ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРЕДСКАЗАНИЯ СПРОСА НА ТОВАРЫ И УСЛУГИ С ПОМОЩЬЮ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

УДК 311.1
DOI: 10.36871/naukograd.2024.01.03.005

Авторы

Артур Русланович Багаутдинов,
Московский государственный юридический университет им. О. Е. Кутафина (МГЮА), Москва, Россия
Научный руководитель: Л. В. Чхутиашвили — доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры управления и экономики, Московский государственный юридический университет им. О. Е. Кутафина (МГЮА), Москва, Россия

Аннотация

В статье раскрываются методы предсказания спроса на товары и услуги с помощью временных рядов, таких как экспоненциальное сглаживание, авторегрессия и авторегрессионное интегрированное сдвига с moving average (ARIMA), которые позволяют выявить тренды, сезонные колебания и случайные компоненты в временных рядах, что важно для предсказания спроса на товары и услуги.

Ключевые слова

статистика, метод, предсказание, спрос, товар, услуга, временной ряд, экспоненциальное сглаживание, авторегрессия, авторегрессионное интегрированное сдвига с moving average (ARIMA)