Digital Repository of Ostroh Academy

Моделювання та прогнозування попиту на цифровий продукт (Modeling and Forecasting Demand for a Digital Product)

Новоселецький, О. М. (O. Novoseletskyi) and Зубенко, І. Р. (I. Zubenko) and Гуринa, М. M. (M. M. Gurina) (2021) Моделювання та прогнозування попиту на цифровий продукт (Modeling and Forecasting Demand for a Digital Product). аукові записки Національного університету «Острозька академія». Серія «Економіка»: науковий журнал (22(50)). pp. 95-101. ISSN 2311-5149

[img] PDF - Published Version
Download (749kB)

Abstract

У статті досліджено підходи до моделювання та прогнозування попиту на цифровий продукт, а саме платну діяльність компанії Фейсбук. Ця компанія отримує свої прибутки в основному від реклами. Причому розміщує лише ту рекламу, яка входить до рекламного реєстру Microsoft. Наявний спектр даних про діяльність компанії дозволив побудувати прогнозні моделі на основі адаптивних короткострокових методів прогнозування, а саме методу Брауна і адаптивної мультиплікативної моделі Хольта-Уінтерса з урахуванням квартального сезонного фактору. Ці моделі мають здатність безперервно враховувати еволюцію динамічних характеристик досліджуваних процесів, підлаштовуватись під цю динаміку, надаючи вагу та високу інформаційну цінність наявними спостереженнями, якщо вони близько розташовані до поточного моменту часу. Здійснено перевірку моделей на адекватність за допомогою ряду критеріїв, зокрема RS-критерію, критерію серій, що базується на медіані вибірки, t-критерій Ст’юдента, критерій Дарбіна-Уотсона. Проведений порівняльний аналіз отриманих результатів за моделями дозволив вибрати модель, що дає досить точний результат. Аналіз також показав, що спостерігається квартальна сезонність і відповідно значний спад на початку року та ріст доходу в останніх кварталах. Побудовано прогноз на 4 квартали наступного періоду. Здійснено порівняння прогнозу з реальними даними і визначено перспективи розвитку цифрових продуктів в Україні, зокрема щодо поширення використання цифрових сервісів та продуктів в багатьох сферах. (Different approaches to modeling and forecasting the demand for a digital product, namely the paid activities of Facebook, are explored in the article. The company is given to reject its arrivals in the main form of advertisements. The available range of data on the company's activities allowed to build forecast models based on adaptive short-term forecasting methods, namely the Brown method and the adaptive multiplicative Holt-Winters model taking into account the quarterly seasonal factor. These models have the ability to continuously take into account the evolution of the dynamic characteristics of the studied processes, to adapt to these dynamics, giving weight and high information value to the available observations, if they are close to the current time. The models were tested for adequacy using a number of criteria, including the RS-test, the series criterion based on the median of the sample, the Student's t-test and the Darbin-Watson test. The comparative analysis of the obtained results by models allowed to choose a model that gives a fairly accurate result. The analysis also showed that there is a quarterly seasonality and, accordingly, a significant decline at the beginning of the year and income growth in recent quarters. The forecast for the 4th quarter of the next period is built. The forecast is compared with real data and the prospects for the development of digital products in Ukraine are determined, in particular, the spread of the use of digital services and products in many areas.)

Item Type: Article
Corporate Creators: Національний університет «Острозька академія» (National University «Ostroh Academy»), Національний університет «Острозька академія» (National University «Ostroh Academy»), Національний університет «Острозька академія» (National University «Ostroh Academy»)
Uncontrolled Keywords: цифровий продукт, попит, моделювання, прогнозування, квартальна сезонність, адаптивна мультиплікативна модель (digital product, demand, modeling, forecasting, quarterly seasonality, adaptive multiplicative model)
Subjects: by fields of science > Economics
Divisions: The College of Economics Management
Depositing User: Галина Цеп'юк
Date Deposited: 03 Nov 2021 21:45
Last Modified: 03 Nov 2021 21:45
URI: http://eprints.oa.edu.ua/id/eprint/8581

Actions (login required)

View Item View Item