ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МОДЕЛЕЙ ARIMA, MLPNN І ГІБРИДНОЇ МОДЕЛІ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ СПОТОВИХ ЦІН НА ПРИРОДНИЙ ГАЗ ВІД HENRY HUB - КАХОУЇ, Хасен; САРІ-ХАССУН, Салахеддін; САХЕД, Абделькадер; МЕКІДІЧЕ, Мохаммед (Економіка України, 2025)
Метою цього дослідження є прогнозування спотових цін на природний газ за допомогою трьох підходів до моделювання: ARIMA (авторегресійна інтегрована модель ковзних середніх), нейронної мережі типу багатошарового перцептрона (MLPNN) і гібридної моделі ARIMA-MLPNN. Аналіз ґрунтується на щомісячних даних з червня 1986 р. по серпень 2024 р. Ураховуючи волатильність цін на газ, спричинену геополітичною напруженістю і динамікою ринку, підвищення точності прогнозу має вирішальне значення для планування й розроблення політики. Модель ARIMA, придатну для лінійних закономірностей, і модель MLPNN, ефективну для опрацювання нелінійних зв'язків, було оцінено разом з гібридною моделлю, яка інтегрує обидва підходи для усунення їх індивідуальних обмежень. Для оцінювання моделей використано статистичні показники ефективності: середньоквадратичну похибку (RMSE), середню абсолютну похибку (MAE) і коефіцієнт детермінації (R²). Результати показали, що гібридна модель ARIMA-MLPNN перевершує обидві окремі моделі, забезпечуючи вищу точність прогнозування і краще реагуючи на структурні зміни в даних. Гібридна модель продемонструвала надзвичайно високу ефективність протягом останніх періодів, що характеризуються глобальною нестабільністю, підтверджуючи свою стійкість у опрацюванні як лінійних, так і нелінійних компонентів часових рядів. Підкреслено важливість застосування гібридних методів прогнозування в економіці енергетичного сектору, особливо для ухвалення стратегічних рішень в умовах невизначеності. Результати дослідження показують, що поєднання традиційних статистичних моделей з машинним навчанням розширює прогностичні можливості, що робить гібридну модель ARIMA-MLPNN надійним інструментом для прогнозування цін на природний газ.