АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ КАЗАХСТАНА НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ

Аннотация

В настоящее время среди инновационных методов выявления глубоких связей в информационных массивах выделяется использование системы нечеткой логики. Подходы, основанные на нечеткой логике, отличаются своей способностью эффективно моделировать неопределенность в данных, что делает их мощным инструментом для обнаружения скрытых взаимосвязей. В то же время идея применения нечеткой логики к задаче классификации данных возникла в ходе глубокого анализа данных. Это связано с тем, что в ходе исследовательской работы по анализу данных в финансовой системе Республики Казахстан возникают такие вопросы, как прогнозирование возможных сценариев развития данного сектора, прогнозирование времени его сбалансированного роста, определение стратегии и мер поддержки сбалансированного роста. Решение этих проблем привели к классификации данных по лингвистическим терминам. Здесь теория нечеткой логики является наиболее эффективным инструментом. В связи с этим в статье рассмотрено, как использовать нечеткую логику как метод анализа и мощный инструмент выявления скрытых связей в финансовых данных Республики Казахстан для обеспечения точных моделей прогнозирования. Итак, целью рассматриваемой в статье работы является – разработка методологии использования теории нечеткой логики для решения прикладных задач прогнозирования временных фаз по переоценке/недооценке  и избытку/дефициту  сбалансированного роста финансовых и страховых услуг на душу населения. Данные созданы на основе данных о финансовых и страховых операциях Республики Казахстан, полученных из отчета Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) за 2019 год (https://www.oecd.org/). Данные о численности населения были получены из базы данных Всемирного банка (https://databank.worldbank.org/). Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: 1) создан алгоритм на основе нечеткой логики для прогнозирования времени сбалансированного роста по операциям финансовой и страховой деятельности на душу населения Казахстана; 2) создана необходимая информационная база данных на основе реализации фаззификации и дефаззификации нечетких чисел и функции принадлежности. Это в свою очередь: - позволило классифицировать функцию принадлежности на следующие термины лингвистических переменных: Рост, Сбалансированность, Спад; - позволило спрогнозировать временные фазы переоценки/недооценки курса  и избытка/дефицита  сбалансированного роста финансовой и страховой деятельности.