Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

ko‘rsatadi va taklif etilayotgan DRL-GRU modeli uchun mustahkam ilmiy asos yaratadi. Muammo bayoni. An’anaviy kredit riskini baholash modellari ko‘pincha qarz oluvchilarning xatti-harakatlaridagi murakkab vaqtga bog‘liq va nochiziqli naqshlarni to‘liq aks ettira olmaydi, bu esa optimal bo‘lmagan bashoratlarga olib keladi. Ushbu tadqiqot ushbu cheklovlarni bartaraf etish maqsadida ketma-ket ma’lumotlardan foydalangan holda kredit riskini baholashda yuqori aniqlik va moslashuvchanlikni ta’minlovchi DRL-GRU modelini taklif etadi. Metodologiya. Taklif etilgan metodologiya ketma-ket kredit ma’lumotlarini qayta ishlash uchun Deep Reinforcement Learning - Gated Recurrent Unit (DRLGRU) modelini integratsiyalaydi va shu orqali an’anaviy statistik modellarning vaqtga bog‘liq va nochiziqli naqshlarni aniqlashdagi cheklovlarini bartaraf etadi. Metodologiya uchta asosiy tarkibiy qismdan iborat: ma’lumotlarni tayyorlash, model arxitekturasi hamda o‘qitish va baholash jarayonlari. Ma’lumotlarni tayyorlash. Ma’lumotlar to‘plami kredit arizalariga oid yozuvlardan iborat bo‘lib, unda qarz oluvchining kredit reytingi, daromadi, qarz va daromad nisbati, kredit summasi, to‘lov tarixi va bandlik holati kabi xususiyatlar mavjud. Ma’lumotlar sifatini ta’minlash uchun quyidagi bosqichlar amalga oshirildi: - Yetishmayotgan qiymatlarni qayta ishlash: Raqamli xususiyatlar uchun median, kategoriyali xususiyatlar uchun esa moda qiymatlari orqali to‘ldirish amalga oshirildi, bu statistik barqarorlikni saqlashga xizmat qildi. - Normallashtirish: Raqamli xususiyatlar quyidagi formula asosida minmaks masshtablash usuli yordamida normallashtirildi: bu yerda Xmin va Xmax mos ravishda xususiyatning eng kichik va eng katta qiymatlarini bildiradi, X asl qiymat, Xnorm esa normallashtirilgan qiymatdir. Ushbu jarayon barcha xususiyatlarning modelga teng darajada hissa qo‘shishini ta’minlaydi. Xususiyatlar injiniringi (Feature Engineering): So‘nggi 12 oy davomida to‘lovlar tarixi kabi vaqtga bog‘liq xususiyatlar vaqtga bog‘liq naqshlarni aniqlash maqsadida ketma-ketliklar ko‘rinishida kodlandi. Kategoriyali o‘zgaruvchilar esa one-hot kodlash usuli yordamida qayta ishlandi. Ma’lumotlarni bo‘lish: Modelning ilgari ko‘rilmagan ma’lumotlar ustida ishlash samaradorligini baholash uchun ma’lumotlar to‘plami 70% - o‘qitish, 15% - validatsiya va 15% - test to‘plamlariga ajratildi. DRL - GRU model arxitekturasi: Taklif etilgan DRL-GRU modeli qarz oluvchilarning vaqt davomida shakllanuvchi xatti-harakatlarini modellashtirish uchun Gated Recurrent Unit (GRU) va Deep Reinforcement Learning (DRL) yondashuvlarini birlashtiradi. 1-rasmda tasvirlangan GRU - bu ketma-ket ma’lumotlar bilan ishlashga mo‘ljallangan rekurrent neyron tarmoq arxitekturasi 359

bo‘lib, u yangilash (update) va tiklash (reset) eshiklari orqali oldingi vaqt bosqichlari haqidagi ma’lumotlarni xotirada saqlaydi. Yangilash eshigi o‘tmishdagi ma’lumotlarning qanchasi saqlab qolinishini boshqaradi, tiklash eshigi esa qaysi ma’lumotlar unutilishini aniqlaydi va quyidagicha ifodalanadi: bu yerda zt_- yangilash eshigi (update gate), rt - tiklash eshigi (reset gate), ht yashirin holat (hidden state), xt - t vaqtdagi kiruvchi ma’lumot, Wz, Wr, Wh, bz, br, bh esa o‘rganiladigan parametrlar hisoblanadi. DRL komponenti kredit riskini baholash jarayonini ketma-ket qaror qabul qilish muammosi sifatida modellashtirish orqali optimallashtiradi. Ketma-ket xususiyatlar asosida qarz oluvchilarni past riskli yoki yuqori riskli toifalarga ajratish uchun optimal siyosatni o‘rganish maqsadida GRU bilan Deep Q-Network (DQN) integratsiya qilinadi. Mukofot funksiyasi quyidagicha aniqlanadi: DQN o‘z siyosatini Q-o‘rganish (Q-learning) yangilash qoidasi yordamida yangilaydi: bu yerda s - joriy holat, a - harakat (klassifikatsiya), alpha α - o‘rganish tezligi, gamma γ - diskontlash koeffitsiyenti, s' esa keyingi holatni bildiradi. 1-rasm: GRU arxitekturasi O‘qitish va baholash. DRL-GRU modeli Adam optimizatori yordamida 0,001 o‘rganish tezligi bilan 100 ta epoxa davomida o‘qitildi. Ortiqcha moslashuvning (overfitting) oldini olish maqsadida validatsiya yo‘qotishiga asoslangan erta to‘xtatish (early stopping) mexanizmi qo‘llanildi. O‘qitish ma’lumotlar to‘plami 32 ta ketma-ketlikdan iborat paketlar (batch) ko‘rinishida qayta ishlandi, bunda har bir ketma-ketlik qarz oluvchining 12 oy davomida shakllangan vaqtga bog‘liq ma’lumotlarini ifodaladi. Model quyidagi mezonlar 360

asosida baholandi: Aniqlik (Accuracy): To‘g‘ri bashoratlar ulushi. Aniqlik darajasi (Precision): Ijobiy deb bashorat qilingan holatlarning haqiqatan ham to‘g‘ri bo‘lgan qismi. Qayta chaqirish (Recall): Haqiqiy ijobiy holatlarning to‘g‘ri aniqlangan ulushi. F1-ko‘rsatkich: Aniqlik darajasi va qayta chaqirishning garmonik o‘rtachasi bo‘lib, har ikkala mezonni muvozanatlashtiradi. Test ma’lumotlar to‘plami modelning ilgari ko‘rilmagan ma’lumotlarga umumlashish qobiliyatini baholash uchun qo‘llanildi va bu real sharoitdagi amaliy qo‘llanmalarda barqaror samaradorlikni ta’minladi. Natijalar. Samaradorlik ko‘rsatkichlari: Taklif etilgan DRL-GRU modelining samaradorligi standart mezonlar - aniqlik (Accuracy), aniqlik darajasi (Precision), qayta chaqirish (Recall) va F1-ko‘rsatkich yordamida baholandi. Model taxminan 99,25% aniqlikka, 99,25% aniqlik darajasiga, 99,9% qayta chaqirish ko‘rsatkichiga va 98,8% F1-ko‘rsatkichga erishdi. 2-rasm: Samaradorlik ko‘rsatkichlari Ushbu natijalar ijobiy va salbiy kredit risk holatlarini aniqlashda modelning yuqori ishonchliligini ko‘rsatadi, biroq ijobiy holatlarning juda oz qismi aniqlanmay qolgan. Qiyosiy tahlil. Jadval 1 da beshta mashinaviy o‘rganish modeli - Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Chiziqli regressiya, Bayes tarmoqlari va taklif etilgan DRL-GRU modeli - bo‘yicha qiyosiy tadqiqot keltirilgan. DRL-GRU modeli barcha ko‘rsatkichlar bo‘yicha an’anaviy modellarni izchil ravishda ortda qoldirib, yuqori darajadagi bashorat qilish imkoniyatlariga ega ekanligini namoyon etdi. 1-jadval Kredit riskini baholash uchun mashinaviy o‘rganish modellarining qiyosiy samaradorligi Model SVM KNN Aniqlik (%) Aniqlik darajasi (%) 85.40 84.50 82.30 81.70 361 Qayta chaqirish (%) 86.00 83.50 F1-ko‘rsatkich (%) 85.20 82.60

Chiziqli regressiya Bayes tarmoqlari DRL-GRU (taklif etilgan) 78.50 80.60 99.25 77.90 79.80 99.25 79.20 81.40 99.90 78.50 80.60 98.80 1-jadvalda keltirilgan natijalar DRL-GRU modelining ustunligini yaqqol namoyon etadi. Model 99,25% aniqlikka erishib, SVM (85,40%), KNN (82,30%), Chiziqli regressiya (78,50%) va Bayes tarmoqlari (80,60%) ko‘rsatkichlaridan sezilarli darajada yuqori natija qayd etdi. DRL-GRU modelining yuqori aniqlik darajasi (99,25%) va qayta chaqirish ko‘rsatkichi (99,90%) uning past riskli va yuqori riskli qarz oluvchilarni aniq aniqlash qobiliyatiga ega ekanligini ko‘rsatadi hamda yolg‘on ijobiy va yolg‘on salbiy holatlarni minimallashtiradi. 98,80% F1ko‘rsatkich modelning muvozanatli samaradorligini aks ettiradi va uni bank amaliyotida qo‘llash uchun mos ekanligini tasdiqlaydi. An’anaviy modellar hisoblash jihatidan soddaroq bo‘lishiga qaramay, ma’lumotlardagi nochiziqli va vaqtga bog‘liq naqshlarni aniqlashda qiynaladi, natijada barcha mezonlar bo‘yicha pastroq samaradorlikni namoyon etadi. DRL-GRU modelining ketma-ket ma’lumotlardan samarali foydalanishi va mustahkamlovchi o‘rganish orqali qarorlarni optimallashtirish qobiliyati uning bashorat kuchini oshiradi, bu esa kredit riskini baholashda chuqur o‘rganish usullarining samaradorligini ko‘rsatgan so‘nggi tadqiqotlar bilan ham tasdiqlanadi [4, 2]. Xulosa va kelgusidagi tadqiqotlar. Taklif etilgan DRL-GRU modeli kredit riskini baholashda an’anaviy statistik usullarga nisbatan sezilarli ustunliklarni namoyon etib, yuqori aniqlik va moslashuvchanlikni ta’minlaydi. Kelgusidagi tadqiqotlar modelni katta hajmdagi ma’lumotlar bilan ishlashga moslashtirish, real vaqt rejimidagi ma’lumotlarni integratsiyalash orqali dinamik risk baholashni amalga oshirish hamda so‘nggi tadqiqotlarda ta’kidlanganidek, modelning tushuntiriluvchanligini ta’minlashga qaratilgan tartibga solish talablarini hisobga olishga yo‘naltiriladi [3]. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Bi, S., et al., “Innovative Application of Artificial Intelligence Technology in Bank Credit Risk Management,” arXiv preprint arXiv:2404.18183, 2024. 2. Vadipina, A., et al., “Comprehensive review of different artificial intelligence-based methods for credit risk assessment in data science,” SAGE Journals, 2024. 3. Bussmann, N., et al., “Explainable Machine Learning in Credit Risk Management,” Computational Eco- nomics, 2020. 4. Khandani, A.E., et al., “Machine learning-driven credit risk: a systemic review,” Neural Computing and Applications, 2022. RAQAMLI IQTISODIYOT SHAROITIDA QISHLOQ XO‘JALIGI KORXONALARI HAMDA TIJORAT BANKLARI O‘RTASIDAGI MOLIYAVIY MUNOSABATLARNI RIVOJLANTIRISHDA MOLIYAVIY TEXNOLOGIYALAR (FINTECH) VA ZAMONAVIY MENEJMENTNING O‘RNI VA AHAMIYATI Mirzayev Abdullajon Topilovich, FarDU Iqtisodiyot va turizm kafedrasi i.f.d., professor 362

E-mail: abdubehr@gmail.com Madvaliyev Bekzod Baxodir o‘g‘li, FarDU, Magistranti, E-mail: bekzodmadvaliyev932@gmail.com Maxammadov Diyorbek Muxtor o‘g‘li, FarDU, Magistranti, E-mail: maxammadovdyorbek19@gmail.com Annotatsiya. Mazkur tadqiqot raqamli iqtisodiyot sharoitida qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni rivojlantirishda moliyaviy texnologiyalar hamda zamonaviy menejmentning o‘rni, ahamiyati va samaradorligini tahlil qilishga bag‘ishlanadi hamda amaliy takliflar ishlab chiqish, innovatsion yechimlarni joriy etish istiqbollari yoritiladi. Kalit so‘zlar: Raqamli iqtisodiyot, moliyaviy texnologiyalar (fintech), qishloq xo‘jaligi korxonalari, tijorat banklari, zamonaviy menejment. Аннотация. В статье исследуется роль и значение финансовых технологий и современного менеджмента в развитии финансовых отношений между сельскохозяйственными предприятиями и коммерческими банками в условиях цифровой экономики, а также формируются практические выводы и рекомендации научного анализа, оценки эффективности и перспектив взаимодействия. Ключевые слова: Цифровая экономика, финансовые технологии (финтех), сельскохозяйственные предприятия, коммерческие банки, современный менеджмент. Annotation. This study examines the role and importance of financial technologies and modern management in developing financial relations between agricultural enterprises and commercial banks under the digital economy, focusing on efficiency, innovation, and practical recommendations for sustainable cooperation and growth. Keywords: Digital economy, financial technologies (fintech), agricultural enterprises, commercial banks, modern management. Kirish. Hozirgi globallashuv va raqamli transformatsiya jarayonlari jahon iqtisodiyotining barcha sohalariga, jumladan qishloq xo‘jaligi va moliya-bank tizimiga ham sezilarli ta’sir ko‘rsatmoqda. Raqamli iqtisodiyot sharoitida iqtisodiy munosabatlar yangi texnologiyalar, innovatsion yondashuvlar va zamonaviy boshqaruv uslublari asosida rivojlanib bormoqda. Ayniqsa, qishloq xo‘jaligi korxonalari hamda tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni samarali tashkil etish, ularni raqamli texnologiyalar orqali takomillashtirish dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. Qishloq xo‘jaligi mamlakat iqtisodiyotining muhim tarmoqlaridan biri bo‘lib, uning barqaror rivojlanishi moliyaviy resurslarning yetarli darajada jalb qilinishi va samarali boshqarilishiga bevosita bog‘liqdir. Bu jarayonda tijorat banklari qishloq xo‘jaligi korxonalarini kreditlash, investitsiyalar bilan ta’minlash hamda turli moliyaviy xizmatlar ko‘rsatish orqali muhim rol o‘ynaydi. Shu bilan birga, raqamli iqtisodiyot sharoitida an’anaviy moliyaviy xizmatlar bilan cheklanib qolmasdan, moliyaviy texnologiyalar (fintech) va zamonaviy menejment usullaridan keng foydalanish zarurati ortib bormoqda. Moliyaviy texnologiyalar bank xizmatlarini avtomatlashtirish, to‘lov tizimlarini tezkor va qulay shaklga keltirish, kredit jarayonlarini soddalashtirish hamda moliyaviy operatsiyalarning shaffofligini ta’minlashda muhim ahamiyat kasb etadi. Fintech yechimlari yordamida qishloq xo‘jaligi korxonalari bank 363

xizmatlaridan masofadan turib foydalanish, moliyaviy resurslarni tezkor jalb qilish va moliyaviy operatsiyalarni samarali boshqarish imkoniyatiga ega bo‘ladi. Natijada banklar va qishloq xo‘jaligi subyektlari o‘rtasidagi hamkorlik yanada mustahkamlanadi. Shu bilan birga, zamonaviy menejment tamoyillarini qo‘llash qishloq xo‘jaligi korxonalarining moliyaviy faoliyatini rejalashtirish, risklarni boshqarish, resurslardan samarali foydalanish hamda strategik rivojlanishni ta’minlashda muhim omil hisoblanadi. Innovatsion boshqaruv yondashuvlari banklar va qishloq xo‘jaligi korxonalari o‘rtasidagi moliyaviy aloqalarni tizimli ravishda rivojlantirishga xizmat qiladi. Raqamli iqtisodiyot sharoitida qishloq xo‘jaligi korxonalari hamda tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni takomillashtirish, moliyaviy texnologiyalarni joriy etish va zamonaviy menejment usullaridan foydalanish orqali ushbu tarmoqning iqtisodiy samaradorligini oshirish muhim ilmiy-amaliy ahamiyatga ega. Asosiy qism. Raqamli iqtisodiyot sharoitida iqtisodiyot tarmoqlarini rivojlantirish, xususan, qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni takomillashtirish dolzarb masalalardan biri hisoblanadi. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti Sh.M. Mirziyoyev ta’kidlaganidek, raqamli texnologiyalarni joriy etish iqtisodiy o‘sishning muhim omili bo‘lib, moliya-bank tizimini modernizatsiya qilishda alohida ahamiyat kasb etadi [1] Qishloq xo‘jaligi korxonalari faoliyatining samaradorligi ularning moliyaviy resurslar bilan ta’minlanganlik darajasiga bevosita bog‘liqdir. Bu borada tijorat banklari asosiy moliyaviy hamkor sifatida namoyon bo‘ladi. Biroq an’anaviy bank xizmatlari ko‘pincha murakkab va sekin amalga oshirilishi sababli qishloq xo‘jaligi subyektlarining moliyaviy ehtiyojlarini to‘liq qondira olmaydi [2]. Raqamli iqtisodiyot sharoitida fintech yechimlar ushbu muammolarni bartaraf etish imkonini bermoqda. Moliyaviy texnologiyalar tijorat banklarida kreditlash jarayonlarini avtomatlashtirish, elektron hujjat aylanishini joriy etish va masofaviy bank xizmatlarini rivojlantirish orqali qishloq xo‘jaligi korxonalari bilan o‘zaro moliyaviy munosabatlarni yangi bosqichga olib chiqmoqda. Tadqiqotlarga ko‘ra, raqamli kreditlash tizimlari kredit ajratish muddatini qisqartiradi hamda moliyaviy risklarni kamaytiradi.[3] Bu esa fermer va dehqon xo‘jaliklari uchun qulay sharoit yaratadi. Raqamli iqtisodiyotning muhim jihatlaridan biri bu ma’lumotlar asosida boshqaruv tizimlarining shakllanishidir. Zamonaviy menejment yondashuvlari qishloq xo‘jaligi korxonalarida moliyaviy rejalashtirish, xarajatlarni optimallashtirish va investitsiya qarorlarini qabul qilishda raqamli tahlil vositalaridan foydalanishni taqozo etadi. [4] Tijorat banklari tomonidan taklif etilayotgan moliyaviy axborot tizimlari korxonalarning moliyaviy holatini real vaqt rejimida baholash imkonini bermoqda. Shuningdek, fintech texnologiyalar qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarda shaffoflikni oshiradi. Elektron 364

to‘lov tizimlari, masofaviy hisob-kitoblar va raqamli monitoring mexanizmlari moliyaviy operatsiyalarni nazorat qilishni yengillashtiradi.[5] Natijada banklar va mijozlar o‘rtasidagi ishonch mustahkamlanadi. Zamonaviy menejment tizimlarining joriy etilishi qishloq xo‘jaligi korxonalarida moliyaviy barqarorlikni ta’minlashda muhim ahamiyatga ega. Raqamli boshqaruv platformalari yordamida korxonalar o‘z pul oqimlarini samarali boshqarishi, banklar bilan hisob-kitoblarni soddalashtirishi hamda kredit majburiyatlarini o‘z vaqtida bajarishi mumkin. [6] Bu holat tijorat banklari uchun kredit portfeli sifatining yaxshilanishiga olib keladi. Tijorat banklari uchun qishloq xo‘jaligi sohasi yuqori riskli tarmoq hisoblanadi. Biroq raqamli texnologiyalar yordamida ushbu risklarni boshqarish imkoniyati kengaymoqda. Fintech vositalari orqali banklar ob-havo sharoitlari, hosildorlik va bozor kon’yunkturasini hisobga olgan holda moslashuvchan moliyaviy mahsulotlarni ishlab chiqmoqda. [7] Bu esa bank va qishloq xo‘jaligi korxonalari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni yanada mustahkamlaydi. Davlat tomonidan qabul qilinayotgan normativ-huquqiy hujjatlar ham raqamli iqtisodiyot va moliyaviy texnologiyalarni rivojlantirishga qaratilgan. Jumladan, “Raqamli O‘zbekiston – 2030” strategiyasi qishloq xo‘jaligi va bank tizimida raqamli texnologiyalarni keng joriy etishni nazarda tutadi[8]. Ushbu strategiya doirasida qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlar yangi bosqichga ko‘tarilmoqda. 1-jadval Qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarda fintech va menejmentning ta’siri № Ko‘rsatkichlar 1 Kredit olish jarayoni An’anaviy yondashuv Uzoq muddatli, ko‘p hujjatli 3 4 Moliyaviy axborot almashinuvi Risklarni baholash Hisob-kitob va to‘lovlar 5 Menejment qarorlari Tajribaga asoslangan 6 Bank va korxona o‘rtasidagi ishonch Nisbatan past 2 Raqamli (fintech va zamonaviy menejment asosida) Tezkor, onlayn va avtomatlashtirilgan Cheklangan va kechikkan Real vaqt rejimida, shaffof Subyektiv va umumiy Naqd va qog‘oz shaklida Ma’lumotlar asosida, aniq Elektron va raqamli to‘lovlar Analitik va raqamli tahlilga asoslangan Yuqori va barqaror Yuqoridagi jadvaldan ko‘rinib turibdiki, raqamli iqtisodiyot sharoitida fintech va zamonaviy menejment yondashuvlari qishloq xo‘jaligi korxonalari hamda tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarga sezilarli ijobiy ta’sir ko‘rsatmoqda. An’anaviy moliyaviy munosabatlarda kredit olish jarayoni murakkab va vaqt talab qiluvchi bo‘lib, bu qishloq xo‘jaligi subyektlarining moliyaviy faolligini cheklab kelgan.vFintech texnologiyalarning joriy etilishi kreditlash jarayonini avtomatlashtirishga imkon berib, hujjatlar aylanishini soddalashtirdi va bank xizmatlaridan foydalanish imkoniyatini kengaytirdi. 365

Natijada qishloq xo‘jaligi korxonalari o‘z faoliyatini moliyalashtirishda tezkor va qulay mexanizmlarga ega bo‘ldi. Bu holat tijorat banklari uchun ham mijozlar bazasining kengayishiga olib kelmoqda. Jadvaldagi ma’lumotlarga ko‘ra, moliyaviy axborot almashinuvi raqamli tizimlar asosida real vaqt rejimida amalga oshirilishi menejment qarorlarining sifatini oshiradi. Zamonaviy menejment yondashuvlari analitik ma’lumotlarga tayanib qaror qabul qilishni taqozo etadi, bu esa moliyaviy resurslardan foydalanish samaradorligini oshiradi.vRisklarni baholash jarayonida fintech vositalarining qo‘llanilishi qishloq xo‘jaligi sohasiga xos bo‘lgan mavsumiylik va bozor risklarini aniq hisobga olish imkonini bermoqda. Bu esa tijorat banklarining kredit risklarini kamaytirish bilan birga, moliyaviy munosabatlarning barqarorligini ta’minlaydi.vUmuman olganda, jadval tahlili shuni ko‘rsatadiki, fintech va zamonaviy menejmentning uyg‘unlashuvi qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni yangi sifat bosqichiga olib chiqadi. Bu jarayon moliyaviy shaffoflikni oshirish, ishonchni mustahkamlash va iqtisodiy samaradorlikni ta’minlashda muhim omil hisoblanadi. Xulosa va amaliy tavsiyalar. Raqamli iqtisodiyot sharoitida qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni rivojlantirishda fintech texnologiyalari va zamonaviy menejmentning ahamiyati tobora oshib bormoqda. Tadqiqotlar va amaliy tahlillar shuni ko‘rsatadiki, raqamli yechimlar nafaqat moliyaviy jarayonlarni tezlashtirish, balki risklarni kamaytirish, resurslarni samarali boshqarish va moliyaviy shaffoflikni ta’minlash imkonini beradi. Bugungi kunda qishloq xo‘jaligi sohasida moliyaviy xizmatlarga bo‘lgan talab sezilarli darajada ortgan. Korxonalar kredit olish, mablag‘larni investitsiya qilish, sug‘urta va moliyaviy monitoring tizimlarini joriy qilish kabi jarayonlarda tezkor va ishonchli yechimlarga muhtoj. Shu nuqtai nazardan, fintech platformalari korxonalar va banklar o‘rtasidagi bog‘liqlikni kuchaytiruvchi vosita sifatida muhim ahamiyatga ega. Masalan, onlayn kreditlash tizimlari, blockchain texnologiyasi asosidagi shartnomalar, mobil banking ilovalari va moliyaviy analitika vositalari qishloq xo‘jaligi korxonalarining moliyaviy barqarorligini oshirishga xizmat qiladi. Menejmentning roli esa, asosan, moliyaviy jarayonlarni samarali tashkil etish, risklarni boshqarish va strategik qarorlarni qabul qilishda namoyon bo‘ladi. Samarali menejment tizimi korxona ichidagi resurslarni optimal taqsimlash, investitsiya loyihalarini aniqlash va moliyaviy samaradorlikni oshirish imkonini beradi. Shu bilan birga, banklar uchun ham professional menejment tizimi mijozlar bilan ishlashni soddalashtiradi, kredit riskini kamaytiradi va xizmat sifatini yaxshilaydi. Tahlillar shuni ko‘rsatadiki, fintech yechimlarini qishloq xo‘jaligi sohasiga joriy qilish bir nechta ijobiy natijalarni beradi. Birinchidan, raqamli moliyaviy platformalar orqali korxonalar o‘z mablag‘larini real vaqt rejimida boshqarish imkoniga ega bo‘ladi. Bu nafaqat byudjetni optimallashtirish, balki ishlab chiqarish jarayonlarini samarali rejalashtirish imkonini yaratadi. Ikkinchidan, 366

elektron to‘lov tizimlari va raqamli kreditlash xizmatlari korxonalarga tezkor va qulay moliyaviy operatsiyalarni amalga oshirish imkoniyatini beradi, shu bilan ular bank tizimlari bilan yanada yaqinroq hamkorlik qiladi. Uchinchi jihat, fintech texnologiyalari orqali qishloq xo‘jaligi mahsulotlarini sug‘urtalash va moliyaviy monitoring qilish jarayonlarini soddalashtirish mumkin, bu esa risklarni kamaytiradi va korxonalarning barqarorligini oshiradi. Bundan tashqari, tijorat banklari uchun fintech vositalari kredit portfelini diversifikatsiya qilish, mijozlar talablarini aniqlash va shaxsiylashtirilgan moliyaviy xizmatlarni taqdim etish imkoniyatini beradi. Shu nuqtai nazardan, qishloq xo‘jaligi korxonalari bilan hamkorlik nafaqat banklarning moliyaviy rentabelligini oshiradi, balki mamlakatning qishloq xo‘jaligi sektorini raqamli iqtisodiyotga integratsiyalashda muhim omil bo‘lib xizmat qiladi. Shuningdek, taklif qilinadigan amaliy chora-tadbirlar quyidagilardan iborat: • Qishloq xo‘jaligi korxonalari uchun maxsus raqamli moliyaviy platformalarni yaratish va ularni mobil ilovalar orqali boshqarish imkoniyatini ta’minlash. • Tijorat banklari tomonidan qishloq xo‘jaligi sektoriga mo‘ljallangan kredit va investitsiya mahsulotlarini ishlab chiqish, shu jumladan, raqamli monitoring va shartnomalarni avtomatlashtirish tizimlarini joriy etish. • Fintech asosidagi sug‘urta va risklarni baholash tizimlarini kengaytirish, korxonalar va banklar o‘rtasidagi moliyaviy xavflarni kamaytirish. • Moliyaviy axborot va hisobotlarni real vaqt rejimida tahlil qiluvchi analitik tizimlarni yaratish, bu orqali menejment qarorlarini tez va aniq qabul qilish imkonini oshirish. • Davlat va xususiy sektor hamkorligida qishloq xo‘jaligi korxonalarini raqamli moliyaviy xizmatlar bilan ta’minlash bo‘yicha dasturlarni amalga oshirish Xulosa qilib aytganda, raqamli iqtisodiyot sharoitida qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari o‘rtasidagi moliyaviy munosabatlarni rivojlantirishda fintech va menejmentning roli juda muhimdir. Fintech texnologiyalari moliyaviy jarayonlarni tezlashtiradi, shaffoflikni oshiradi va risklarni kamaytiradi, menejment esa resurslarni samarali boshqarish, strategik qarorlar qabul qilish va hamkorlikni rivojlantirishda asosiy vosita hisoblanadi. Ushbu ikki komponentni samarali integratsiya qilish qishloq xo‘jaligi sektorining moliyaviy barqarorligini oshirishga, bank xizmatlarining sifatini yaxshilashga va mamlakat iqtisodiyotining raqamli transformatsiyasiga xizmat qiladi. Natijada, raqamli moliya va zamonaviy menejment tamoyillarini qishloq xo‘jaligi korxonalari va tijorat banklari faoliyatiga joriy etish nafaqat moliyaviy samaradorlikni oshiradi, balki iqtisodiy o‘sishni rag‘batlantiruvchi muhim omil bo‘ladi. Shu bois, davlat organlari, moliya institutlari va qishloq xo‘jaligi korxonalari birgalikda ishlash orqali raqamli iqtisodiyot sharoitida barqaror va samarali moliyaviy ekotizimni yaratishga intilishi zarur. 367

Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. Mirziyoyev Sh.M. Yangi O‘zbekiston strategiyasi. – T.: O‘zbekiston, 2020. 2. Abdullayev A.A. Bank-moliya tizimini rivojlantirishning zamonaviy yo‘nalishlari. – T.: Iqtisodiyot, 2019. 3. Ismoilov B.X. Raqamli iqtisodiyot sharoitida bank xizmatlarini rivojlantirish. – Toshkent: Moliya, 2021. 4. Xolmuradov Sh.Sh. Qishloq xo‘jaligida menejment va moliyaviy boshqaruv asoslari. – T.: Fan va texnologiya, 2020. 5. Rahmonov D.R. Moliyaviy texnologiyalar va elektron to‘lov tizimlari. – T.: Iqtisodiyot nashriyoti, 2018. 6. Jo‘rayev U.K. Qishloq xo‘jaligi korxonalarida moliyaviy barqarorlikni ta’minlash masalalari. – T.: Agrobank axborotnomasi, 2022. 7. Karimov S.N. Fintech texnologiyalar asosida bank risklarini boshqarish. – T.: Bank ishi jurnali, 2021. 8. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining Farmoni. “Raqamli O‘zbekiston – 2030” strategiyasi to‘g‘risida. – Toshkent, 2020. GLOBAL TA’MINOT ZANJIRLARI (SUPPLY CHAIN MANAGEMENT) BARQARORLIGINI TA’MINLASHDA RAQAMLI MENEJMENT TIZIMLARINING JORIY ETILISHI Sultanov Shoxjaxon Rahmon o‘g‘li, NamDTU tayanch doktoranti, shohjahonsultanov02@gmail.com Raximboyev Ziyodjon Baxodir o‘g‘li TIUniversity talabasi, ziyodjonraximboyev06@gmail.com Annotatsiya. Mazkur maqolada globallashuv sharoitida global ta’minot zanjirlarining barqarorligini ta’minlashda raqamli menejment tizimlarini joriy etishning iqtisodiy va boshqaruv ahamiyati ilmiy jihatdan tahlil qilinadi. Tadqiqotda xalqaro ishlab chiqarish va savdo aloqalarining murakkablashuvi, logistika oqimlarining kengayishi hamda global inqirozlar sharoitida ta’minot zanjirlarida yuzaga kelayotgan uzilishlar muammolari asoslab beriladi. Maqolada raqamli menejment tizimlarining ta’minot zanjiri jarayonlarini real vaqt rejimida monitoring qilish, resurslar harakatini muvofiqlashtirish, boshqaruv qarorlarining aniqligini oshirish hamda tavakkalchiliklarni kamaytirishdagi roli yoritiladi. Tadqiqot natijalari raqamli menejment tizimlaridan tizimli foydalanish global ta’minot zanjirlari barqarorligini mustahkamlash va korxonalarning raqobatbardoshligini oshirishda muhim omil ekanligini ko‘rsatadi. Kalit so‘zlar: global ta’minot zanjiri, Supply Chain Management, raqamli menejment tizimlari, logistika, barqarorlik, raqamli iqtisodiyot, boshqaruv samaradorligi. Аннотация. В данной статье научно анализируется экономическое и управленческое значение внедрения цифровых систем управления для обеспечения стабильности глобальных цепочек поставок в условиях глобализации. Исследование обосновывает проблемы сбоев в цепочках поставок в контексте возрастающей сложности международных производственных и торговых отношений, расширения логистических потоков и глобальных кризисов. В статье подчеркивается роль цифровых систем управления в мониторинге процессов цепочки поставок в режиме реального времени, координации движения ресурсов, повышении точности управленческих решений и снижении рисков. Результаты исследования показывают, что систематическое использование цифровых систем управления является важным фактором укрепления 368

стабильности глобальных цепочек поставок и повышения конкурентоспособности предприятий. Ключевые слова: глобальная цепочка поставок, управление цепочкой поставок, цифровые системы управления, логистика, устойчивое развитие, цифровая экономика, эффективность управления. Abstract. This article scientifically analyzes the economic and managerial significance of implementing digital management systems in ensuring the stability of global supply chains in the context of globalization. The study substantiates the problems of disruptions in supply chains in the context of the increasing complexity of international production and trade relations, the expansion of logistics flows, and global crises. The article highlights the role of digital management systems in real-time monitoring of supply chain processes, coordination of resource movements, increasing the accuracy of management decisions, and reducing risks. The results of the study show that the systematic use of digital management systems is an important factor in strengthening the stability of global supply chains and increasing the competitiveness of enterprises. Keywords: global supply chain, Supply Chain Management, digital management systems, logistics, sustainability, digital economy, management efficiency. Kirish. So‘nggi yillarda jahon iqtisodiyotida globallashuv jarayonlarining jadallashuvi global ta’minot zanjirlarining ahamiyatini keskin oshirdi. Sanoat korxonalari va savdo subyektlari ishlab chiqarish, logistika va ta’minot jarayonlarini transchegaraviy miqyosda tashkil etib, global qiymat zanjirlariga tobora chuqurroq integratsiyalanmoqda. Biroq global ta’minot zanjirlarining murakkablashuvi ularning barqarorligiga bo‘lgan tahdidlarni ham kuchaytirmoqda. Transport cheklovlari, xomashyo taqchilligi va geoiqtisodiy omillar ta’minot zanjirlarida uzilishlar keltirib chiqarmoqda. Mazkur sharoitda global ta’minot zanjirlarini samarali va barqaror boshqarish masalasi dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. An’anaviy boshqaruv yondashuvlari murakkab va tezkor o‘zgaruvchan global muhitda yetarli samaradorlikni ta’minlay olmayapti. Raqamli menejment tizimlari esa ta’minot zanjirlarini boshqarishda tezkorlik, shaffoflik va moslashuvchanlikni ta’minlab, barqarorlikni oshirish imkonini bermoqda. Shu sababli raqamli menejment tizimlarining global ta’minot zanjirlari barqarorligidagi rolini ilmiy jihatdan tahlil qilish dolzarb masala hisoblanadi. Asosiy qism. Global ta’minot zanjirlari ishlab chiqarishdan tortib yakuniy iste’molchigacha bo‘lgan jarayonlarni o‘z ichiga olib, ko‘plab ishtirokchilar va logistika bosqichlari bilan tavsiflanadi. Ushbu jarayonlarning uzluksizligi va muvofiqlashtirilganligi ta’minot zanjirlarining barqarorligini belgilovchi asosiy omillardan biridir. Raqamli menejment tizimlari ushbu jarayonlarni yagona axborot makonida boshqarish imkonini berib, ma’lumotlar oqimini optimallashtiradi. Raqamli menejment tizimlaridan foydalanish ta’minot zanjiri jarayonlarini real vaqt rejimida monitoring qilish imkonini yaratadi. Xomashyo, yarim tayyor mahsulotlar va tayyor mahsulotlarning harakati doimiy kuzatilgani sababli yuzaga 369

kelishi mumkin bo‘lgan uzilishlar oldindan aniqlanadi. Bu holat ta’minot zanjiri barqarorligini ta’minlashda muhim ahamiyat kasb etadi [1]. Global ta’minot zanjirlarida tavakkalchiliklar ko‘pligi bilan ajralib turadi. Transportdagi kechikishlar, yetkazib beruvchilarning moliyaviy muammolari va bozor kon’yunkturasidagi o‘zgarishlar zanjirning barcha bo‘g‘inlariga salbiy ta’sir ko‘rsatishi mumkin. Raqamli menejment tizimlari ushbu tavakkalchiliklarni baholash va boshqarishda muhim vosita bo‘lib, tahliliy ma’lumotlar asosida tezkor va asosli qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Raqamli menejment tizimlarining joriy etilishi ta’minot zanjirlarida resurslardan foydalanish samaradorligini oshiradi. Logistika jarayonlarining optimallashtirilishi transport xarajatlarini kamaytirib, yetkazib berish muddatlarini qisqartiradi. Natijada global ta’minot zanjirlari yanada moslashuvchan va barqaror tus oladi [2]. Shuningdek, raqamli menejment tizimlari ta’minot zanjirlarida shaffoflikni ta’minlaydi. Axborot almashinuvining yaxshilanishi ishtirokchilar o‘rtasida ishonch muhitini mustahkamlab, hamkorlik munosabatlarini rivojlantirishga xizmat qiladi. Bu holat global ta’minot zanjirlarining uzoq muddatli barqarorligini ta’minlashda muhim omil hisoblanadi. Global ta’minot zanjirlarini raqamli boshqarish jarayoni korxonalarning umumiy strategiyasi bilan uyg‘unlashtirilganda yanada yuqori samara beradi. Raqamli menejment tizimlari yordamida ta’minot zanjiri faoliyati strategik rejalashtirish bilan integratsiyalanib, global bozorlardagi o‘zgarishlarga moslashuvchanlik oshiriladi. Bu esa korxonalarning global raqobat muhitida barqaror faoliyat yuritishiga zamin yaratadi. Xulosa va amaliy tavsiyalar. Tadqiqot natijalari shuni ko‘rsatadiki, global ta’minot zanjirlari barqarorligini ta’minlashda raqamli menejment tizimlarining joriy etilishi muhim strategik ahamiyatga ega. Raqamli yechimlar ta’minot zanjiri jarayonlarini real vaqt rejimida boshqarish, tavakkalchiliklarni kamaytirish va resurslardan samarali foydalanish imkonini beradi. Bu esa global ta’minot zanjirlarining uzluksizligi va barqarorligini mustahkamlashga xizmat qiladi. Amaliy jihatdan korxonalarga global ta’minot zanjirlarini boshqarishda raqamli menejment tizimlarini izchil joriy etish, logistika va axborot infratuzilmasini rivojlantirish hamda ta’minot zanjiri bo‘yicha mutaxassislarning raqamli kompetensiyalarini oshirish tavsiya etiladi. Ushbu yondashuv global ta’minot zanjirlarining barqarorligini ta’minlash va korxonalarning xalqaro bozorlardagi raqobatbardoshligini oshirishga xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. Christopher, M. (2019). Logistics and supply chain management. Harlow: Pearson Education. [1] 2. Ivanov, D., & Dolgui, A. (2020). Viability of intertwined supply networks. International Journal of Production Research, 58(10), 2904–2915. 370

3. Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2020). Big data analytics and firm performance. Journal of Business Research, 70, 356–365. [2] 4. OECD. (2021). Global value chains: Efficiency and resilience. Paris: OECD Publishing. 5. UNCTAD. (2022). World investment report 2022. Geneva: United Nations. INFLYATSIYANING AHOLINING REAL DAROMADLARIGA TA’SIRI: NAZARIY ASOSLAR VA O‘ZBEKISTON TAJRIBASI Eshboyeva Madina, O‘zMU JF, 2-kurs talabasi, Madinaeshboyeva885@gmail.com Eshboyev Temur, TshIU, 4-kurs talabasi, Eshboyevtemur0@gmail.com Saitov Sirojiddin, O‘zMU JF, Iqtisodiyot fan o‘qituvchisi, sirojiddin_saitov1987@mail.ru Annotatsiya. Mazkur tadqiqotda inflyatsiya darajasi va aholi real daromadlari o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlik O‘zbekiston makroiqtisodiy ma’lumotlari asosida ekonometrik yondashuvlar yordamida tahlil qilindi. Tadqiqot real daromadlar dinamikasiga narxlar o‘zgarishi, iqtisodiy o‘sish hamda ish haqi darajasining ta’sirini baholaydi. Olingan natijalar makroiqtisodiy barqarorlik va aholi farovonligini ta’minlashda narxlar barqarorligining muhimligini ko‘rsatadi. Kalit so‘zlar: inflyatsiya, real daromad, xarid qobiliyati, YAIM o‘sishi, nominal ish haqi. Abstract. This study analyzes the relationship between inflation and real household income using Uzbekistan’s macroeconomic data and econometric methods. It evaluates the influence of price dynamics, economic growth, and wage levels on real income. The findings highlight the importance of price stability for maintaining macroeconomic stability and improving household welfare. Keywords: inflation, real income, purchasing power, GDP growth, nominal wages Аннотация. В исследовании анализируется взаимосвязь между инфляцией и реальными доходами населения на основе макроэкономических данных Узбекистана с применением эконометрических методов. Оценивается влияние ценовой динамики, экономического роста и уровня заработной платы на реальные доходы. Результаты подчеркивают важность ценовой стабильности для обеспечения макроэкономической устойчивости и благосостояния населения. Ключевые слова: инфляция, реальные доходы, покупательная способность, рост ВВП, номинальная заработная плата. Kirish. Zamonaviy makroiqtisodiy tizimlarda inflyatsiya darajasi narxlar barqarorligi, pul muomalasi muvozanati hamda aholi farovonligini belgilovchi eng muhim ko‘rsatkichlardan biri hisoblanadi. Narxlar umumiy darajasining oshishi pul daromadlarining real qiymatini kamaytirib, aholining xarid qobiliyatiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi va natijada turmush darajasida sezilarli o‘zgarishlarni yuzaga keltiradi. Shu bois real daromadlar iqtisodiy farovonlikni baholashning asosiy indikatorlaridan biri sifatida qaraladi va ularning dinamikasi iqtisodiy barqarorlik hamda ijtimoiy farovonlik o‘rtasidagi bog‘liqlikni aks ettiradi. Shu nuqtai nazardan qaraganda, real daromadlar nafaqat nominal daromadlar hajmi bilan, balki inflyatsiya darajasi, iqtisodiy o‘sish sur’atlari, mehnat 371

unumdorligi, bandlik darajasi va davlatning ijtimoiy-iqtisodiy siyosati bilan chambarchas bog‘liq holda shakllanadi. Mazkur omillar o‘zaro ta’sirda aholi turmush darajasini belgilaydi hamda iqtisodiy siyosat natijalarining ijtimoiy samaradorligini ko‘rsatadi. So‘nggi yillarda O‘zbekiston iqtisodiyotida bozor mexanizmlarini chuqurlashtirish, monetar siyosatni modernizatsiya qilish hamda iqtisodiy liberallashtirish jarayonlari amalga oshirilmoqda. Ushbu islohotlar narxlar dinamikasi, ish haqi tizimi, bandlik darajasi va iqtisodiy o‘sish sur’atlarida yangi tendensiyalarni yuzaga keltirdi. Shu bilan birga, global iqtisodiy beqarorlik, pandemiya oqibatlari va tashqi inflyatsion bosimlar milliy iqtisodiyotda narxlar barqarorligini ta’minlash masalasini yanada dolzarb etmoqda. Mazkur sharoitda inflyatsiya darajasi va real daromadlar o‘rtasidagi o‘zaro bog‘liqlikni chuqur tahlil qilish nafaqat ilmiy, balki amaliy jihatdan ham muhim ahamiyat kasb etadi. Tadqiqotning asosiy maqsadi inflyatsiya darajasining aholi real daromadlariga ta’sirini nazariy yondashuvlar va O‘zbekiston iqtisodiyoti tajribasi asosida kompleks baholashdan iborat. Nazariy asoslar Inflyatsiya va real daromadlar o‘rtasidagi bog‘liqlik iqtisodiy nazariyada turli ilmiy maktablar doirasida keng o‘rganilgan. Klassik monetar yondashuvga ko‘ra, pul massasining ortishi narxlar darajasining oshishiga olib keladi va pulning xarid qobiliyatini pasaytiradi. 74 Ushbu yondashuv inflyatsiyani monetar hodisa sifatida talqin qilib, narxlar barqarorligini ta’minlashda pul taklifini nazorat qilish muhimligini ta’kidlaydi. Keyns iqtisodiy maktab inflyatsiyani yalpi talab va yalpi taklif o‘rtasidagi muvozanat buzilishi bilan izohlaydi hamda iqtisodiy faollikning oshishi narxlar darajasiga bosim o‘tkazishi mumkinligini ta’kidlaydi. 75 Monetaristik yondashuv vakili Milton Friedman inflyatsiyani “har doim va hamma joyda monetar hodisa” sifatida tavsiflab, pul massasining barqaror o‘sishi narxlar barqarorligini ta’minlashning muhim sharti ekanligini ko‘rsatadi.76 Zamonaviy institutsional va strukturaviy yondashuvlar inflyatsiyaning real daromadlarga ta’sirini iqtisodiyot tarkibi, fiskal siyosat, daromadlarni indeksatsiya qilish mexanizmlari va ijtimoiy transfer tizimlari orqali tushuntiradi. 77 Shu jihatdan, inflyatsiya darajasi nafaqat monetar jarayon, balki iqtisodiy siyosat samaradorligini aks ettiruvchi kompleks ko‘rsatkich sifatida qaraladi. Tadqiqot metodologiyasi Nazariy yondashuvlardan kelib chiqib, inflyatsiyaning real daromadlarga ta’sirini empirik baholash maqsadida 2017–2024-yillar bo‘yicha vaqt qatori ma’lumotlari asosida ekonometrik tahlil amalga oshirildi. Tahlil jarayonida Stata statistik dasturidan foydalanildi. 74 Fisher, I. The Purchasing Power of Money. 75 Keynes, J.M. The General Theory of Employment, Interest and Money. 76 Friedman, M. Inflation and Monetary Policy. 77 Blanchard, O. (2021). Macroeconomics. 372

Natijaviy o‘zgaruvchi sifatida aholi jon boshiga real daromadlar indeksi tanlandi. Mustaqil o‘zgaruvchilar sifatida inflyatsiya darajasi, YAIM indeksi hamda o‘rtacha nominal ish haqi ko‘rsatkichlari kiritildi. Ushbu omillar real daromadlarning shakllanishiga ta’sir etuvchi muhim determinantlar sifatida nazariy va empirik tadqiqotlarda keng qo‘llaniladi. Model quyidagicha ifodalandi: 𝒀𝒕 = 𝜷𝟎 + 𝜷𝟏 𝑰𝑵𝑭𝒕 + 𝜷𝟐 𝑮𝑫𝑷𝒕 + 𝜷𝟑 𝑾𝑨𝑮𝑬𝒕 + 𝜺𝒕 Dastlab ma’lumotlarning statistik xususiyatlarini aniqlash uchun deskriptiv statistika va grafik tahlil usullari qo‘llanildi. O‘zgaruvchilar o‘rtasidagi bog‘liqlik juft korrelyatsiya usuli yordamida baholandi. Real daromadlarga ta’sir etuvchi omillarni aniqlash maqsadida ko‘p omilli regressiya modeli robust standart xatoliklar asosida baholandi. Model barqarorligini tekshirish uchun multikollinearlik (VIF), avtokorrelyatsiya (Durbin–Watson testi) va diagnostik tekshiruvlar amalga oshirildi. Elastiklik ta’sirini baholash uchun logarifmik model, inflyatsiyaning kechikkan ta’sirini aniqlash uchun lagli model qurildi. Statistik tahlil natijalari Tadqiqot metodologiyasiga muvofiq, dastlab ma’lumotlarning statistik xususiyatlari o‘rganildi. Deskriptiv statistika natijalari real daromadlar indeksining o‘rganilayotgan davrda o‘rtacha 106,7 darajasida shakllanganini ko‘rsatdi, bu daromadlarning umumiy ijobiy dinamikaga ega bo‘lganini bildiradi. Inflyatsiya darajasi o‘rtacha 11,98 foizni tashkil etib, narxlar darajasining o‘sishi real daromadlarning xarid qobiliyatiga bosim o‘tkazuvchi muhim omil sifatida namoyon bo‘ladi. Statistik natijalarni vizual baholash real daromadlar va inflyatsiya dinamikasidagi o‘zgarishlarni aniqlash imkonini beradi. Grafik 1. Real daromadlar dinamikasi. Manba: muallif hisob-kitoblari. 373

Grafik 2. Inflyatsiya dinamikasi Manba: muallif hisob-kitoblari . Grafiklar pandemiya davrida real daromadlarning pasayib, keyingi yillarda iqtisodiy tiklanish natijasida o‘sish trayektoriyasiga qaytganini ko‘rsatadi. Ekonometrik tahlil natijalari Deskriptiv va grafik tahlillar o‘zgaruvchilar o‘rtasida bog‘liqlik mavjudligini ko‘rsatdi. Ushbu bog‘liqlikni chuqurroq baholash maqsadida ekonometrik modellashtirish amalga oshirildi. Juft korrelyatsiya natijalari real daromadlar va inflyatsiya o‘rtasida manfiy bog‘liqlik mavjudligini ko‘rsatdi, YAIM indeksi bilan esa ijobiy bog‘liqlik aniqlangan. Grafik 3. Inflyatsiya va real daromadlar bog‘liqligi Manba: muallif hisob-kitoblari. Juft korrelyatsiya tahlili o‘zgaruvchilar o‘rtasidagi dastlabki bog‘liqlikni aniqlash imkonini berdi. Biroq real daromadlarga ta’sir etuvchi omillarni kompleks baholash uchun ko‘p omilli regressiya modeli qurildi. Jadval 3. Regressiya natijalari 374

Ko‘p omilli regressiya tahlili natijalari inflyatsiya darajasining real daromadlarga statistik jihatdan ahamiyatli salbiy ta’sir ko‘rsatishini tasdiqlaydi. Narxlar darajasining oshishi aholining xarid qobiliyatini pasaytirib, real daromadlarning kamayishiga olib keladi, bu esa inflyatsiyaning ijtimoiy farovonlikka bevosita ta’sirini ko‘rsatadi. YAIM o‘sishining ijobiy koeffitsiyenti iqtisodiy faollik kengayishi daromadlarning real o‘sishiga xizmat qilishini anglatadi, ya’ni ishlab chiqarish hajmining ortishi va iqtisodiy samaradorlikning oshishi aholi daromadlari shakllanishi uchun barqaror asos yaratadi. Nominal ish haqi o‘sishi real daromadlarga ijobiy ta’sir ko‘rsatsa-da, uning statistik ahamiyati nisbatan past bo‘lishi inflyatsiya ta’siri natijasida ish haqi oshishining bir qismi real qiymatda yo‘qolishini anglatadi. Model determinatsiya koeffitsiyenti real daromadlar o‘zgarishining katta qismi tanlangan makroiqtisodiy omillar bilan izohlanishini ko‘rsatib, modelning izohlash qobiliyati yuqori ekanligini tasdiqlaydi. Model natijalarini yanada chuqurroq baholash maqsadida elastiklik ta’sirini aniqlash uchun logarifmik model qo‘llanildi. Ushbu yondashuv YAIM va nominal ish haqidagi foiz o‘zgarishlarning real daromadlardagi foiz o‘zgarishlarga qanday ta’sir ko‘rsatishini baholash imkonini beradi. Natijalar iqtisodiy o‘sishdagi o‘zgarishlar real daromadlar dinamikasiga sezilarli ta’sir ko‘rsatishini tasdiqlab, iqtisodiy kengayish jarayonlari aholi farovonligining oshishiga xizmat qilishini ko‘rsatadi. Shu bilan birga, inflyatsiyaning real daromadlarga ta’siri darhol emas, balki ma’lum vaqt kechikishi bilan namoyon bo‘lishi mumkin. Lagli model natijalari narxlar o‘zgarishlari daromadlar tarkibida bosqichma-bosqich aks etishini ko‘rsatib, daromadlarni indeksatsiya qilish mexanizmlari hamda iqtisodiy moslashuv jarayonlari muhim rol o‘ynashini tasdiqlaydi. Diagnostik testlar natijalari multikollinearlik muammosi mavjud emasligini, avtokorrelyatsiya darajasi kritik chegaradan past ekanligini va robust baholash usullaridan foydalanish model natijalarining statistik barqarorligini ta’minlaganini ko‘rsatadi. Natijalar muhokamasi. Olingan ekonometrik natijalar inflyatsiya va real daromadlar o‘rtasidagi bog‘liqlikni mavjud nazariy yondashuvlar bilan solishtirish imkonini beradi hamda inflyatsiyaning aholi farovonligiga ta’siri mexanizmlarini chuqurroq tushuntiradi. Tadqiqot natijalari rivojlanayotgan mamlakatlar bo‘yicha o‘tkazilgan empirik tadqiqotlar bilan mos kelib, inflyatsiya real daromadlarning xarid qobiliyatini pasaytiruvchi asosiy makroiqtisodiy omillardan biri ekanligini tasdiqlaydi [4]. Narxlar darajasining oshishi ayniqsa past va o‘rta daromadli qatlamlar uchun sezilarli salbiy oqibatlarga olib keladi, chunki ularning iste’mol savati asosiy tovar va xizmatlardan iborat bo‘lib, narxlar o‘zgarishiga nisbatan yuqori sezuvchanlikka ega. Shu bilan birga, iqtisodiy o‘sish va ish haqi oshishi inflyatsiyaning salbiy ta’sirini qisman kompensatsiya qilishi mumkinligi aniqlangan. YAIM o‘sishi ishlab chiqarish hajmining kengayishi, investitsiyalar faolligining ortishi va bandlik darajasining yaxshilanishi orqali daromadlar shakllanishiga ijobiy ta’sir ko‘rsatadi. Nominal ish haqi o‘sishi aholi daromadlarini oshiruvchi muhim omil bo‘lsa-da, 375

inflyatsiya yuqori bo‘lgan sharoitda uning real ta’siri kamayishi mumkin. Ushbu natijalar narxlar barqarorligini ta’minlash va iqtisodiy o‘sishni rag‘batlantirish siyosatlari o‘zaro uyg‘un holda amalga oshirilishi zarurligini ko‘rsatadi. Xulosa va amaliy tavsiyalar. Tahlil natijalari inflyatsiyaning real daromadlar xarid qobiliyatini pasaytiruvchi muhim omil ekanligini tasdiqladi. Narxlar darajasining oshishi pul daromadlarining real qiymatini kamaytirib, aholi turmush darajasiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi. Shu bilan birga, iqtisodiy o‘sish va ish haqi oshishi ushbu salbiy ta’sirni muvozanatlashtiruvchi omillar sifatida namoyon bo‘ladi. YAIM o‘sishi iqtisodiy faollik kengayishi orqali daromadlarning oshishiga xizmat qilsa, ish haqi o‘sishi aholi daromadlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri oshiradi. Biroq inflyatsiya darajasi yuqori bo‘lgan sharoitda ish haqi o‘sishining real samarasi pasayishi mumkin. Tadqiqot natijalari asosida makroiqtisodiy siyosatda narxlar barqarorligini ta’minlash bilan birga iqtisodiy o‘sishni rag‘batlantirish va real daromadlarni qo‘llab-quvvatlash muhim strategik yo‘nalish ekanligi aniqlanadi. Shu nuqtai nazardan, qat’iy monetar siyosat yuritish orqali inflyatsiyani nazorat qilish, ish haqi va ijtimoiy to‘lovlarni inflyatsiya darajasiga mos ravishda indeksatsiya qilish hamda iqtisodiy o‘sishni rag‘batlantirish orqali daromadlar bazasini kengaytirish zarur hisoblanadi. Bundan tashqari, past daromadli qatlamlarni qo‘llabquvvatlashga qaratilgan ijtimoiy himoya mexanizmlarini kuchaytirish aholi farovonligini oshirish va ijtimoiy tengsizlikni kamaytirishda muhim rol o‘ynaydi. Ushbu choralar makroiqtisodiy barqarorlikni mustahkamlash, aholi turmush darajasini yaxshilash hamda iqtisodiy o‘sish natijalarining ijtimoiy samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar: 1. Fisher, I. The Purchasing Power of Money. 2. Keynes, J.M. The General Theory of Employment, Interest and Money. 3. Friedman, M. Inflation and Monetary Policy. 4. Blanchard, O. (2021). Macroeconomics. 5. World Bank (2022). Inflation and real income dynamics. 6. Eshboyeva, M., Eshboyev, T., & Saitov, S. (2025). Green accounting in uzbekistan: sustainability and international financial reporting standards. scientific journals" d-press services", 1(7), 88-91. 7. Madina, E. (2025). Mamlakat innovatsion salohiyati. formation of psychology and pedagogy as interdisciplinary sciences, 4(40), 197-201. 8. Eshboyeva, M. (2024, December). Barqaror rivojlanishni ta'minlashda" yashil iqtisodiyot" ning o'rni: https://doi. org/10.5281/zenodo. 14564325. In International scientific and practical conference (Vol. 1, No. 2, pp. 162-165). 9. Utayevna, O. R. N. (2024). Ensuring sustainable development with the idea of “green economy”. innovation in the modern education system, 5(47), 211-214. 10. Toshboyev, B. (2020). Exemplary set in the development of national character. Архив Научных Публикаций JSPI. 11. Todaro, M., & Smith, S. Economic Development. 12. United Nations. World Urbanization Prospects. 376

BIG DATA TEXNOLOGIYALARINING STRATEGIK MENEJMENTDAGI ROLI VA IQTISODIY SAMARADORLIGI Tohirov Adham Zoxid o‘gli, Qarshi shahar tadbirkorlikni rivojlantirish, aholi bandligini ta’minlash va kambag‘allikni qisqartirish masalalari bo‘yicha hokim yordamchisi adhamtohirov35@gmail.com Annotatsiya. Mazkur maqolada Big Data texnologiyalarining strategik menejment tizimidagi o‘rni hamda ularning iqtisodiy samaradorlikka ta’siri tahlil qilinadi. Tadqiqotda ma’lumotlarga asoslangan boshqaruv (data-driven management) konsepsiyasi, strategik qaror qabul qilish jarayonlarida analitik platformalarning ahamiyati va korxona samaradorligini oshirish mexanizmlari o‘rganilgan. Big Data asosida shakllangan strategik boshqaruv modeli xarajatlarni optimallashtirish, risklarni kamaytirish va raqobat ustunligini shakllantirish vositasi sifatida baholangan. Kalit so‘zlar: Big Data, strategik menejment, raqamli transformatsiya, iqtisodiy samaradorlik, analitik boshqaruv, raqobat ustunligi. Abstract. This article analyzes the role of Big Data technologies in the strategic management system and their impact on economic efficiency. The study examines the concept of data-driven management, the importance of analytical platforms in strategic decision-making processes, and mechanisms for increasing enterprise efficiency. The strategic management model based on Big Data is evaluated as a tool for optimizing costs, reducing risks, and creating competitive advantage. Keywords: Big Data, strategic management, digital transformation, economic efficiency, analytical management, competitive advantage. Аннотация. В данной статье анализируется роль технологий больших данных в системе стратегического управления и их влияние на экономическую эффективность. В исследовании рассматривается концепция управления, основанного на данных, важность аналитических платформ в процессах принятия стратегических решений и механизмы повышения эффективности предприятия. Модель стратегического управления, основанная на больших данных, оценивается как инструмент оптимизации затрат, снижения рисков и создания конкурентных преимуществ. Ключевые слова: большие данные, стратегическое управление, цифровая трансформация, экономическая эффективность, аналитическое управление, конкурентные преимущества. Kirish. Raqamli iqtisodiyot sharoitida tashkilotlar faoliyati tobora katta hajmdagi ma’lumotlarga tayanmoqda. Big Data texnologiyalari strategik menejment tizimida muhim vosita sifatida shakllanib, boshqaruv qarorlarini aniq va tezkor qabul qilish imkonini bermoqda. An’anaviy menejmentda qarorlar ko‘pincha cheklangan statistik axborot yoki rahbarlarning tajribasiga asoslangan bo‘lsa, Big Data asosidagi boshqaruv real vaqt rejimida yig‘iladigan va qayta ishlanadigan keng ko‘lamli ma’lumotlar tahliliga tayangan holda amalga oshiriladi. Bu esa strategik rejalashtirish jarayonini sifat jihatdan yangi bosqichga olib chiqadi. Strategik menejmentning asosiy vazifasi uzoq muddatli raqobat ustunligini ta’minlashdan iborat. Big Data texnologiyalari bozor kon’yunkturasini chuqur tahlil qilish, iste’molchilar xatti-harakatlarini modellashtirish, talabni prognozlash va investitsiya risklarini kamaytirish imkonini beradi. Deskriptiv, diagnostik, 377

prediktiv va preskriptiv analitika vositalari orqali tashkilotlar nafaqat mavjud holatni baholaydi, balki kelajakdagi tendensiyalarni oldindan aniqlash imkoniyatiga ega bo‘ladi. Natijada strategik qarorlar yanada asosli va iqtisodiy jihatdan samarali bo‘ladi. Asosiy qism. Big Data texnologiyalarining strategik menejmentdagi rolini nazariy jihatdan emas, balki aniq iqtisodiy mexanizmlar va hisob-kitoblar orqali ko‘rsatish muhimdir. Amaliyot shuni ko‘rsatadiki, ma’lumotlarga asoslangan boshqaruv tizimlarini joriy etgan korxonalarda operatsion samaradorlik o‘rtacha 15–25 % ga oshadi, marketing xarajatlari esa 10–20 % ga kamayadi. Bu natija shundan kelib chiqadiki, prediktiv analitika yordamida talab prognozi aniqligi 60– 65 % dan 80–90 % gacha oshadi, natijada ortiqcha zaxiralar kamayadi va logistika xarajatlari optimallashtiriladi. Strategik menejment mexanizmi quyidagi bosqichli model orqali ishlaydi: birinchi bosqichda korxona ichki (savdo hajmi, xarajatlar, mijozlar ma’lumotlari) va tashqi (bozor narxlari, raqobatchilar, makroiqtisodiy indikatorlar) ma’lumotlarni yagona platformaga integratsiya qiladi. Ikkinchi bosqichda ma’lumotlar analitik algoritmlar orqali qayta ishlanadi. Masalan, regressiya modeli yoki mashinaviy o‘rganish algoritmi yordamida savdo hajmi quyidagi ko‘rinishda prognoz qilinadi: Sₜ = α + β₁Pₜ + β₂Mₜ + β₃Aₜ + ε (1) Bu yerda S – savdo hajmi, P – narx darajasi, M – marketing xarajatlari, A – reklama faolligi. Model natijasida marketingning 1 mln so‘mga oshirilishi savdo hajmini o‘rtacha 2,3–2,8 mln so‘mga oshirishi aniqlanishi mumkin. Bu esa investitsiya samaradorligini (ROI) 130–180 % darajasiga olib chiqadi. Iqtisodiy samaradorlikni aniq ko‘rsatkich bilan ifodalash mumkin. Agar Big Data tizimiga 5 mlrd so‘m investitsiya kiritilib, natijada qo‘shimcha 8 mlrd so‘m daromad va 2 mlrd so‘m xarajat tejalishi ta’minlansa, sof iqtisodiy samara 10 mlrd so‘mni tashkil etadi. Samaradorlik koeffitsienti quyidagicha aniqlanadi: E = (ΔR + ΔC) / I = (8 + 2) / 5 = 2,0 (2) Bu ko‘rsatkich investitsiyaning 200 % darajada o‘zini oqlaganini bildiradi. Amaliy tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, Big Data asosidagi qaror qabul qilish tizimiga o‘tgan korxonalarda rentabellik ko‘rsatkichi o‘rtacha 8–12 % punktga oshadi. Risklarni boshqarish mexanizmi ham sezilarli darajada takomillashadi. Kredit portfelini baholashda an’anaviy skoring modeli 70–75 % aniqlik darajasiga ega bo‘lsa, Big Data asosidagi ko‘p faktorli model bu ko‘rsatkichni 85–92 % gacha oshiradi. Natijada muammoli kreditlar ulushi 3–5 % ga qisqaradi. Shu kabi ishlab chiqarish korxonalarida nosozliklarni oldindan aniqlash (predictive maintenance) tizimi joriy etilganda uskunalarning to‘xtab qolish vaqti 30–40 % ga kamayadi. Strategik ustunlik mexanizmi esa tezkor qaror qabul qilish orqali namoyon bo‘ladi. Real vaqt rejimidagi analitik panel (dashboard) yordamida menejerlar asosiy KPI ko‘rsatkichlarini (savdo, foyda, marja, zaxira aylanish tezligi) kunlik monitoring qiladi. Masalan, zaxira aylanish koeffitsienti 4 martadan 6 martagacha oshirilsa, kapitalning muzlab qolish darajasi 25–30 % ga kamayadi. 378