ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ДОХОДІВ ПІДПРИЄМСТВА

Анотація

У статті досліджено теоретичні та прикладні аспекти застосування методів математичної статистики для аналізу та прогнозування доходів підприємства. Обґрунтовано, що доходи суб’єктів господарювання формуються під впливом комплексу внутрішніх і зовнішніх факторів, що зумовлює їхню складну динаміку та потребу у використанні науково обґрунтованих методів оцінювання. Показано, що математична статистика виступає ключовим інструментом формалізації економічних процесів, дозволяючи переходити від описового аналізу фінансових показників до їхнього факторного та прогнозного моделювання. Розкрито сутність основних статистичних підходів, що застосовуються в аналізі доходів підприємства, зокрема описової статистики, аналізу рядів динаміки, кореляційно-регресійного аналізу та методів дослідження часових рядів. Встановлено, що описова статистика забезпечує узагальнення вихідних даних та оцінювання рівня і стабільності доходів, тоді як аналіз динаміки дозволяє виявити тенденції їх зміни у часі. Кореляційно-регресійний аналіз використовується для визначення сили та напряму впливу факторів на формування доходів, а моделі часових рядів дають змогу враховувати трендові, сезонні та випадкові складові економічних процесів. Особливу увагу приділено методам статистичного прогнозування, які базуються на екстраполяції виявлених закономірностей. Розглянуто застосування трендових моделей, експоненційного згладжування, методу ковзної середньої, багатофакторних регресійних моделей та ARIMA-підходів. Підкреслено, що точність прогнозів оцінюється за допомогою показників похибки (MAPE, MAE, RMSE), що дозволяє визначати ефективність моделей та обирати найбільш надійні з них для практичного використання. Узагальнено, що застосування математичної статистики в аналізі доходів підприємства сприяє підвищенню точності фінансового планування, обґрунтуванню управлінських рішень, виявленню прихованих тенденцій, оптимізації ресурсів та зниженню фінансових ризиків. Перспективи подальших досліджень пов’язані з удосконаленням економетричних моделей прогнозування та інтеграцією класичних статистичних методів із сучасними цифровими технологіями аналізу даних.