ОСОБЛИВОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗДРІБНОГО ТОВАРООБОРОТУ В УМОВАХ НЕСТАБІЛЬНОСТІ ТА ГЛОБАЛЬНИХ ФЛУКТУАЦІЙ

Main Article Content

Віктор Адаменко
https://orcid.org/0000-0002-6908-6522
Ірина Височин
https://orcid.org/0000-0002-1738-8553
Ганна Ситник
https://orcid.org/0000-0003-4189-180X
Інна Олесенко
Сергій Блаженко
https://orcid.org/0000-0003-3911-9482

Анотація

Реальна практика й виклики, що формуються в процесі сучасних суспільних трансформацій під впливом нестабільності та глобальних флуктуацій, спонукають до активного пошуку теоретико-методичної платформи, спираючись на яку підприємства роздрібної торгівлі можуть досягти в практиці стратегічного управління роздрібним товарооборотом адекватності викликам дії стрес-факторів. Метою дослідження є проведення статистичної перевірки припущення про випадкове блукання обсягу роздрібного товарообороту підприємств роздрібної торгівлі в Україні. Для виконання наукового дослідження використані економіко-статистичні методи аналізу та прогнозування, методи логічного узагальнення та математичного абстрагування. Результати статистичної перевірки припущення про випадкове блукання обсягу роздрібного товарообороту українських підприємств підтвердили гіпотезу, що сукупна діяльність підприємств роздрібної торгівлі в Україні є випадковим процесом, який не має закономірностей (тенденцій). Обґрунтовано, що в умовах нестабільного зовнішнього середовища прогнозування роздрібного товарообороту повинне спиратися на потужний аналіз факторів формування споживчого попиту на окремі товари, відштовхуючись від вивчення закономірностей зміни та прогнозування факторних показників, а також здійснюватися за складом та структурою товарообороту з подальшим підбиттям підсумку його загального обсягу. Підтвердження гіпотези про випадкове блукання показника товарообороту підприємств роздрібної торгівлі в умовах нестабільності та глобальних флуктуацій, яка була покладена в основу проведеного дослідження, дало змогу заперечити традиційний підхід до прогнозування, а саме детермінований прогноз. Для практичного застосування запропоновано підхід до прогнозування товарообороту на основі оцінки меж (мінімально та максимально можливого значення) із заданою достовірністю на поточну перспективу, що забезпечує релевантність прогностичних розрахунків.

Article Details

Посилання

Winkelmann, P. (2006). Marketing and sales. Grebennikov Publishing House.

Berman, B., & Evans, J. R. (2003). Retail trade: a strategic approach. 8th edition. Williams Publishing House.

Arsawan, I.W.E., Koval, V., Suhartanto, D., Babachenko, L., Kapranova, L., & Suryantini, N.P.S. (2022). SMEs’ supply chain performance: the role of collaboration, capabilities and innovation. Business and Management-Spausdinta, 783-790. https://doi.org/10.3846/bm.2022.788 DOI: https://doi.org/10.3846/bm.2022.788

Lukich, R. M. (2010). Sales forecast. Workshop for business owners, CEOs and heads of sales departments. Mann, Ivanov and Ferber.

Jobber, D., & Lancaster, J. (2002). Sales and sales management. UNITI-DANA.

Balanovska, T., Havrysh, O., & Gogulya, O. (2019). Developing enterprise competitive advantage as a component of anti-crisis management. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(1), 303-323. https://doi.org/10.9770/jesi.2019.7.1(23) DOI: https://doi.org/10.9770/jesi.2019.7.1(23)

Fernie, J., & Fernie, S. (2008). Principles of retail trade. Olymp-Business.

Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika, 52(3/4), 591-611. https://doi.org/10.2307/2333709

Koval, V., Mikhno, I., Zharikova, O., Tsvirko, O., Metil, T., & Nitsenko, V. (2023). Investment management and financial development in infrastructure renovation of a sustainable­built environment. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 2, 91-97. https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-2/091 DOI: https://doi.org/10.33271/nvngu/2023-2/091

Spiro, R., Stanton, W., & Rich, G. (2007). Management of a Sales Force. 12th edition. McGrow – Hill/Irwin Publisher.

Baik, О., Yarmol, L., Sirant, М., Popadynets, H., & Stetsyuk, N. (2021). Rational nature management as a component of environmental safety: economic and legal aspects. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 4(39), 429–438. https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i39.241410 DOI: https://doi.org/10.18371/fcaptp.v4i39.241410

Vysochyn, I. (2012). Management of turnover of retail trade enterprises. Kyiv national university of trade and economics.

Bachelier, L. (1900). Théorie de la speculation. Annales scientifiques de l'École Normale Supérieure, 3(17), 21–86. https://doi.org/10.24033/asens.476 DOI: https://doi.org/10.24033/asens.476

Kendall, M. G. (1953). The analysis of Economic Time Serie, Part 1. Price. Journal of the Royal Statistical Society, 96, 11–25. https://doi.org/10.2307/2980947 DOI: https://doi.org/10.2307/2980947

Cootner, P. H. (1967). The Random Character of Stock Market Prices. The MIT Press.

Malkiel, B. G. (2007). A Random Walk Down Wall Street: The Time-Tested Strategy for Successful Investing. 9th edition. W. W. Norton & Company.

Fama, E. F. (1995). Random Walks in Stock Market Prices. Financial Analysts Journal, 51(1), 75–80. https://doi.org/10.2469/faj.v51.n1.1861 DOI: https://doi.org/10.2469/faj.v51.n1.1861

Brealey, R., Myers, S., & Allen, F. (2009). Principles of Corporate Finance. 10th edition. McGraw-Hill Education.

Benninga, S. (2014). Financial Modeling. 4th edition. MIT Press.

Judge, G. G., Griffiths, W. E., Hill, R. C., Lütkepohl, H., & Lee, T. (1988). Introduction to the Theory and Practice of Econometrics. Second ed. John Wiley & Sons. DOI: https://doi.org/10.2307/2290184

Tananaiko, T., Yatsenko, O., Osypova, O., Nitsenko, V., Balezentis, T., & Streimikiene, D. (2023). Economic Rationale for Manifestations of Asymmetry in the Global Trading System. Sustainability, 15, 5316. https://doi.org/10.3390/su15065316 DOI: https://doi.org/10.3390/su15065316

Ibe, O. C. (2013). Markov Processes for Stochastic Modeling. Second Edition. Elsevier, Academic Press. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-407795-9.00015-3

Miller, S., & Childers, D. (2012). Probability and Random Processes. Second edition. Elsevier, Academic Press. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-386981-4.50011-4

Grimmett, G. R., & Stirzaker, D. R. (2001). Probability and Random Processes. Third edition. Oxford University Press.

Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1987). A test for normality of observations and regression residuals. International Statistical Review, 55, 163–172. https://doi.org/10.2307/1403192 DOI: https://doi.org/10.2307/1403192

Romão, X., Delgado, R., & Costa, A. (2010). An empirical power comparison of univariate goodness-of-fit tests for normality. Journal Statistical Computation and Simulation, 80, 545–591. https://doi.org/10.1080/00949650902740824 DOI: https://doi.org/10.1080/00949650902740824

Shapiro, S. S., & Francia, R. S. (1972). An approximate analysis of variance test for normality. Journal Amer. Statist. Assoc, 67, 215–216. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.1972.10481232 DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1972.10481232

Thadewald, T., & Büning, H. (2007). Jarque-Bera Test and its Competitors for Testing Normality – A Power Comparison. Journal of Applied Statistics, 34(1), 87–105. https://doi.org/10.1080/02664760600994539 DOI: https://doi.org/10.1080/02664760600994539

Lin, C. C., & Mudholkar, G. S. (1980). A simple test for normality against asymmetric alternatives. Biometrika, 67(2), 455–461. https://doi.org/10.1093/biomet/67.2.455 DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/67.2.455

Davis, C. S., & Stephens, M. A. (1978). The covariance matrix of normal order statistics: Technical report. Technical Report No 14. Department of Statistics, Stanford University. https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a053857.pdf DOI: https://doi.org/10.21236/ADA053857

Verrill, S., & Johnson, R. A. (1987). The asymptotic equivalence of some modified Shapiro-Wilk statistics – complete and censored sample cases. The Annals of Statistics, 15, 413–419. https://doi.org/10.1214/aos/1176350275 DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176350275

Royston, P. (1992). Approximating the Shapiro-Wilk W-test for non-normality. Statistics and Computing, 2(3), 117–119. https://doi.org/10.1007/BF01891203 DOI: https://doi.org/10.1007/BF01891203

Rahman, M.M., & Govidarajulu, Z. (1997). A modification of the test of Shapiro and Wilk for normality. Journal of Applied Statistics, 24(2), 219–236. https://doi.org/10.1080/02664769723828 DOI: https://doi.org/10.1080/02664769723828

Razali, N., & Wah, Y. B. (2011). Power comparisons of Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, Lilliefors and Anderson–Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics, 2(1), 21–33. http://www.de.ufpb.br/~ulisses/disciplinas/normality_tests_comparison.pdf

Garbowski, M., Mironova, D., Perevozova, I., Khrushch, N., & Gudz, I. (2019). Influence of IPO on macroeconomic security of countries. Journal of Security and Sustainability Issues, 8(4), 841-853. http://doi.org/10.9770/jssi.2019.8.4(24) DOI: https://doi.org/10.9770/jssi.2019.8.4(24)

Official website of the State Statistics Service of Ukraine. http://www.ukrstat.gov.ua

Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika, 52(3/4), 591-611. https://doi.org/10.2307/2333709 DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/52.3-4.591

Zayed, N.M., Mohamed, I.S., Islam, K.M.A., Perevozova, I., Nitsenko, V., & Morozova, O. (2022). Factors Influencing the Financial Situation and Management of Small and Medium Enterprises. J. Risk Financial Manag., 15, 554. https://doi.org/10.3390/jrfm15120554 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15120554

Official website of Relex solution (2022). https://www.relexsolutions.com/resources/?topic=demand-forecasting

Kucher, A., Hełdak, M., Kucher, L., & Raszka, B. (2019). Factors forming the consumers’ willingness to pay a price premium for ecological goods in Ukraine. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16(5), 859. https://doi.org/10.3390/ijerph16050859 DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph16050859

Lackman, C.L. (2007). Forecasting sales for a B2B product category: case of auto component product. Journal of Business & Industrial Marketing, 22(4), 228-235. https://doi.org/10.1108/08858620710754496 DOI: https://doi.org/10.1108/08858620710754496

Kumar, A., Adlakha, A. and Mukherjee, K. (2016). Modeling of product sales promotion and price discounting strategy using fuzzy logic in a retail organization. Industrial Management & Data Systems, 116(8), 1418-1444. https://doi.org/10.1108/IMDS-10-2015-0438 DOI: https://doi.org/10.1108/IMDS-10-2015-0438

Edeh, F.O., Zayed, N.M., Nitsenko, V., Brezhnieva-Yermolenko, O., Negovska, J., & Shtan, M. (2022). Predicting Innovation Capability through Knowledge Management in the Banking Sector. J. Risk Financial Manag., 15(7), 312. https://doi.org/10.3390/jrfm15070312 DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm15070312

Schuhmacher, F., Auer, B., & Stadtmüller, I. (2021). On the time-varying dynamics of stock and commodity momentum returns. Finance Research Letters, 46(B), 102385. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102385 DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102385

Oriekhova, K., & Udovenko, E. (2022). Forecasting and analysis of crisis situations at the enterprise. Financial and Credit Systems: Prospects for Development, 3(6), 30-37. https://doi.org/10.26565/2786-4995-2022-3-03 DOI: https://doi.org/10.26565/2786-4995-2022-3-03