МОДЕЛЮВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ НА ЦИФРОВИЙ ПРОДУКТ

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.