Abstract
<jats:p>Запропоновано методику багатофакторного аналізу та прогнозування динамічних показників складних систем у задачах Data Science, орієнтовану на формалізований облік сукупного впливу різнорідних факторів. З огляду на обмеженість класичних підходів прогнозування, які переважно ґрунтуються на аналізі ретроспективних часових рядів і не враховують фактори формування процесів, розроблена методика спрямована на підвищення адекватності, стійкості та інтерпретованості результатів прогнозування. Як приклад досліджуваного процесу обрано динаміку валютного курсу, що характеризується складною багатофакторною природою, чутливістю до макроекономічних змін та високим рівнем невизначеності, що зумовлює необхідність використання інтегрованих підходів аналізу. Методика базується на побудові інфологічної моделі факторів, які згруповано за напрямами формування пропозиції валюти, попиту та державного регулювання. Для кожного фактора визначено систему кількісних показників і критеріїв оптимізації, що забезпечує можливість їх подальшої статистичної обробки, порівняння та узгодженого аналізу в межах єдиної аналітичної схеми. Статистичний аналіз вихідних даних включає оцінювання основних характеристик розподілу, згладжування часових рядів, побудову трендових моделей і прогнозування з використанням методу найменших квадратів. Ключовим елементом методики є формування інтегрованого показника на основі нелінійної схеми компромісів із застосуванням вкладених згорток, що дозволяє агрегувати суперечливі критерії в єдину узагальнену оцінку та забезпечити її практичну інтерпретацію. Порівняння динаміки інтегрованого показника з фактичними значеннями валютного курсу засвідчило наявність випереджального характеру узагальненої оцінки, що підтверджує доцільність її використання у задачах прогнозування. Практична цінність отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої методики в програмних системах підтримки прийняття рішень, аналітичних платформах і прикладних програмних рішеннях для дослідження складних багатофакторних процесів.</jats:p>