РАҚАМЛИ ИҚТИСОДИЁТ ШАРОИТИДА ДАРОМАДЛАРНИ БОШҚАРИШНИНГ ХУСУСИЯТЛАРИ
DOI:
https://doi.org/10.65451/iqtisodiyotuzb.v4i6.13386Abstract
Ушбу мақолада рақамли иқтисодиёт шароитида даромадларни бошқаришнинг ўзига хос хусусиятлари ҳамда оптималлаштириш алгоритмларининг роли таҳлил қилинган. Тадқиқотда иқтисодий-математик моделлар ва алгоритмик ёндашувлар қўлланилди. Натижалар динамик нарх белгилаш ва маълумотларга асосланган бошқарув орқали даромадларни ошириш имкониятларини кўрсатди. Шунингдек, алгоритмларнинг самарадорлиги ва уларни амалий қўллаш йўналишлари асослаб берилди.
References
1. Ўзбекистон Республикаси Президентининг 2020 йил 5 октябрьдаги “Рақамли Ўзбекистон – 2030” стратегияси”ги ПФ-6079-сонли Фармони.
2. Ўзбекистон Республикаси Президентининг 28.01.2022 йилдаги “2022 — 2026 йилларга мўлжалланган янги Ўзбекистоннинг тараққиёт стратегияси тўғрисида ПФ-60-сонли Фармони.
3. Ўзбекистон Республикаси Давлат статистика қўмитаси. Рақамли иқтисодиёт кўрсаткичлари тўплами (2023).
4. Иқтисодий тадқиқотлар ва ислоҳотлар маркази (ИТИМ). Ўзбекистонда рақамли трансформация таҳлили (2022).
5. Маҳмудов, Н., Каримов, Ш. (2021). Рақамли иқтисодиёт шароитида бошқарув самарадорлиги. Иқтисодиёт ва инновациялар, №3.
6. OECD (2023). Digital Economy Outlook 2023. Paris: OECD Publishing.
7. World Bank (2022). World Development Report: Data for Better Lives. Washington, DC.
8. McKinsey Global Institute (2024). The Economic Potential of Generative AI.
9. UNCTAD (2021). Digital Economy Report 2021. United Nations.
10. European Commission (2023). Data Strategy and Digital Transformation Report.
11. Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
12. Bertsimas, D., Kallus, N. (2020). From Predictive to Prescriptive Analytics. Management Science, 66(3), 1025–1044.
13. Sutton, R.S., Barto, A.G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
14. Talluri, K.T., Van Ryzin, G.J. (2020). The Theory and Practice of Revenue Management. Springer.
15. Chen, L., Mislove, A., Wilson, C. (2022). An Empirical Analysis of Algorithmic Pricing. Proceedings of the ACM Conference on Economics and Computation.
16. Phillips, R. (2021). Pricing and Revenue Optimization. Stanford University Press.
17. Agrawal, A., Gans, J., Goldfarb, A. (2019). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
18. Davenport, T.H., Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
19. Varian, H.R. (2019). Artificial Intelligence, Economics, and Industrial Organization. NBER Working Paper.
20. Ferreira, K.J., Lee, B.H.A., Simchi-Levi, D. (2016). Analytics for an Online Retailer. Operations Research, 64(2), 474–489.
21. Клейнер, Г.Б. (2021). Цифровая экономика и управление предприятиями. Экономика и управление, №4.
22. Бурков, В.Н., Новиков, Д.А. (2019). Теория управления организационными системами. Москва: Наука.
23. Иванов, В.В. (2022). Алгоритмы оптимизации в цифровой экономике. Вестник РАН, №6.
