Модель прогнозування обсягу ринку розважальних послуг за недетермінованих умов

Autor: Ніна Довгопол, Олена Пересада, Інна Прібильнова
Jazyk: English<br />Russian<br />Ukrainian
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості, Iss 3 (25) (2023)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2522-9818
2524-2296
DOI: 10.30837/ITSSI.2023.25.129
Popis: Предметом дослідження в статті є теоретико-методичні та прикладні засади моделювання й прогнозування показників обсягу ринку розважальних послуг. Мета роботи – знаходження механізму, що дасть змогу визначати обсяги підписників, беручи до уваги екзогенні змінні, особливо під час соціально нестабільних ситуацій, як-от: пандемія, війна, катаклізми тощо. У статті розв’язуються такі завдання: формування критеріїв компаній, для яких планується застосовуватися створюваний механізм; здійснення огляду базових авторегресійних моделей; визначення факторів, що мають слугувати зовнішнім впливом у прогнозуванні кількості підписників; утворення задачі багатокритеріального вибору; проведення експериментів за запропонованою методикою для перевірки висунутих гіпотез і систематизування здобутих результатів. Використовуються такі методи: аналітичний та індуктивний – для формування факторів зовнішнього впливу та опису цільових компаній; експертне оцінювання – для визначення найбільш впливових зовнішніх показників; експериментальний, багатокритеріального оцінювання та статистичні методи оброблення часових рядів – для визначення найбільш ефективної авторегресійної моделі. Здобуто конкретні результати. Сформовано фактори зовнішнього впливу. Зовнішніми змінними було вирішено обрати: динаміку захворюваності на коронавірус, темпи зміни світового валового внутрішнього продукту, зміна індексу S&P500 та перетворені в числовий вигляд новини з найбільших новинних агентств світу. Створено набір критеріїв порівняння моделей: економія часу прогнозування, точність, можливість урахування зовнішнього впливу й особливість його врахування. Визначено, що найбільш точною моделлю є авторегресія рухомого середнього, яка водночас є найбільш ефективною моделлю з огляду на утворену задачу багатокритеріального вибору. Установлено схожість здобутих результатів експериментів із загальносвітовими та вітчизняними дослідженнями. Висновки: застосування аналітичного та індуктивного методів у поєднанні з експериментальним підходом дали змогу отримати ефективний (з точністю понад 95 %) механізм для здійснення прогнозування обсягу ринку компаній, що функціонують у кіноіндустрії та мають підписну модель ціноутворення. Здобутий результат дасть змогу меншому за обсягом ринку гравцям не втрачати розміри своєї аудиторії через нестабільність зовнішнього середовища і, відповідно, стимулювати розвиток індустрії загалом.
Databáze: Directory of Open Access Journals
Externí odkaz: