Аңдатпа
Қазіргі таңда, ақпараттық массивтердегі терең байланыстарды анықтау үшін қолданылатын инновациялық әдістердің ішінде бұлыңғыр логикалық жүйені пайдалану ерекше көзге түсуде. Бұлыңғыр логикаға негізделген тәсілдер – деректердегі анықталмағандық пен белгісіздікті тиімді модельдеу қабілетімен ерекшеленеді, және бұл оны жасырын қатынастарды анықтаудың қуатты құралына айналдырады. Осы ретте, бұлыңғыр логиканы, деректерді терең талдауы кезінде, деректерді сыныптау есебіне қолдану туралы ой туындады. Себебі, Қазақстан Республикасының қаржы жүйесіндегі деректерді талдау бойынша зерттеу жұмыстарының барысында, осы сектордың дамуының ықтимал сценарийлерін болжау, оның теңгерімді өсу уақытын болжау, теңгерімді өсуді қолдау үшін стратегиялар мен шараларды анықтау сияқты сұрақтар, деректерді лингвистикалық термдер бойынша сыныптау есебіне әкеп тіреді, және бұл есептерді шешуде бұлыңғыр логикасы теориясы ең тиімді құрал болып отыр. Осыған орай, мақалада болжаудың нақты моделдерін қамтамасыз ету үшін, Қазақстан Республикасының қаржылық деректеріндегі жасырын байланыстарды анықтауда, талдау әдісі және қуатты құралы ретінде бұлыңғыр логиканы пайдалану жолы қарастырылды. Сонымен, мақалада қарастырылатын жұмыстың мақсаты – бір адамға шаққандағы қаржылық және сақтандыру қызметінің теңгерімді өсуінің артық/төмен бағалануы және артықшылықта/тапшылықта болуы бойынша уақыт фазаларын болжаудың қолданбалы есептерін шешу үшін бұлыңғыр логика теориясын қолдану әдіснамасын әзірлеу болып табылады. Деректер – экономикалық ынтымақтастық және даму ұйымының (ЭЫДҰ) 2019 жылғы есебінен алныған Қазақстан республикасының қаржы және сақтандыру қызметінің операциялары бойынша деректер негізінде құрылды (https://www.oecd.org/). Халық саны бүкіләлемдік деректер қорынан алынды (https://databank.worldbank.org/). Есептеулер MS Excel ортасында орындалды. Қойылған мақсатқа жету үшін келесі есептер шешілді: 1) бұлыңғыр логика негізінде, Қазақстан халқының жан басына шаққандағы қаржылық және сақтандыру қызметі операцияларының теңгерімді өсу уақытын болжау үшін алгоритмі құрылды; 2) тиесілік функциясының негізінде бұлыңғыр сандардың фаззификациясы мен деффазификациясын орындау негізінде, қажетті ақпараттық мәліметтер базасы құрылды. Бұл өз кезегінде: – тиесілік функциясы келесі лингвистикалық айнымалылар терминдеріне сыныптауға мүмкіндік берді: Өсу, Теңгерімдік, Құлдырау; – қаржылық және сақтандыру қызметінің теңгерімді өсуінің артық/төмен бағалануы және артықшылықта/тапшылықта болуы бойынша уақыт фазаларын болжауға мүмкіндік берді.