Математичні методи прогнозування в умовах динамічної економіки: інтеграція класичних та АІ-підходів в економічних дослідженнях
DOI:
https://doi.org/10.31558/2307-2318.2026.1.3Ключові слова:
методи; дослідження; економічне прогнозування; штучний інтелект; управлінські рішення; статистичні даніАнотація
У статті досліджуються сучасні методи економічного прогнозування, їх класифікація, переваги та обмеження. Особливу увагу приділено застосуванню методів штучного інтелекту та машинного навчання у порівнянні з традиційними кількісними підходами. На прикладі даних про продажі на автозаправних станціях ТОВ «Євро Смарт Пауер» (м. Вінниця) проведено практичне порівняння ефективності різних методів прогнозування: наївного методу, ковзного середнього, експоненційного згладжування, трендового аналізу та інтелектуального прогнозування за допомогою програми Forecasting Pro. Результати дослідження показали, що гібридні підходи, що поєднують методи штучного інтелекту з класичними статистичними моделями, демонструють найвищу точність, особливо при наявності сезонних коливань та інших складних факторів. Стаття підкреслює важливість інтеграції кількісних та якісних методів для підвищення якості прогнозів у сучасних економічних умовах.
Посилання
Competition - University of Nicosia. University of Nicosia - The largest university in Cyprus. URL: https://www.unic.ac.cy/iff/research/forecasting/m-competitions/m4/
De Gooijer J. G., Hyndman R. J. 25 years of time series forecasting. International Journal of Forecasting. 2006. Vol. 22, no. 3. P. 443–473. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.01.001
Santra R. Introduction to ARIMA Model. Medium. URL: https://medium.com/@ritusantra/introduction-to-arima-model-c8925103f4c7
Дячун О.Д. Прогнозування продажу та його методи в системі управління підприємством. Сучасні соціально-економічні проблеми теорії та практики розвитку економічних систем : колективна монографія. Тернопіль : ФОП Осадца Ю.В., 2016. С. 129–150.
Sanders N. Forecasting Fundamentals. Business Expert Press, 2016.
Матвійчук Р.Д. Методи прогнозування при розробці управлінських рішень з використанням математичного апарату. Спеціальність 113 «Прикладна математика», освітня програма «Прикладна математика». Донецький національний університет імені Василя Стуса, Вінниця, 2024. 79 с.
