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

PDF - Published Version Download (749kB)

Анотація

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.)

Тип файлу:	Стаття
Ключові слова:	цифровий продукт, попит, моделювання, прогнозування, квартальна сезонність, адаптивна мультиплікативна модель (digital product, demand, modeling, forecasting, quarterly seasonality, adaptive multiplicative model)
Теми:	За напрямами > Економіка
Підрозділи:	Економічний факультет
Розмістив/ла:	Галина Цеп'юк
Дата розміщення:	03 Лис 2021 21:45
Остання зміна:	03 Лис 2021 21:45
URI:	https://eprints.oa.edu.ua/id/eprint/8581

Actions (login required)

Переглянути елемент