ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ ПОПИТУ В ЕЛЕКТРОННІЙ ТОРГІВЛІ - Братусь, О. С.; Данилов, В. Я. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
У роботі запропоновано гібридний підхід до моделювання часових рядів, який одночасно враховує лінійні та нелінійні процеси. Використано моделі авторегресії (AR) та авторегресії з ковзним середнім (ARMA), для яких функції прогнозування побудовано на основі різницевих рівнянь. Особливу увагу приділено ідентифікації та обробці стохастичних трендів у процесах електронної торгівлі. Досліджено потенційні причини виникнення таких трендів, підкреслено важливість їх урахування у прогнозуванні та запропоновано застосування моделей авторегресійного інтегрованого ковзного середнього (ARIMA) і локального лінійного тренду (LLT). Для цих моделей подано функції прогнозування, що забезпечують оцінювання багатокрокових прогнозів, з використанням умовних математичних сподівань. Для врахування локальних коливань ринкових умов та споживацьких настроїв, що зазвичай мають нелінійний характер, у дослідженні використано нейромережі з радіально-базисними функціями (RBF). Такі моделі дають можливість описувати нелінійні залежності не лише від попередніх значень ряду, а й від екзогенних чинників процесу, зокрема характеристик товарів, календарних ефектів та інших релевантних ознак. Емпіричні дослідження проведено на основі реальних даних продажів, отриманих з платформи Amazon. Для підтвердження належності даних до досліджуваного класу часових рядів застосовано статистичні тести. Порівняльний аналіз побудованих моделей за метриками якості прогнозів підтвердив ефективність запропонованої гібридної методології. Результати свідчать, що модель LLT забезпечує кращу ефективність на коротких горизонтах прогнозування, тоді як модель ARIMA є придатнішою для відображення довгострокових тенденцій. Поєднання підходів підвищує адекватність моделей і суттєво підвищує якість прогнозів.