Прогнозування цінової різниці товарів з використанням штучного інтелекту та багатоджерельної інформації
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота першого (бакалаврського) рівня вищої освіти на тему: «Прогнозування цінової різниці товарів з використанням штучного інтелекту та багатоджерельної інформації» містить 83 сторінки, 11 таблиць, 12 рисунків, 1 додаток. Перелік посилань нараховує 35 найменування. Метою роботи є розгляд теоретико-методичних засад та розроблення і апробація економіко-математичної моделі прогнозування цінової різниці товарів, яка інтегрує методи штучного інтелекту та аналіз багатоджерельної інформації для підвищення точності прогнозів, оптимізації цінових стратегій та формування практичних рекомендацій щодо її застосування. Об'єктом роботи є процеси формування та динаміки цінової різниці товарів. Предметом роботи є сукупність теоретичних та практичних положень, щодо моделювання та прогнозування цінової різниці товарів з використанням технологій штучного інтелекту та багатоджерельних даних. Методи дослідження. У процесі виконання дипломної роботи було використано сукупність загальнонаукових та спеціальних методів: логічного узагальнення, індукції та дедукції, причинно-наслідкового аналізу. Для аналізу економічних показників – методи статистичного аналізу, регресійного моделювання, графічної візуалізації. Основу математичного апарату склали методи множинної лінійної регресії та алгоритми машинного навчання (Random Forest). Для оцінки точності прогнозів застосовано MAE, RMSE, R². Теоретичну базу дослідження сформовано на основі сучасної української та зарубіжної літератури з тематики прогнозування, моделювання та цифрової економіки. Результати роботи. За результатами проведеного дослідження було розроблено дві економіко-математичні моделі прогнозування цінової різниці товарів, які базуються на реальних даних ДП «Автомоторс» за період 2021–2024 роки. Ці моделі надають можливість не лише прогнозувати майбутню зміну маржі, а й детально аналізувати вплив ключових економічних факторів, таких як чистий дохід, собівартість, запаси, витрати, дебіторська заборгованість та інвестиції, на формування цінової різниці. На основі побудованих моделей сформовано прогноз на 2025–2028 роки, який вказує на очікуване стабільне зростання маржі за умови ефективного контролю над витратами. Такий підхід сприяє прийняттю обґрунтованих управлінських рішень у сфері ціноутворення, що дає змогу підприємству оптимізувати свої стратегії та підвищувати економічну ефективність. Рекомендації щодо використання результатів роботи. Отримані результати можуть бути використані керівництвом підприємства для прийняття управлінських рішень у сфері ціноутворення, стратегічного планування та інвестиційного аналізу. Модель надає можливості здійснювати оперативне прогнозування маржі з урахуванням зміни основних показників, а також реагувати на економічні виклики в умовах нестабільного ринку.
Опис
Ключові слова
маржа, цінова різниця, прогнозування, економіко математична модель, регресія, штучний інтелект, Random Forest, витрати, запаси, інвестиції, margin, price difference, forecasting, economic and mathematical modeling, regression, artificial intelligence, Random Forest, expenses, inventory, investments
Бібліографічний опис
Міняйло, Є. С. Прогнозування цінової різниці товарів з використанням штучного інтелекту та багатоджерельної інформації : дипломна робота ... бакалавра : 051 Економіка / Міняйло Єгор Сергійович. – Київ, 2025. – 84 с.