«Ўзбекистонда тўлов тизими маълумотларидан фойдаланиб банк тизими ликвидлигини прогнозлаштириш» мавзусида илмий-тадқиқот олиб борилди

Швейцариянинг Иқтисодий ишлар бўйича Давлат котибиятининг (SECO) «Марказий банкларга икки томонлама ёрдам ва салоҳиятни ошириш дастури» (BCC programme) доирасида «Ўзбекистонда тўлов тизими маълумотларидан фойдаланиб банк тизими ликвидлигини прогнозлаштириш» мавзусида илмий-тадқиқот олиб борилди. Унда банк тизими ликвидлигининг автоном омилларини прогноз қилишда турли эконометрик ва машинавий ўқитиш (machine learning), хусусан, "Random Forest", "Gradient Boosting" ва "Neyron" тармоқларига асосланган моделларнинг банк тизимидаги вақт қаторларини прогноз қилиш имкониятлари ўрганилди. Тадқиқот натижалари бўйича ёзилган илмий мақола билан ушбу ҳаволада танишиш мумкин.