Використання великих даних у прогнозуванні економічних ризиків

Анотація

Актуальність дослідження зумовлена зростанням рівня економічної невизначеності, посиленням нестабільності фінансових ринків, прискоренням цифровізації економічних процесів та необхідністю підвищення ефективності прогнозування економічних ризиків в умовах динамічних змін глобального економічного середовища. Традиційні підходи до аналізу ризиків дедалі частіше виявляються недостатньо адаптивними до швидкого оновлення інформаційних потоків, що актуалізує потребу у використанні Big Data як інструменту комплексної цифрової аналітики. Особливого значення набуває здатність Big Data забезпечувати оперативне виявлення ризикових тенденцій, інтеграцію різнорідних даних та підтримку обґрунтованих управлінських рішень. Метою дослідження є аналіз особливостей використання Big Data у прогнозуванні економічних ризиків та обґрунтування напрямів підвищення ефективності аналітичного забезпечення управління в умовах цифровізації економіки. Методи. У процесі дослідження використано методи узагальнення, систематизації, порівняльного аналізу, структурно-функціонального підходу та аналітичного моделювання для оцінювання функціональних можливостей Big Data у системі прогнозування економічних ризиків. Результати. Досліджено сутнісні характеристики прогнозування економічних ризиків та функціональні можливості Big Data у системі аналітичного забезпечення управління ризиками. Виявлено вплив Big Data на підвищення точності, оперативності та адаптивності прогнозних моделей у сучасному економічному середовищі. Обґрунтовано методичні підходи до інтеграції інструментів Big Data у процеси аналізу та прогнозування економічних ризиків. Встановлено, що використання Big Data забезпечує більш комплексне виявлення ризикових тенденцій, сприяє оперативному реагуванню на кризові фактори та підвищує результативність превентивного управління економічними ризиками. Водночас виявлено ключові проблеми використання Big Data, серед яких домінують залежність прогнозних результатів від якості даних, складність інтеграції інформаційних потоків, недостатня прозорість самонавчальних алгоритмів та ризики інформаційного перевантаження. Висновки. Доведено доцільність впровадження інтегрованих аналітичних систем, адаптивних моделей прогнозування та систем раннього виявлення ризиків. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованих підходів для вдосконалення систем економічного аналізу та підвищення ефективності управлінських рішень. Перспективи подальших досліджень пов’язані з розвитком адаптивних цифрових моделей прогнозування та удосконаленням механізмів інтеграції Big Data у системи економічної безпеки.

Класифікація

Ідентифікатори

Схожі роботи