MOLIYAVIY VAQT QATORINI INTELLEKTUAL TAHLIL QILISH VA BASHORATLASH MODELI
DOI:
https://doi.org/10.65164/bcxsvw26Keywords:
Moliyaviy vaqt qatori, bashoratlash, intellektual tahlil, sun’iy intellekt, mashinali o‘qitish, neyron tarmoqlar, regressiya modeli, prognozlash modeli, ma’lumotlar tahlili, data mining, algoritmlar, iqtisodiy ko‘rsatkichlar, moliyaviy bozor, risk tahlili, statistik usullar.Abstract
Ushbu tadqiqot moliyaviy vaqt qatorlarini intellektual tahlil qilish va
bashoratlash modellari imkoniyatlarini o‘rganishga bag‘ishlangan. Moliyaviy bozorlar dinamik,
murakkab va noaniq muhitga ega bo‘lgani sababli, ularni an’anaviy statistik usullar yordamida tahlil
qilish ko‘pincha yetarli natija bermaydi. Shuning uchun tadqiqotda sun’iy intellekt va mashinali
o‘qitish metodlaridan foydalanishning samaradorligi ko‘rib chiqiladi. Jumladan, neyron tarmoqlar,
regressiya modellari, vaqt qatorlari tahlili hamda ma’lumotlarni qazib olish (data mining) usullarining
moliyaviy ko‘rsatkichlarni prognozlashdagi roli tahlil qilinadi. Tadqiqot jarayonida tarixiy moliyaviy
ma’lumotlar asosida model qurish, ularni o‘qitish va aniqlik darajasini baholash masalalari yoritiladi.
Shuningdek, ishlab chiqilgan modelning moliyaviy qarorlar qabul qilish jarayonidagi amaliy
ahamiyati ham ko‘rsatib beriladi. Tadqiqot natijalari moliyaviy vaqt qatorlarini chuqur tahlil qilish,
risklarni baholash hamda kelajakdagi iqtisodiy ko‘rsatkichlarni aniqroq prognoz qilish imkonini
beradi. Mazkur yondashuv moliya sohasida samarali boshqaruv qarorlarini qabul qilishda muhim
ilmiy va amaliy ahamiyatga ega hisoblanadi.
References
[1] Kovalerchuk B., Vityaev E. Data Mining in Finance: Advances in Relation and Hybrid
methods. –Kluwer Academic Publishers, 2000. –p.308.
[2] Воронцов К.В. Оптимизационные методы линейной и монотонной коррекции в
алгебраческом подходе к проблеме распознавания// ЖВМ и МФ.-2000. –Т.40, №1. –
С.166-176.
[3] https://xb.uz/uz/interactive/rates/2018-04-03
[4] http://statsoft.ru/solutions/tasks/forecast/#tab-review-link
