KORXONALARNING BANKROTLIK EHTIMOLINI SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA PROGNOZLASH

Zaynutdinov, Ismoil

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт · 2025-yil

Annotatsiya

Ushbu maqolada korxonalarning bankrotlik ehtimolini aniqlash va erta ogohlantirish tizimini shakllantirishdasun’iy intellekt (AI) hamda mashinaviy o‘qitish (ML) algoritmlarining qo‘llanishi chuqur tahlil qilinadi. An’anaviy yondashuvlar— Altman Z-score, Ohlson logit modeli va Beaver uslublarining cheklovlari ko‘rsatilib, zamonaviy AI modellarining ustunjihatlari asoslab berilgan. Tadqiqot metodologiyasi doirasida Random Forest, XGBoost, Logistic Regression va LSTMneyron tarmoqlari tanlanib, ularning samaradorligi Accuracy, Recall, Precision, F1-score va ROC-AUC mezonlari orqalibaholangan. Empirik natijalar XGBoost va LSTM modellarining bankrotlik ehtimolini prognozlashda eng yuqori aniqlikkaega ekanini ko‘rsatdi. Tadqiqot yakunida AI asosida erta ogohlantirish tizimini yaratishning ilmiy-amaliy imkoniyatlariishlab chiqildi hamda korxonalar moliyaviy barqarorligini oshirish uchun amaliy tavsiyalar ilgari surildi.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarZaynutdinov, Ismoil
JurnalЯшил иқтисодиёт ва тараққиёт
Nashr sanasi2025-11-01
Jild3
Son11
TilO‘zbek
DOI10.5281/zenodo.17596186

Kalit so‘zlar

sun’iy intellekt, bankrotlik ehtimoli, prognozlash, Machine Learning, LSTM, XGBoost, moliyaviy barqarorlik, erta ogohlantirish tizimi

Ilmiy soha

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт — barcha maqolalar