Javascript must be enabled to continue!
ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ОДНОГО ЧАСОВОГО РЯДУ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У СУЧАСНИХ УМОВАХ
View through CrossRef
Досліджено основні статистичні методи прогнозування, які базуються на даних одного часового ряду. Розглянуто особливості використання для прогнозування трендових моделей. Відмічено, що в сучасних умовах використання комп’ютерних програм вибір форми тренда для прогнозування суттєво спрощується: можна для одного й того самого ряду динаміки побудувати різні форми тренда і вибрати з них ту, яка за математичними критеріями найкращим чином описує вихідний ряд. Однак такий підхід іноді може призвести до простої формалізації достатньо складного питання прогнозування. Установлено, що в кожному конкретному випадку вибір тієї чи іншої форми моделі для прогнозування залежить від сутності досліджуваного показника, наявної інформації та поставлених завдань прогнозування, однак за можливістю краще відмовитися від розробки докладної математичної моделі на користь моделі з невеликою кількістю внутрішніх елементів. Показано переваги і недоліки прогнозування на основі авторегресійних моделей. Проведено аналіз динаміки та здійснено прогнозування валового внутрішнього продукту України в розрахунку на одну особу на основі трендової та авторегресійної моделей. Запропоновано систему принципів, дотримання яких може сприяти уникненню помилок під час вибору інструментарію прогнозування. Відмічено, що в сучасних нестабільних умовах розвитку економіки складність здійснення прогнозування економічних показників зростає. Тому доцільним є використання не стандартних, а адаптивних методів прогнозування одновимірних часових даних, основною властивістю яких є зміна коефіцієнтів побудованої моделі під час надходження нової інформації. При цьому прогнози, що здійснюються за допомогою математичних методів моделювання, слід доповнювати експертними оцінками. Удосконалено методику адаптивного прогнозування економічних показників з використанням аналізу індикаторів. Індикаторами пропоновано використовувати як фактори, які тісно пов’язані з досліджуваним показником, так і показники, які «попереджають» про майбутні зміни в зовнішньому або внутрішньому середовищі підприємства.
Title: ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ОДНОГО ЧАСОВОГО РЯДУ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У СУЧАСНИХ УМОВАХ
Description:
Досліджено основні статистичні методи прогнозування, які базуються на даних одного часового ряду.
Розглянуто особливості використання для прогнозування трендових моделей.
Відмічено, що в сучасних умовах використання комп’ютерних програм вибір форми тренда для прогнозування суттєво спрощується: можна для одного й того самого ряду динаміки побудувати різні форми тренда і вибрати з них ту, яка за математичними критеріями найкращим чином описує вихідний ряд.
Однак такий підхід іноді може призвести до простої формалізації достатньо складного питання прогнозування.
Установлено, що в кожному конкретному випадку вибір тієї чи іншої форми моделі для прогнозування залежить від сутності досліджуваного показника, наявної інформації та поставлених завдань прогнозування, однак за можливістю краще відмовитися від розробки докладної математичної моделі на користь моделі з невеликою кількістю внутрішніх елементів.
Показано переваги і недоліки прогнозування на основі авторегресійних моделей.
Проведено аналіз динаміки та здійснено прогнозування валового внутрішнього продукту України в розрахунку на одну особу на основі трендової та авторегресійної моделей.
Запропоновано систему принципів, дотримання яких може сприяти уникненню помилок під час вибору інструментарію прогнозування.
Відмічено, що в сучасних нестабільних умовах розвитку економіки складність здійснення прогнозування економічних показників зростає.
Тому доцільним є використання не стандартних, а адаптивних методів прогнозування одновимірних часових даних, основною властивістю яких є зміна коефіцієнтів побудованої моделі під час надходження нової інформації.
При цьому прогнози, що здійснюються за допомогою математичних методів моделювання, слід доповнювати експертними оцінками.
Удосконалено методику адаптивного прогнозування економічних показників з використанням аналізу індикаторів.
Індикаторами пропоновано використовувати як фактори, які тісно пов’язані з досліджуваним показником, так і показники, які «попереджають» про майбутні зміни в зовнішньому або внутрішньому середовищі підприємства.
Related Results
Методологія дослідження процесу економічної модернізації і розвитку тваринництва в умовах дефіциту фінансових ресурсів
Методологія дослідження процесу економічної модернізації і розвитку тваринництва в умовах дефіциту фінансових ресурсів
Мета. Мета статті – методологічне обґрунтування проблем проведення економічної модернізації та розвитку галузі тваринництва.
Методологія / методика / підхід. Теоретичною та м...
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Аналіз проблеми застосування методів машинного навчання для оцінювання та прогнозування дефектів програмного забезпечення
Здійснено оцінювання та виконано аналіз літературних джерел, в яких досліджено методи машинного навчання для прогнозування дефектів програмного забезпечення. Визначено основні хара...
Управління відтворенням галузі тваринництва як основа її інноваційно-інвестиційного розвитку
Управління відтворенням галузі тваринництва як основа її інноваційно-інвестиційного розвитку
Мета. Мета дослідження – розробити напрями вдосконалення управління процесами відтворення галузі тваринництва на основі її інноваційно-інвестиційного розвитку.
Методологія / метод...
Доцільність застосування систем прогнозування як складової частини процесу управління ІТ-проєктами
Доцільність застосування систем прогнозування як складової частини процесу управління ІТ-проєктами
Зосереджено увагу на обґрунтуванні доцільності використання статистичних методів, зокрема прогнозування, для покращення процесу управління проєктами. Описано специфіку задач у проц...
Дослідження ефективності застосування методу фрактальної інтерполяції Барнслі для часових рядів
Дослідження ефективності застосування методу фрактальної інтерполяції Барнслі для часових рядів
Проаналізовано ефективність застосування методу фрактальної інтерполяції Барнслі для фінансових часових рядів. Продемонстровано результати роботи класичних методів інтерполяції, вр...
СУБ’ЄКТНІСТЬ ЕКОНОМІЧНИХ АГЕНТІВ У ЦИФРОВІЗОВАНОМУ ІНСТИТУЦІЙНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
СУБ’ЄКТНІСТЬ ЕКОНОМІЧНИХ АГЕНТІВ У ЦИФРОВІЗОВАНОМУ ІНСТИТУЦІЙНОМУ СЕРЕДОВИЩІ
Вступ. Сучасний соціально-економічний розвиток відбувається в умовах інтенсивної цифровізації, що супроводжується зростанням невизначеності, посиленої кризовими явищами та війною. ...
ШЛЯХИ ЗМІЦНЕННЯ ФІНАНСОВОЇ БЕЗПЕКИ УКРАЇНИ ІНСТРУМЕНТАМИ БЮДЖЕТНО-ПОДАТКОВОЇ ПОЛІТИКИ
ШЛЯХИ ЗМІЦНЕННЯ ФІНАНСОВОЇ БЕЗПЕКИ УКРАЇНИ ІНСТРУМЕНТАМИ БЮДЖЕТНО-ПОДАТКОВОЇ ПОЛІТИКИ
Вступ. Сучасні трансформації економічного середовища України відбуваються в умовах зростання глобальних ризиків, посилення фінансових дисбалансів та необхідності забезпечення стійк...
9-й Макмастерський міжнародний оглядовий курс із внутрішньої медицини – 9–11.05.2024 (Краків, Польща)
9-й Макмастерський міжнародний оглядовий курс із внутрішньої медицини – 9–11.05.2024 (Краків, Польща)
9–11 травня у Кракові (Польща) відбулася міжнародна конференція 9th McMaster International Review Course in Internal Medicine (MIRCIM 2024). Цей захід є освітньою ініціятивою факул...

