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

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-134-5-255-268
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.