АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ НА ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ КАК ЭТАП ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТОВАРНОГО СПРОСА

  • Кирилл Сергеевич Пивкин
    • ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный университет»
Ключевые слова: эконометрическое прогнозирование, розничная торговля, покупательский спрос на товар, панельные данные, статистические методы, множественная линейная регрессия, язык программирования R

Аннотация

Рассматривается роль прогнозирования спроса в автоматизации процессов в розничной торговле. Приводится описание возможных решений задачи прогнозирования в виде подзадачи регрессионного анализа. Описывается эвристический подход к формированию данных для оценки модели множественной линейной регрессии на целевую переменную - покупательский спрос на товар. Выводятся новые независимые переменные, которые имеют обоснованный экономический характер. Приводится последовательная аргументация о содержании и типе независимых переменных, участвующих в эконометрическом моделировании спроса. Разрабатывается базовая модель прогнозирования с описанием основных характеристик, коэффициентов и метрики качества модели. Подтверждается ряд гипотез, сделанных о типе связи независимых переменных с целевой переменной. Подчеркивается характер результата как промежуточного в моделировании покупательского спроса на товар с применением методов параметрического и непараметрического регрессионного анализа. Делаются выводы о результате работы и векторе развития дальнейшего эконометрического исследования. Предлагается разработать новые модели на основании полученных данных, а также разработать их композицию (ансамбль). Рассматривается язык R не только как инструмент статистического анализа, но и как среда разработки продвинутой модели прогнозирования спроса.

Литература

1. Учебник СтатСофт по статистике. Раздел: Анализ временных рядов. URL: http://statsoft.ru/home/textbook/ default.htm.
2. Business Data Analytics: Ансамбли моделей. URL: http://businessdataanalytics.ru/ModelEnsembles.htm.
3. Баль А.В., Логиновский О.В. Автоматизированный заказ высокооборачиваемых товаров с низкими сроками годности с использованием почасовых продаж // Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Сер. Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2015. Т. 15, Вып. 1. С. 21-25.
4. Баринова О.В., Вальков А.С., Воронцов К.В., Громов С.А., Ефимов А.Н., Чехович Ю.В. Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast. Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН. М., 2015.
5. Винжегин О.М. Прогнозирование продаж товаров, обладающих сезонным спросом (на примере пива) // Вестн. Омского ун-та. Серия «Экономика». 2006. № 3. С. 128-130.
6. Джалилова У.Т. Моделирование спроса на продовольственные товары на основе учета его особенностей // Вестн. Таджик. гос. ун-та права, бизнеса и политики. Серия гуманитарных наук. 2014. № 1 (57). С. 159-164.
7. Пивкин К.С. Корреляционный анализ факторов влияния на покупательский спрос розничного магазина как этап формирования модели прогнозирования и управления запасами // Вестн. Удм. ун-та. Сер. Экономика и право. 2016. Вып. 3. С. 40-50.
8. Kuhn M., Johnson K. Applied Predictive Modeling. Springer, 2013. 600 p. 203 illus., 153 illus. in color.
9. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Книга 1: в 2 кн. М.: Финансы и статистика, 1986. 366 с.
10. Кристеноен Ж., Мейстер Д., Фоули П. и др. (Gavriel Salvendy). Человеческий фактор: в 6 т. Т. 1: Эргономика - комплексная научно-техническая дисциплина: = Handbook of Human Factors / В.П. Зинченко, В.М. Мунипов. М.: Мир, 1991.
11. Крок Г.Г., Сысоева С.В. Большая книга директора магазина 2.0. Новые технологии. СПб.: Питер, 2016. 464 с.
12. Линдерс М.Р., Фирон Х.Е. Управление снабжением и запасами. Логистика: зарубежный учебник / пер. с англ. М.: Юнити-Дана, 2007. 752 с.
13. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
14. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: учебник. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Дело, 2004. 576 с.
15. Стрижов В.В., Крымова Е.А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН, 2010. 60 с.
Поступила в редакцию 2017-02-26
Опубликована 2017-03-24
Раздел
Экономика
Страницы
50-59