O‘ZBEKISTONDA INFLYATSIYA KO‘RSATKICHLARINI NEYRON TARMOQ ASOSIDA TAHLIL QILISH VA PROGNOZLASH

Аннотация

Ushbu maqolada O‘zbekistonda inflyatsiya ko‘rsatkichlarini sun’iy neyron tarmoqlar yordamida tahlil qilish va bashoratlash masalalari o‘rganiladi. Inflyatsiya iqtisodiy barqarorlikni ta’minlashda muhim rol o‘ynovchi ko‘rsatkichlardan biri hisoblanadi. An’anaviy statistik usullar inflyatsiyani bashoratlashda cheklovlarga ega bo‘lib, so‘nggi yillarda sun’iy intellekt texnologiyalaridan, xususan, chuqur o‘rganish asosidagi neyron tarmoqlardan foydalanish keng ommalashmoqda. Tadqiqotda O‘zbekiston Respublikasi Davlat statistika qo‘mitasi va Markaziy bankining ochiq ma’lumotlari asosida inflyatsiya ko‘rsatkichlari yig‘ilib, ular asosida sun’iy neyron tarmoq modeli qurildi. Model natijalari an’anaviy regressiya modellari bilan solishtirildi va neyron tarmoq modelining yuqori aniqlik ko‘rsatgani kuzatildi. Tadqiqot natijalari inflyatsiya darajasini oldindan aniqlashda innovatsion yondashuvlarning samaradorligini ko‘rsatadi hamda iqtisodiy siyosat yuritishda foydali bo‘lishi mumkin. Kalit so’zlar: Inflyatsiya, neyron tarmoq, sun’iy intellekt, bashoratlash, iqtisodiy ko‘rsatkichlar, LSTM, O‘zbekiston iqtisodiyoti, chuqur o‘rganish, vaqtli qatorli ma’lumotlar, prognozlash modeli. ANNOTATION This article explores the analysis and forecasting of inflation indicators in Uzbekistan using artificial neural networks. Inflation is one of the key economic indicators that plays a vital role in ensuring economic stability. Traditional statistical methods often face limitations in forecasting accuracy, which has led to increased interest in artificial intelligence technologies, particularly deep learning-based neural networks. In this study, open-source data from the State Committee of the Republic of Uzbekistan on Statistics and the Central Bank was used to train and test a neural network model for predicting inflation rates. The model's performance was compared with traditional regression approaches, showing higher accuracy and efficiency of the neural network model. The results demonstrate the effectiveness of modern AI-based approaches for inflation forecasting and their potential application in economic policy- making. https://scientific-jl.com/ 7 1 44-son_1-to’plam_May-2025 ISSN: 3030-3621 Ta'lim innovatsiyasi va integratsiyasi Keywords: Inflation, neural network, artificial intelligence, forecasting, economic indicators, LSTM, Uzbekistan economy, deep learning, time series data, forecasting model. 1.Kirish. Inflyatsiya iqtisodiy barqarorlikni ta’minlashda muhim o‘rin tutuvchi asosiy makroiqtisodiy ko‘rsatkichlardan biri hisoblanadi. Har bir davlatning iqtisodiy siyosatida inflyatsiya darajasini doimiy nazorat ostida saqlash zarur bo‘lib, uning ortishi narxlar barqarorligining buzilishiga, iste’molchilar va ishlab chiqaruvchilarning qarorlarida noaniqlik paydo bo‘lishiga olib keladi. Bu esa iqtisodiy tizimda beqarorlikni yuzaga keltirishi mumkin. Shu bois inflyatsiya darajasini aniqlik bilan prognozlash iqtisodiy siyosatni samarali yuritishning ajralmas qismidir. An’anaviy statistik usullar inflyatsiyani prognozlashda keng qo‘llanib kelingan bo‘lsa-da, ularning bir qator cheklovlari mavjud. Xususan, katta hajmdagi va murakkab tuzilmadagi vaqtli qatorli ma’lumotlarni tahlil qilishda ularning imkoniyatlari chegaralangan. So‘nggi yillarda esa sun’iy intellekt, xususan chuqur o‘rganish (deep learning) texnologiyalarining rivojlanishi iqtisodiy prognozlash jarayoniga yangi yondashuvlarni olib keldi. Ayniqsa, sun’iy neyron tarmoqlari, vaqtli qatorli ma’lumotlar asosida yuqori aniqlikka ega bashoratlar taqdim etishda samarali vosita sifatida ajralib turmoqda. O‘zbekiston Respublikasida sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish va rivojlantirish davlat siyosatining ustuvor yo‘nalishlaridan biri sifatida belgilangan. Xususan, 2024-yil 15-noyabrda qabul qilingan Prezident qaroriga muvofiq, “Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasi” tasdiqlandi1. Ushbu strategiyada sun’iy intellekt vositalarini iqtisodiy prognozlashda, jumladan inflyatsiya darajasini tahlil qilish va bashorat qilishda qo‘llash alohida yo‘nalishlardan biri sifatida ko‘rsatib o‘tilgan. Ushbu maqolada O‘zbekiston Respublikasida inflyatsiya ko‘rsatkichlarini sun’iy neyron tarmoqlar orqali tahlil qilish va prognozlash imkoniyatlari o‘rganiladi. Tadqiqot davomida rasmiy statistika ma’lumotlari asosida inflyatsiya darajasidagi o‘zgarishlar tahlil qilinib, chuqur o‘rganish usullarining, xususan LSTM modelining samaradorligi baholanadi. Tadqiqotning asosiy maqsadi – inflyatsiyani aniq prognozlash uchun zamonaviy sun’iy intellekt texnologiyalarini qo‘llashning afzalliklarini yoritish va ularni iqtisodiy siyosatni shakllantirishda amaliy qo‘llash istiqbollarini aniqlashdan iborat. 2.Adabiyotlar sharxi. 1 O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 15-noyabrdagi PQ-sonli qarori: “Sun’iy intellekt texnologiyalarini 2030-yilgacha rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to‘g‘risida” https://scientific-jl.com/ 7 2 44-son_1-to’plam_May-