УДОСКОНАЛЕННЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ АГРОПІДПРИЄМНИЦТВА НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ GARCH ТА ТЕХНОЛОГІЙ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ (IOT)

Abstract

Прогнозування розвитку агропідприємництва на основі IoT є важливим завданням, оскільки дозволяє значно підвищити ефективність завдяки автоматизації, оптимізації ресурсів і покращенню управління ризиками. Аргументовано, що застосування IoT технологій дозволяє значно підвищити ефективність агропідприємництва через оптимізацію використання ресурсів, автоматизацію процесів та покращення управління ризиками. Хоча GARCH-моделі ефективні для аналізу волатильності цін та врожайності, вони мають недоліки: складність, лінійність, потребу в стаціонарності даних, нездатність ефективно прогнозувати екстремальні події, припущення про нормальний розподіл залишків і відсутність зовнішніх факторів. Запропоновано комплексний підхід з використанням критеріїв AIC та BIC для вибору лагів, тесту Дікі-Фуллера для перевірки стаціонарності, моделей EGARCH для асиметричних шоків, машинного навчання (LSTM) для врахування нелінійностей, альтернативних розподілів (t-розподіл, GED) та інтеграції зовнішніх факторів (GARCH-X). Це забезпечує високу точність і надійність прогнозів, адаптивність моделей до змін умов і ефективне управління аграрними підприємствами з використанням IoT-технологій.