarning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanish darajasini kompleks baholash
metodikasi. O‘zbekiston iqtisodiyoti axborotnomasi. 2021. 2(1), 45–53 b.
9. OECD. *How’s Life? 2020: Measuring Well-being*. OECD Publishing. 2020. 212 b.
10. O‘zbekiston Respublikasi Statistika agentligi. Hududlar ijtimoiy-iqtisodiy ko‘rsatkichlari (statistik to‘plam). Toshkent.
2011–2025. (har yil uchun alohida nashr, jami 15 to‘plam).
11. Pesaran M.H. Time Series and Panel Data Econometrics. Oxford University Press. 2015. 1104 b.
12. Raximov Sh. Fazoviy ekonometrika asosida O‘zbekiston hududlari o‘rtasidagi iqtisodiy bog‘liqlikni tahlil qilish.
Iqtisodiyot va ta’lim. 2023. 1(3), 67–74 b.
13. Siami-Namini S., Namin A.S. Forecasting Economics and Financial Time Series: ARIMA vs. LSTM. arXiv preprint
arXiv:1803.06386. 2018. 10 b.
14. Tursunov B. Hududlarning barqaror rivojlanish indeksini hisoblash metodologiyasi. Statistika va iqtisodiyot. 2022. 3(2),
12–21 b.
15. World Bank. Uzbekistan Regional Development Assessment. World Bank Group. 2023. 98 b.
##submission.downloads##
##submissions.published##
##submission.howToCite##
##issue.issue##
##section.section##
##submission.license##
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by4.footer##