PYTHON ПРОГРАММАЛОО ТИЛИН КОЛДОНУУ МЕНЕН ФИНАНСЫЛЫК АНАЛИЗДИ ТРАНСФОРМАЦИЯЛОО: КОЛ ЭСЕПТӨӨЛӨРҮНӨН СТРАТЕГИЯЛЫК ЧЕЧИМДЕРГЕ
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948610_2025_2_11Ачкыч сөздөр:
автоматташтыруу, финансылык анализ, Python, pandas, numpy, matplotlib, экономика, маалыматтарАннотация
Экономикалык процесстердин санариптештирилиши финансылык анализдин парадигмасын түп-тамырынан бери өзгөртүп, аны кадимки эсептөөлөр топтомунан стратегиялык пландаштыруу жана чечим кабыл алуу каражатына айландырууда. Заманбап экономикалык милдеттер маалыматтардын чоң көлөмүн тез иштетүүнү талап кылат, бул финансылык анализди автоматташтырууну маалыматтык технологияларды колдонуунун негизги чөйрөлөрүнүн бирине айландырат. Макалада финансылык эсептөөлөрдү, маалыматтарды талдоону жана натыйжаларды визуалдаштырууну жөнөкөйлөштүрүү жана тездетүү үчүн Python программалоо тилин колдонуу жагы изилденет. Негизги басым бюджетти эсептөө, инвестициялык портфелдерди талдоо жана финансылык көрсөткүчтөрдү болжолдоо сыяктуу тапшырмаларды автоматташтыруунун практикалык мисалдарына коюлат. Pandas, numpy жана matplotlib сыяктуу библиотекаларды колдонуу менен маселелрди аткаруу үчүн керектүү убакытты кыскартып гана тим болбостон, анализдин тактыгын да жогорулатат. Авторлор финансылык маалыматтарды салттуу иштетүү ыкмаларынын жана программалоону колдонуу менен заманбап ыкмалардын салыштырма анализин мисал катары карашат. Жыйынтыгында Python менен автоматташтыруу финансылык анализди программалоо боюнча билими жок адистер үчүн да жеткиликтүү кылаарын, стратегиялык пландаштыруу үчүн убакытты үнөмдөп, ишкердик чечимдерди кабыл алуу үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү жаратаарын көрсөтүшөт.
Библиографиялык шилтемелер
Аркабаев Н. К., Доолотбек кызы Г., Аманбаев С. М. Оптимизация логистических процессов и транспортных задач в условиях динамичной онлайн-торговли // Бюллетень науки и практики. 2024. Т. 10. №1. С. 292-298. https://doi.org/10.33619/2414-2948/98/35 DOI: https://doi.org/10.33619/2414-2948/98/35
Аркабаев, Н. К. Оптимизация складского учета с использованием технологий Интернета вещей и платформы.NET / Н. К. Аркабаев, А. С. Орозбаева, Т. А. Наралиев // Вестник Ошского государственного университета. – 2024. – № 4. – С. 150-163. – DOI 10.52754/16948610_2024_4_16. – EDN IORHBN. DOI: https://doi.org/10.52754/16948610_2024_4_16
Борисова, М.Н., Дашин, А.К. (2025). Система автоматизации анализа финансовых результатов предприятия, №1(204), сс. 166-169. https://scilead.ru/article/7862-sistema-avtomatizatsii-analiza-finansovikh-re
Имаралиев, О. Р. Кайра иштетүү ишканаларында өндүрүмдүүлүктү оптималдаштыруу усулдары / О. Р. Имаралиев, М. О. Какеева, Б. А. Абрасулова // Вестник Ошского государственного университета. – 2025. – No. 1. – P. 153-160. – DOI 10.52754/16948610_2025_1_13. – EDN MIVJQW. DOI: https://doi.org/10.52754/16948610_2025_1_13
Как можно использовать Python для финансов https://ru.bitdegree.org/rukovodstvo/python-dlya-finansov (дата обращения: 10.04.2025).
Наралиев, Т. А. Аймактардагы кайра иштетүү өндүрүш ишканаларына социалдык-экономикалык анализ / Т. А. Наралиев, О. Р. Имаралиев, К. Б. Бакытбек Кызы // Вестник Ошского государственного университета. – 2021. – Vol. 2, No. 1. – P. 76-87. – DOI 10.52754/16947452_2021_2_1_76. – EDN HKYYXJ.
Суханова, И.В. (2021). Проектирование автоматизации анализа финансового состояния компании электросетевого комплекса, № 4(44). сс. 28-39. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2021-4-28-39
Челухина, Н.Ф., Асяева, Э. А. (2021). Цифровые технологии в страховом бизнесе: преимущества и риски. Материалы III Международной научной конференции “Тенденции экономического развития в XXI веке” (сс. 1038-1041). Минск: БГУ
VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O'Reilly Media. Beijing: O’Reilly.
Sharpe, W.F. (1994). The Sharpe Ratio. Journal of Portfolio Management, 21(1), pp. 49-58. http://dx.doi.org/10.3905/jpm.1994.409501 DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.1994.409501
Stop Using Excel for Data Analytics: Upgrade to Python https://towardsdatascience.com/stop-using-excel-for-data-analytics-upgrade-to-python-46b5963fb036/ (дата обращения: 10.04.2025).
Жүктөөлөр
Жарыяланды
Кандай шилтеме берүү керек
Саны (чыгарылыш)
Бөлүм
Лицензия
Copyright (c) 2025 The Author(s)
