ЧЕКЕНЕ СООДАДАГЫ КЕРЕКТӨӨЧҮЛӨРДҮН СУРОО- ТАЛАПТАРЫНЫН СЕЗОНДУК ӨЗГӨРҮҮЛӨРҮН АНЫКТООДО ФУРЬЕ ӨЗГӨРТҮҮСҮН КОЛДОНУУ
##semicolon##
Фурье өзгөртүүсү, убакыт катарлары, сурооталаптын сезондуулугу, чекене соода, сатууларды болжолдоо, спектралдык талдоо, керектөөчүлүк суроо-талапАннотация
Бул макалада чекене соодадагы керектөөчүлөрдүн сурооталаптарынын сезондук өзгөрүүлөрүн талдоодо Фурье өзгөртүүсүн колдонуу мүмкүнчүлүктөрү каралат. Сезондуулук ар кандай товардык категориялар боюнча сатуу көлөмүнүн өзгөрүшүнө таасир этүүчү негизги факторлордун бири болуп саналат. Убакыт катарларын талдоонун салттуу ыкмалары тренддерди жана сезондук компоненттерди аныктоого мүмкүндүк бергени менен, татаал мезгилдүүлүк кездешкен учурларда алардын натыйжалуулугу төмөндөшү мүмкүн. Фурье өзгөртүүсү сатуу маалыматтарын гармониялык курамдарга ажыратып, керектөөчүлөрдүн сатып алуу жүрүм-турумун мүнөздөгөн негизги жыштыктарды аныктоого шарт түзөт. Макалада ыкманын теориялык негиздери, талдоо алгоритми жана чекене соодадагы маалыматтарга колдонуу мисалы келтирилген. Изилдөөнүн жыйынтыктары спектралдык талдоо суроо-талаптын жумалык, айлык жана жылдык циклдерин натыйжалуу аныктоого мүмкүндүк берерин жана бул сатуу көлөмүн болжолдоонун тактыгын жогорулатууга, ошондой эле товардык запастарды башкарууну жакшыртууга жардам берерин көрсөттү. Фурье өзгөртүүсүнө негизделген ыкмалар заманбап чекене сооданы башкарууда суроо-талапты болжолдоонун жана чечим кабыл алууну колдоонун натыйжалуу куралы болуп саналат.
##submission.citations##
1. Смит С. Цифровая обработка сигналов. Практическое руководство для инженеров и научных работников. – Москва: ДМК Пресс, 2020. – 720 с.
2. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. – Москва: Мир, 2019. – 496 с.
3. Оппенгейм А. В. Цифровая обработка сигналов / А. В. Оппенгейм, Р. В. Шафер. – Москва: Техносфера, 2015. – 1048 с.
4. Cooley J. W. An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series / J. W. Cooley, J. W. Tukey // Mathematics of Computation. – 1965. – Vol. 19, no. 90. – P. 297–301.
5. Хайндман Р. Прогнозирование временных рядов. Принципы и практика / Р. Хайндман, Дж. Атанасиопулос. – Москва: Диалектика, 2021. – 560 с.
6. Hyndman R. J. Forecasting: principles and practice / R. J. Hyndman, G. Athanasopoulos. – 3rd ed. – Melbourne: OTexts, 2021. – 442 p.
7. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс, Н. Рейнсел. – Москва: Мир, 2019. – 720 с.
8. Чувыкин Д. А. Спектральный анализ в задачах прогнозирования розничного спроса / Д. А. Чувыкин // Логистика и управление цепями поставок. – 2022. – № 4. – С. 56–64.
9. Мастяева И. Н. Применение преобразования Фурье для анализа сезонности экономических показателей / И. Н. Мастяева, О. Н. Семенова // Экономический анализ: теория и практика. – 2021. – Т. 20, № 8. – С. 1442–1458.
10. Sezer O. B. Financial time series forecasting with deep learning: A systematic literature review / O. B. Sezer, M. U. Gudelek, A. M. Ozbayoglu // Applied Soft Computing. – 2020. – Vol. 90. – P. 106181.
