Перейти до вмісту (натисніть Enter)
СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗ ЧАСОВИХ ТРЕНДІВ У ПРОГНОЗУВАННІ ЕКОНОМІЧНИХ ПРОЦЕСІВ
Кононенко Ж.А.
Шаравара Р.І.
Полтавський інститут економіки і права ЗВО «Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна»
https://orcid.org/0000-0001-8386-4549
Зінченко О.М.
ЗАВАНТАЖИТИ СТАТТЮ
АНОТАЦІЯ
Стаття присвячена статистичному аналізу часових трендів у прогнозуванні економічних процесів. Розглядається послідовність статистичного прогнозування економічних показників. Особлива увага приділяється обґрунтуванню аналізу часових рядів, зокрема, впливу трендів на результати цього аналізу. Наводяться особливості застосування статистико-математичних методів при прогнозуванні економічних показників, зокрема, необхідність врахування трендів та їх визначення. Розглядаються умови успішного застосування екстраполяції часових рядів, зокрема, необхідність достатньої статистичної інформації та обґрунтованого вибору типу лінії вирівнювання. Крім того, розглядається можливість включення просторових даних для підвищення точності прогнозування, а також аналізуються параметри багатофакторної моделі аналізу часових рядів, що включає ієрархічні рівні даних та просторові характеристики. Описуються основні математичні дилеми, що виникають при побудові багатовимірних моделей: автокореляція та мультиколінеарність.
КЛЮЧОВІ СЛОВА
економічні індикатори, часові ряди, статистичний аналіз, моделювання, динаміка, прогнозування, економічні процеси, багатофакторна модель, автокореляція, мультиколеніарність.
ПОСИЛАННЯ
1. Андрієнко В.М., Семенов А.С. (2018). Методика статистичного аналізу економічних часових рядів. Науковий вісник УжНУ. Серія Міжнар. Економ. відносини та світове гос.-во., Вип. 21. Ч. 1. С. 5-13.
2. Андрусенко Ю.О. (2020). Аналіз основних моделей прогнозування часових рядів. Зб. наук. праць ХНУПС, № 3(65). С. 91-96.
3. Берзлев О.Ю. (2013). Сучасний стан інформаційних систем прогнозування часових рядів. Інформаційні технології управління, С. 78-82.
4. Денисюк Р. С., Буркіна Н. В. (2019). Використання методів статистичного моделювання при аналізі зміни динаміки експорту товарів України, С. 190-195.
5. Державна служба статистики України.
6. Кривда О.В., Сидоренко Ю.В., Романова Д.П. (2017). Прогнозування динаміки економічних процесів за допомогою методів фрактальної геометрії. Економічний вісник НТУУ «КПІ», № 14. С. 483-490.
7. Кононенко Ж.А., Миколенко І.Г., Яковенко Т.І. Карнаухова Г.В. (2024). Критерії забезпечення достовірності даних в аналітичній діяльності. Український журнал прикладної економіки і техніки, Вип. 9. № 2. С. 219-223.
8. Кононенко Ж.А., Песцова-Світалка О.С., Петренко В.О. (2019). Прогнозування фінансових результатів як елемент планування розвитку діяльності підприємства. Інфраструктура ринку, Вип. 36. С. 171-177.
9. Кононенко Ж.А., Шаравара Р.І., Яковенко Т.І. (2024). Моделювання бізнес-процесу – складова управління підприємством. Економіка та суспільство, № 62.
10. Рудь О.О. (2024). Прогнозування економічної діяльності підприємства в умовах обмеженості інформації. Приазовський економічний вісник, Вип. 3(39). С. 34-40.
11. Опря А.Т., Дорогань-Писаренко Л.О., Єгорова О.В., Кононенко Ж.А. (2014). Статистика (модульний варіант з програмованою формою контролю знань: навч. посібник. Київ: «Центр учбової літератури», 536 с.
