ВИКОРИСТАННЯ ЕКОНОМЕТРИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ ДИСТРИБУЦІЙНИМИ ПРОЦЕСАМИ
DOI:
https://doi.org/10.29038/2786-4618-2024-02-134-144Ключові слова:
економетричні моделі, дистрибуція товарів, управління ланцюгами постачання, оптимізація дистрибуційних процесівАнотація
Вступ. Постійне зростання конкуренції та швидкі зміни ринкових умов змушують різних суб’єктів господарювання шукати ефективніші способи управління дистрибуцією товарів. У цьому контексті економетричні моделі стають незамінним інструментом для аналізу та прогнозування, що дозволяє приймати обґрунтовані рішення, оптимізувати логістичні процеси та мінімізувати витрати.
Мета. Метою статті є обґрунтування ефективних економетричних моделей управління дистрибуцією товарів для оптимізації процесів постачання, збуту та максимізації прибутку виробників, роздрібних продавців та інших учасників каналів розподілення.
Методи. Теоретичну та методологічну основу дослідження становлять роботи вітчизняних і зарубіжних учених у сфері впровадження економетричних моделей для управління бізнес-процесами, у т.ч. дистрибуцією. Інформаційну базу становлять наукова, економічна та довідкова література, роботи провідних вітчизняних та зарубіжних вчених, методичні матеріали, інформаційні портали, періодичні видання України. Використано сукупність методів і підходів: системного аналізу – при дослідженні ролі та значення економетричних моделей для дистрибуції товарів, встановлення їх особливостей; методи аналізу та синтезу – при аналізі та систематизації економетричних моделей і встановлення переваг та обмежень їх застосування для дистрибуції товарів.
Результати. У роботі досліджено роль та значення економетричних моделей для дистрибуції товарів. Розглянуто підходи, як ці моделі можуть стати ключовим інструментом у розв'язанні завдань оптимізації, адаптації до мінливих ринкових умов, та забезпеченні конкурентоспроможності у світі, де стратегії дистрибуції перетворюються в стратегічні переваги. Встановлено переваги та обмеження у застосуванні таких моделей: проста лінійна чи нелінійна модель попиту; авторегресійна модель часових рядів ARIMA; експоненційно згладжувана модель ETS; модель транспортної задачі; Vehicle Routing Problem (VRP); задача комівояжера (TSP); оrienteering рroblem; сonjoint аnalysis.
Висновки. На основі порівняльного аналізу ключових аспектів використання економетричних моделей для дистрибуції товарів конкретизовано їх специфічні аспекти залежно від реалізації конкретних завдань і потреб суб’єкта господарювання. Виділено основні переваги застосування економетричних моделей в дистрибуції, які передусім надають можливість ефективно враховувати велику кількість факторів, що впливають на дистрибуційні процеси, а також окремі обмеження їх використання. Так, серед основних вигід можна виокремити здійснення більш точного прогнозу попиту, що дозволяє оптимізувати запаси та витрати на управління ланцюгом постачання, а також стратегії розміщення складів, вибору маршрутів доставки тощо.
Посилання
Balabanova L.V., Hermanchuk A.M. Lohistyka. Donetsk: DonNUET, 2012. 458 s. [in Ukrainian].
Bilovodska O.A. Kvalimetrychnyi pidkhid otsiniuvannia stratehichnoi diialnosti upravlinnia dystrybutsiieiu innovatsiinykh produktiv u marketynhovii lohistytsi. Ekonomichnyi chasopys Volynskoho natsionalnoho universytetu imeni Lesi Ukrainky. 2021. № 1 (25). S. 175-183. https://doi.org/10.29038/2786-4618-2021-01-175-183. [in Ukrainian].
Holovina O. Suchasni tekhnolohii v upravlinni transportnoiu lohistykoiu. International Science Journal of Management, Economics & Finance. 2023. Vol. 2 (3). S. 35-42. https://doi.org/10.46299/j.isjmef.20230203.04. [in Ukrainian].
Kozmenko O. V., Kuzmenko O. V. Ekonomiko-matematychni metody ta modeli (ekonometryka) : navch. posib. Sumy : Universytetska knyha. 2014. 406 s. [in Ukrainian].
Krykavskyi Ye. Lohistyka dlia ekonomistiv. Lviv. : Vyd-vo: Lvivska politekhnika. 2004. S. 265–303. [in Ukrainian].
Luhinin O. Ye. Ekonometriia: navch. posib. 2-e vydannia, pererob. ta dop. Kyiv : Tsentr uchbovoi literatury, 2008. 278 s. [in Ukrainian].
Malchyk M. V., Tolchanova Z. O. Lohistychna diialnist promyslovoho pidpryiemstva v yoho marketynhovii politytsi. Naukovi zapysky Natsionalnoho universytetu "Ostrozka akademiia". Ser. : Ekonomika. 2013. Vyp. 21. S. 68-70. [in Ukrainian].
Mishchuk I. P. Sutnist ta kharakterystyka systemy lohistyky pidpryiemstva. Torhivlia, komertsiia, pidpryiemnytstvo. 2015. Vyp. 19. S. 72-76. [in Ukrainian].
Nazarenko O. M. Osnovy ekonometryky: pidruchnyk. Vyd. 2-he, pererob. Kyiv : Tsentr navchalnoi literatury. 392 s[in Ukrainian].
Chebanova O.P., Volokhov V.A.. Vykorystannia tekhnolohii mashynnoho navchannia dlia optymizatsii lohistyky. Visnyk ekonomiky transportu i promyslovosti. 2023. № 83. S. 278-283. URL: http://btie.kart.edu.ua/issue/view/17822. [in Ukrainian].
Shcho take dystrybutsiia: vid zakupivel do pidtrymky firmovoho styliu. URL: https://mc.today/uk/shho-take-distributsiya/A revisited branch-and-cut algorithm for large-scale orienteering problems. URL: https://arxiv.org/abs/2011.02743. [in Ukrainian].
Andrews D. Tests for parameter stability and structural change with unknown change point. Econometrica. 1993. Vol. 59. P. 817–858. [In English].
Conjoint Analysis Helps Apple Win $1B in Lawsuit. URL: https://verstaresearch.com/blog/conjoint-analysis-helps-apple-win-1b-in-lawsuit/ [In English].
Deroussi L., Grangeon N., Norre S. Optimization of logistics systems using metaheuristic based hybridization techniques, Metaheuristics. 2016. URL: https://hal.science/hal-02023692/document. [In English].
How does conjoint analysis work? URL: https://conjointly.com/guides/what-is-conjoint-analysis/#howitworks. [In English].
Keuzenkamp H. A., Magnus J. R. On tests and significance in econometrics. Journal of Econometrics. 1995. Vol. 67. P. 5–24. [In English].
Kim S.T., Lee H.-H., Hwang T. Logistics integration in the supply chain: a resource dependence theory perspective. International Journal of Quality Innovation. 2020. Vol. 6 (5). https://doi.org/10.1186/s40887-020-00039-w.
Linear Programming. URL: https://byjus.com/maths/linear-programming/ (дата звернення: 29.11.2023). [In English].
MacKie-Mason J. K. Econometric software: A user’s view. Journal of Economic Perspectives. 1992. Vol. 6 (4). P. 165–187. [In English].
Mrithula V., Devi N., Haran H. Future Sales Forecasting Using ARIMA Model. International Journal of Research and Reviews. 2023. Vol 4, no. 5. P. 210–2015. URL: https://ijrpr.com/uploads/V4ISSUE5/IJRPR12640.pdf. [In English].
Nature of Econometrics. URL: https://theintactone.com/2023/08/15/meaning-nature-and-scope-of-econometrics-economic-and-econometric-models-methodology-of-econometrics/[In English].
Thirteen Most Common Econometrics Models. URL: https://learneconometricsfast.com/13-econometrics-models-for-researchers-and-students/[In English].
Transportation Problem and Assignment problem. URL: https://www.acsce.edu.in/acsce/wp-content/uploads/2020/03/1585041316993_Module-4.pdf. [In English].
Travelling salesman problem. URL: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Travelling_salesman_problem. [In English].
Vehicle Routing Problem. URL: https://developers.google.com/optimization/routing/vrp. [In English].
Wang Y., Guo Z., Zhang Y., Hu X., Xiao J. Iron Ore Price Prediction Based on Multiple Linear Regression Model. Sustainability. 2023. Vol. 15, 15864. https://doi.org/10.3390/ su152215864. [In English].
Wilson, J. Artificial Intelligence In Logistics: How Ai Can Make Your Processes More Efficient Jennifer Wilson Jennifer. 2020. URL: https://www.sage.com/engb/blog/artificial-intelligence-in-logisticsefficient-processes/ [In English].



