САТЫП АЛУШЫ МЕН САТУШЫ АРАСЫНДАҒЫ САУДА БАҒАСЫНЫҢ ТЕПЕ-ТЕҢДІГІН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТІНІҢ КӨМЕГІМЕН АНЫҚТАУ

2024

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-134-5-255-268
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада эконометриялық, статистикалық әдістерді және алгоритмдер мен бағдарламалық кодтарды пайдалана отырып, өндірушінің ұсынысы мен тұтынушының сұранысы арасындағы тепе-теңдікті анықтау мен жинақталу және алшақталу фазаларын талдау мақсатында жасанды интеллекті есептеу үлгісі ұсынылған. Деректер Экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының ресми сайтынан алып қолданылған. Ал мәліметтері 1995 жылдан 2018 жылға дейінгі қаржы және сақтандыру өнімдерін сату және тұтынушылық сатып алуды көрсететін тарихи деректер Қазақстан Республикасы бойынша алынған. Еліміздің Ұлттық экономикасының қаржы және сақтандыру ісі саласындағы төлемдерге жасанды интеллекті есептеу моделі алгоритмі мен бағдарламалық кодтары көмегімен сатып алушы сұраныс және сатушы ұсыныс функциясы теңдеуі мен сауда барысында орын алған сұраныс бағасы арасында өзара әрекеттесулері аясында жинақталу және алшақталу жай-күйлері белгіленді. Әзірленген модель нарықтың тепе-теңдік нүктесіне сыни түсініктер бере отырып, сұраныс пен ұсыныс динамикасының маңызды үлгілерін анықтайды. Бұл тәсіл қаржы және сақтандыру өнімдеріне деген сұраныс пен ұсыныс бағалары арасындағы салааралық қатынастарын оңтайландыру үшін шешім қабылдаушы тұлғаларға ғылыми негізделген кеңес пен жол карталарын әзірлеуде қолданыс таба алуы әбден мүмкін. Бұл зерттеу қаржы және сақтандыру өнімдеріне деген сұраныс пен ұсыныс тепе-теңдігіне қатысты шешім қабылдауды жақсарту үшін жасанды интеллект әдістерінің экономикалық деректермен жаңа интеграциялау алгоритмін ұсынады.