Метод прогнозирования средней цены экспортируемого товара с оценкой временного ряда коэффициентом Хёрста
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1629Ключевые слова:
экспортный маркетинг, моделирование, прогнозирование, устойчивый тренд, маркетинг-решение, трендвотчинг, коэффициент ХёрстаАннотация
В статье описан метод прогнозирования средней цены экспортируемого товара. В основе метода лежит теория динамических систем, теория поведения цен Доу, теория фракталов, множеств, экономическая теория, математический анализ. Научный подход к прогнозированию заключается в системном подходе к моделированию устойчивого тренда. Оценка персистентности ряда проведена по коэффициенту Хёрста. В результате моделирования спрогнозирована средняя цена на будущий год. Общий подход к прогнозированию применим для других отраслей народного хозяйства. Описано современное направление трендвотчинга. Преимуществом исследования является развитие теоретических основ экспортного маркетинга, практических маркетинг-решений, актуальных в условиях новой экономической реальности.
Статья опубликована: 28.02.2025
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
2. Васильева Е.В. Методология проектирования стратегии бизнеса: от дизайна продукта к проектированию платформ // Управление. – 2021. – Т. 9 (2). – С. 76–89. – DOI: doi.org/10.26425/2309-3633-2021-9-2-76-89
3. Веретехина С.В. Механизм информационной поддержки отраслевого предприятия в условиях санкционных ограничений экспорта // Экономика строительства. – 2023. – № 9. – С. 40–46.
4. Власов Д.А., Карасев П.А., Синчуков А.В. Фрактальная теория и ее финансовые приложения для повышения качества профессиональной подготовки в высшей экономической школе // Открытое образование. – 2022. – Т. 26 (3). – С. 56–64.
5. Зиненко А.В. Программа расчета показателя Хёрста для определения персистентности временных рядов биржевых котировок // Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. Номер свидетельства: RU 2023616899, патентное ведомство: Россия, 2023 г. № 2023615460 (03.04.2023).
6. Кратович П.В. Предпрогнозный анализ временных рядов финансовых данных на основе методов фрактального анализа // Молодой ученый. Ежемес. науч. журнал. – 2010. – № 1-2 (13). – Т. I. – С. 11–18.
7. Некрасова И.В. Показатель Хёрста как мера фрактальной структуры и долгосрочной памяти финансовых рынков // Междунар. науч.-исслед. журнал (элект. журнал). – 2015. – № 7 (38). – DOI: 10.60797/IRJ.2227-6017
8. Трегуб И.В. Математические модели динамических экономических систем: монография. – М., 2020. – 164 с.
9. Roel F. Ceballos, Fe F. Largo On. The Estimation of the Hurst Exponent Using Adjusted Rescaled Range Analysis, Detrended Fluctuation Analysis and Variance Time Plot: A Case of Exponential Distribution // Imperial Journal of Interdisciplinary Research (IJIR). – 2017. – Vol. 3. – Iss. 8. – Pp. 424–4341.
10. Veretekhina S.V. Functional and Cost Analysis of the Econometric Model of Integrated Logistics Support for Technical Operation of Exported Knowledge-Intensive Products // Lecture Notes in Networks and Systems this link is disabled. – 2023. – 597 LNNS. – С. 467–487.
11. В России появится алгоритм для прогнозирования цен на товары и услуги [Электронный ресурс]. URL: ac.gov.ru/news/page/v-rossii-poavitsa-algoritm-dla-prognozirovania-cen-na-tovary-i-uslugi-26955 (дата обращения: 22.10.2024).
12. Алмазов А.А. Фрактальная теория. Как поменять взгляд на финансовые рынки. Образовательный ресурс: file:///C:/Users/svveretekhina/Downloads/fractal_theory.pdf (дата обращения: 22.10.2024).
