Price Monitoring Automation with Marketing Forecasting Methods

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorPenkova, Oksana
dc.contributor.authorZakharchuk, Oleksandr
dc.contributor.authorBlahun, Ivan
dc.contributor.authorBerger, Alina
dc.contributor.authorNechytailo, Veronika
dc.contributor.authorKharenko, Andrii
dc.date.accessioned2022-10-21T10:30:38Z
dc.date.available2022-10-21T10:30:38Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractThe main aim of the article is to solve the problem of automating price monitoring using marketing forecasting methods and Excel functionality under martial law. The study used the method of algorithms, trend analysis, correlation and regression analysis, ANOVA, extrapolation, index method, etc. The importance of monitoring consumer price developments in market pricing at the macro and micro levels is proved. The introduction of a Dummy variable to account for the influence of martial law in market pricing is proposed, both in linear multiple regression modelling and in forecasting the components of the Consumer Price Index. Experimentally, the high reliability of forecasting based on a five-factor linear regression model with a Dummy variable was proved in comparison with a linear trend equation and a four factor linear regression model. Pessimistic, realistic and optimistic scenarios were developed for forecasting the Consumer Price Index for the situation of the end of the Russian Ukrainian war until the end of 2023 and separately until the end of 2024. Keyword Основною метою статті є вирішення проблеми автоматизації моніторинг цін за допомогою методів маркетингового прогнозування та Excel працездатність в умовах воєнного стану. У дослідженні використовувався метод алгоритми, аналіз тенденцій, кореляційний і регресійний аналіз, ANOVA, екстраполяція, індексний метод тощо. Важливість моніторингу споживчих цін у ринковому ціноутворенні на макро- і мікрорівні доведено. Введення манекена змінна для врахування впливу воєнного стану на ринку пропонується ціноутворення як у моделюванні лінійної множинної регресії а також у прогнозуванні складових індексу споживчих цін. Експериментально доведена висока достовірність прогнозу на основі а п'ятифакторна модель лінійної регресії з фіктивною змінною доведено у порівнянні з лінійним рівнянням тренду та чотирифакторною моделлю лінійної регресії. Песимістичний, реалістичний і були розроблені оптимістичні сценарії прогнозування Індекс споживчих цін для ситуації закінчення російсько-української війни до кінця 2023 року та окремо до кінця 2024 року.uk_UA
dc.identifier.citationPrice monitoring automation with marketing forecasting methods / O. Penkova, O. Zakharchuk, I. Blahun, A. Berher, V. Nechytailo, A. Kharenko // IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security. – 2022. – Vol.22, №9. – Pp. 471–480uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/38500
dc.language.isootheruk_UA
dc.subjectкафедра маркетингуuk_UA
dc.subjectExceluk_UA
dc.subjectconsumer price indexuk_UA
dc.subjectpricinguk_UA
dc.subjectlinear multivariate regressionuk_UA
dc.subjectforecastuk_UA
dc.subjectіндекс споживчих цінuk_UA
dc.subjectціноутворенняuk_UA
dc.subjectлінійна багатовимірна регресіяuk_UA
dc.subjectпрогнозuk_UA
dc.titlePrice Monitoring Automation with Marketing Forecasting Methodsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Price_Monitoring_Automation_with_Marketing_Forecasting_Methods.pdf
Розмір:
525.8 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті