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Vor dem Hintergrund der globalen wirtschaftlichen Volatilität und der rasanten Digitalisierung des Finanzsektors untersucht diese Monografie die strategische Bedeutung datengesteuerter Finanzmodelle für die Verbesserung der finanziellen Widerstandsfähigkeit und des nachhaltigen Wachstums in Schwellenländern, wobei der Schwerpunkt auf Usbekistan liegt. Die Forschung integriert theoretische Rahmenwerke aus klassischen und modernen Wirtschaftswachstumsmodellen, Finanzintermediation und Markteffizienz, kombiniert mit empirischer Evidenz und prädiktiver Analytik.Die Studie ist in drei umfassende Kapitel gegliedert. Das erste Kapitel liefert eine theoretische Grundlage, indem es die Merkmale von Schwellenländern analysiert und die Anwendbarkeit von Wachstumsmodellen wie Harrod-Domar, Solow-Swan und Romers endogenem Modell bei der Formulierung von Finanzstrategien überprüft. Im zweiten Kapitel werden praktische Anwendungen von prädiktiven Finanzmodellen in Usbekistan und ähnlichen Volkswirtschaften untersucht, mit detaillierten Fallstudien zu Ertragsprognosen, Kreditrisikomanagement und Finanzinnovationen. Das dritte Kapitel skizziert politische Empfehlungen, Investitionsstrategien und makroprudenzielle Rahmenregelungen, die auf die sich entwickelnde Finanzlandschaft Usbekistans zugeschnitten sind.