ПРОГНОЗУВАННЯ ЧАСОВИХ РЯДІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ARIMA-МОДЕЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.31673/2412-4338.2026.029111Анотація
У статті досліджено підходи до прогнозування чисельності населення України із використанням ARIMA-моделей. Проаналізовано класичний підхід Бокса-Дженкінса для побудови моделей ARIMA різного порядку. Наведено результати моделювання за даними Державної служби статистики України за період 1990–2019 років із подальшим прогнозуванням чисельності населення на 2020 рік. Порівняно точність різних моделей за середньоквадратичним відхиленням (СКВ) та абсолютною різницею прогнозу з фактичними даними. Запропоновано критерій мінімізації СКВ для вибору оптимальної моделі прогнозування.
У дослідженні оцінюється дванадцять моделей ARIMA з різними комбінаціями параметрів авторегресії (p), диференціації (d) та ковзного середнього (q). Вибір оптимальної моделі базувався на двох основних критеріях: середньоквадратичній похибці (RMSE) точності прогнозу та абсолютній різниці між прогнозованими та фактичними значеннями на 2020 рік. У дослідженні висвітлено переваги та обмеження моделей ARIMA у короткостроковому прогнозуванні чисельності населення та запропоновано використання мінімізації RMSE як надійного критерію вибору моделі. Результати дослідження підтверджують ефективність моделей ARIMA у завданнях демографічного прогнозування, які є важливими для прийняття рішень на основі даних у державному управлінні, міському розвитку та соціальній політиці.
Ключові слова: часові ряди, прогноз чисельності населення, модель ARIMA, метод Бокса-Дженкінса, критерії вибору моделі.
