Козлов Илья Алексеевич – аспирант
г. Москва
Ilya A. Kozlov – Postgraduate Student
Moscow
Смирнов Дмитрий Сергеевич – канд. экон. наук , доц. каф. финансового менеджмента
г. Москва
Dmitrii S. Smirnov – Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof. of the Department of Financial Management
Moscow
Данная работа заключается в исследовании и сравнении эффективности двух распространенных методов прогнозирования временных рядов: метода Хольта-Винтерса и модели ARIMA. Актуальность исследования обуславливается необходимостью повышения точности прогнозов в экономике и бизнесе, особенно при наличии ярко выраженных тенденций и сезонности, характерных для многих социально-экономических показателей.
Авторами выполнен сравнительный анализ указанных методов, основанный на реальных исторических данных, отражающих динамику экономического показателя — оборота розничной торговли. Исследованием охватывается значительный временной интервал, что позволяет выявить устойчивые закономерности трендов и циклических колебаний Методы проверены на точность прогнозирования с помощью использования пакета статистического анализа R и специализированных библиотек: forecast, stats, KFAS, позволяющих автоматизировать процесс подготовки данных, подбор оптимальных конфигураций моделей и графическое представление результатов. Это обеспечивает высокую степень объективности и наглядности проведенного анализа.
Представлены детальные результаты тестирования обеих моделей, включая численные оценки ошибок прогнозирования и графики, наглядно отображающие качество предсказания. Полученные данные свидетельствуют о различиях в поведении каждой методики, применительно к разным временным рядам, подчеркивая необходимость тщательного выбора инструмента в зависимости от особенностей исследуемых данных. Статья направлена на повышение уровня информированности специалистов по вопросам выбора оптимального подхода к прогнозированию социально-экономических явлений, способствуя улучшению процесса принятия управленческих решений на основе качественного прогноза. В заключении сформулированы конкретные рекомендации по применению методов Хольта-Винтерса и ARIMA.
A brief analytical overview researches and compares with two common methods of forecasting time series: the Holt-Winters method and the ARIMA model. The relevance of the study is caused byneed to improve forecast accuracy in economics and business, especially with strong trends and seasonality, which is typical for many of many socio-economic indicators.
The authors made a comparative analysis of these methods. This analysis is based on real historical data, refl g the dynamics of an economic indicator–retail turnover. The study covers a significant time interval, which allows to identificate the reliable trends and cyclical fluctuations.
The methods were tested for forecasting accuracy with using the R statistical analysis package and specialized libraries (forecast, stats, KFAS), which allow to automate data preparation, selection of optimal model confi ations, and graphical presentation of results. This provides a high degree objectivity and clarity of the analysis.
Detailed test results for both models are presented, including numerical estimates of forecast errors and graphs clearly demonstrating the quality of the forecast. The data obtained demonstrate differences in the performance of each method when applied to different time series, emphasizing the need for careful selection of the tool based on the characteristics of the data being analyzed. This article aims to increase awareness among specialists regarding the optimal approach to forecasting socioeconomic phenomena, contributing to improved management decision-making based on high-quality forecasts. Specific recommendations for the application of the Holt-Winters and ARIMA methods are provided in the conclusion.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.