ПРОГНОЗУВАННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВ ГОТЕЛЬНОГО БІЗНЕСУ - Стеблюк , Наталія; Волосова , Наталія; Небаба, Наталія; Юдіна , Олена; Корнєєв , Максим; Журавка, Федір (Financial and credit activity problems of theory and practice, 2022)
У статті обґрунтовано та доведено доцільність застосування економіко-математичного моделювання для формування прогнозу економічних тенденцій та виявлення ймовірних шляхів розвитку соціально-економічних явищ і процесів. Ці обставини зумовлюють актуальність поглиблених досліджень процесу прогнозування з використанням математичних методів та оцінювання ухваленого рішення. Метою роботи є використання сучасного інструментарію аналітичного та імітаційного економіко-математичного моделювання для прогнозування тенденцій розвитку суб’єктів господарювання в умовах невизначеності. Проведено аналіз методів і моделей прогнозування часових рядів та визначення їх найефективніших комбінацій для прогнозування економічних явищ та процесів, досліджено можливість їх використання на практиці для аналізу й планування діяльності суб’єктів господарювання. Варіант виконання завдання прогнозування економічних тенденцій розвитку проведено на основі статистичних даних на прикладі підприємств готельного бізнесу. У роботі використані методи й моделі дослідження та прогнозування часових рядів: кореляційний аналіз, методи авторегресії та ковзних середніх, моделі штучних нейронних мереж (ANN) та авторегресійна модель ковзного середнього (ARIMA). Результати показали, що й модель ARIMA, і модель ANN можуть ефективно використовуватися для завдань прогнозування. Доведено, що модель ANN має більш високу точність прогнозування на проміжках часу, що є близькими до вихідних даних. У той же час модель ARIMA є доречнішою для довгострокового прогнозування. Отримані результати дозволяють висунути ідеї про одночасне використання обох моделей, що може компенсувати недоліки кожної з них. Також моделі можуть бути використані окремо для більш точного прогнозування значень на необхідний часовий проміжок. Більш ефективною є методика, за якою штучні нейронні мережі можна застосувати для вирішення завдання кластеризації. Це дозволить виокремити діапазони для прогнозування, а потім до отриманих наборів даних використати ARIMA-прогнозування. Запропонований алгоритм може бути застосований для визначення тенденцій розвитку готельного господарства, оскільки його застосування знижує ризик виникнення помилок при прогнозуванні. Результати роботи полягають у практичних рекомендаціях щодо особливостей застосування методів економіко-математичного моделювання для побудови прогнозних показників та перспектив розвитку суб’єктів господарювання. Побудована модель використовує властивості базових моделей прогнозування, що дозволяє підвищити ступінь достовірності та обґрунтованості наукових досліджень.