O‘ZBEKISTONDA MOLIYAVIY BOZORLARNI PROGNOZLASHDA MACHINE LEARNING MODELLARIDAN FOYDALANISH ISTIQBOLLARI VA AMALIY MUAMMOLARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: machine learning, moliyaviy prognozlash, fond bozori, LSTM, Random Forest, O‘zbekiston iqtisodiyoti, sun’iy intellekt, algoritmik savdo.Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada O‘zbekiston moliyaviy bozorlarini prognozlashda machine learning (ML) usullaridan foydalanishning hozirgi holati, istiqbollari va amaliy muammolari tahlil qilingan. Random Forest, LSTM neyron tarmoqlari va Gradient Boosting kabi zamonaviy algoritmlarning moliyaviy ma’lumotlarga qo‘llanilishi, ularning an’anaviy ekonometrik usullar bilan qiyosiy samaradorligi ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot natijalari ko‘rsatdiki, to‘g‘ri sozlangan ML modellari O‘zbekiston fond va valyuta bozorlarida prognoz aniqligini 23-38% ga oshirish imkonini beradi. Shuningdek, ma’lumotlar sifati, tartibga solish muhiti va model interpretatsiyasi kabi asosiy to‘siqlar aniqlangan hamda ularni bartaraf etish bo‘yicha amaliy tavsiyalar ishlab chiqilgan.
