ЎЗБЕКИСТОН ҚИШЛОҚ ХЎЖАЛИГИ МАҲСУЛОТЛАРИ ЭКСПОРТИ ЖАРАЁНЛАРИНИ RANDOM FOREST МОДЕЛИ АСОСИДА ТАҲЛИЛ ҚИЛИШ

Mualliflar

  • Дилбар Ходжабаева Muallif
  • Алишер Омонов Muallif

{$ Etel}:

қишлоқ хўжалиги, экспорт, Random Forest, регрессия модели, машиналаштирилган ўрганиш, иқтисодий таҳлил, прогнозлаш, инвестиция, омиллар таъсири

Abstrak

Мазкур мақолада Ўзбекистон қишлоқ хўжалиги маҳсулотлари экспортига таъсир этувчи асосий омиллар Random Forest регрессия модели асосида таҳлил қилинган. Машиналаштирилган ўрганиш усулларидан бири бўлган ушбу модель мураккаб
иқтисодий муносабатларни аниқлаш, прогнозлаш ва натижаларни интерпретация қилишда юқори самарадорликка эга эканлиги билан ажралиб туради. Тадқиқот натижаларига кўра, инвестициялар ҳажми, валюта курси, ишлаб чиқариш индекси ва экспорт таркибидаги мевасабзавот маҳсулотлари улуши энг таъсирли омиллар сифатида аниқланди. Модельнинг юқори аниқлик даражаси (R² = 0.91) таҳлил самарадорлигини тасдиқлайди. Ушбу ёндашув қишлоқ хўжалиги соҳасида экспорт стратегиясини шакллантириш ва давлат сиёсатини самарали йўналтиришда муҳим аҳамият касб этади. 

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

Bibliografik havolalar

1. Ўзбекистон Республикаси Давлат статистика қўмитаси. Қишлоқ хўжалиги соҳасида расмий маълумотлар (2010–2024 йй.) — www.stat.uz

2. Мусурманова М.М. Қишлоқ хўжалигида маркетинг ва экспорт жараёнлари. — Т.: Иқтисодиёт, 2021. — 144 б.

3. Хожиматов Н.Қ. Қишлоқ хўжалиги иқтисодиёти. — Тошкент: Iqtisodchi, 2019. — 210 б.

4. Комилов Ж.Қ. Иқтисодий моделлаштириш асослари. — Тошкент: Университет, 2020. — 180 б.

5. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. — 2001. — Vol. 45(1). — P. 5–32.

6. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning. — New York: Springer, 2013. — 426 p.

7. Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. The Elements of Statistical Learning. — 2nd ed. — Springer, 2009. — 745 p.

8. Tibshirani R. Regression Shrinkage and Selection via the Lasso // Journal of the Royal Statistical Society. — 1996. — Vol. 58(1). — P. 267–288.

9. Воронцов К. В. Машинное обучение и анализ данных. — М.: МФТИ, 2020. — 312 с.

10. Герасименко В. И., Ефимов В. И. Эконометрические модели и прогнозы. — М.: Юрайт, 2018. — 256 с.

11. FAO. Statistical Yearbook: World Food and Agriculture. — Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2023. — www.fao.org

12. Uzbekistan Agri-Food Export Review 2023. — Tashkent: Ministry of Agriculture and FAO Office in Uzbekistan, 2023. — 58 p.

Nashr qilingan

2025-05-06

Nashr

Bo'lim

Iqtisodiyot

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

{$ start} - {$ tugatish} {$ to'liq} dan

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##