Details

Title: Краткосрочное прогнозирование спроса на продукты интернет-банкинга с помощью векторных авторегрессий: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.05 «Бизнес-информатика» ; образовательная программа 38.04.05_05 «Цифровой маркетинг и электронный бизнес»
Creators: Киселёва Юлия Александровна
Scientific adviser: Светуньков Сергей Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2024
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: краткосрочное экономическое прогнозирование; прогнозирование спроса; векторные авторегрессии; цифровой маркетинг; интернет-банк; short-term economic forecasting; demand forecasting; autoregressive vectors; digital marketing; online banking
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 38.04.05
Speciality group (FGOS): 380000 - Экономика и управление
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-1193
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\28095

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Целью исследования является анализ литературы и разработка модели для краткосрочного экономического прогнозирования спроса на продукты интернет-банкинга на примере одного из крупнейших банков России. Исследование выполнялось на базе данных отечественной и зарубежной научно-исследовательской литературы, официальных Интернет-ресурсов и аналитических инструментов. Предмет ВКР: краткосрочное прогнозирование спроса на продукты интернет-банкинга с помощью векторных авторегрессий. Методы исследования: — Теоретические: изучение литературы по исследуемой проблеме, поиск и систематизация информации, анализ данных. — Эмпирические: обработка данных, математическое моделирование, сравнительный анализ, математические вычисления. Основные результаты исследования: — изучены методы прогнозирования потребительского спроса, применяемые в цифровом маркетинге; — выполнен сравнительный анализ методов прогнозирования; — рассмотрена эволюция существующих методов прогнозирования; — собраны данные о транзакционной активности пользователей из двух каналов: интернет-портал и мобильное приложение; — определен набор данных, составлены выборки данных для прогнозирования; — построены модели векторной авторегрессии и модель экспоненциального сглаживания; — по построенным моделям выполнен краткосрочный прогноз показателей на два периода; — проведен анализ точности прогноза. Область применения результатов ВКР: краткосрочное прогнозирование способствует решению управленческих задач как на мировом уровне, так и на уровне отдельных организаций и домашних хозяйств. Это мощный инструмент решения глобальных экономических, экологических и технических задач, а также задач отдельных стран, регионов, отраслей и предприятий. Научной новизной является представление разработанной системы моделей, которая может быть применена любой компанией с учетом отраслевых особенностей, что в свою очередь открывает перед исследователями широкие возможности в сфере составления точных краткосрочных прогнозов. Выводы. В результате работы была предложена система эффективных моделей краткосрочного прогнозирования, доказана гипотеза о несостоятельности модели большой размерности на ограниченной выборке данный, обозначена область применения результатов и научная значимость полученных выводов.

The purpose of the research is literature analysis and development of a model for short-term economic forecasting of demand for Internet banking products on the example of one of the largest banks in Russia. The research was carried out on the basis of domestic and foreign research literature, official Internet resources and analytical tools. The subject of the thesis short-term forecasting of demand for Internet banking products using vector autoregressions. Research methods: — Theoretical: study of literature on the problem under study, search and systematization of information, data analysis. — Empirical: data processing, mathematical modeling, comparative analysis, mathematical calculations. The main results of the study: — consumer demand forecasting methods used in digital marketing are studied; — performed a comparative analysis of forecasting methods; — the evolution of existing forecasting methods was considered; — collected data on users transactional activity from two channels: an online portal and a mobile application; — data set was defined, data samples for forecasting were compiled; — vector autoregression and exponential smoothing models were built;  — a short-term forecast of indicators for two periods was made using the models; — forecast accuracy was analyzed. The field of application of results: short-term forecasting contributes to the solution of management tasks both at the global level and at the level of individual organizations and households. It is a powerful tool for solving global economic, environmental and technical problems, as well as the problems of individual countries, regions, industries and enterprises. The scientific novelty is the presentation of the developed system of models, which can be applied by any company with due regard to industry specifics, which in turn opens up wide opportunities for researchers in the field of making accurate short-term forecasts. Conclusions. As a result of the work, the system of effective models of short-term forecasting was proposed, the hypothesis of failure of the model of large dimensionality on a limited sample was proved, the field of application of the results and scientific significance of the obtained conclusions were outlined.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics