MODELLING OF THE MEDICINES MARKET DYNAMICS ON THE EXAMPLE OF THE DRUG FOR VARICOSIS
DOI:
https://doi.org/10.32999/ksu2307-8030/2020-40-13Keywords:
drug market, drug sales, modeling, time series, correlation-regression analysis, multiple regression, forecastingAbstract
The current state of the economy, which is characterized by dynamism, a high degree of environmental uncertainty, significant technological transformations, requires a quantitative assessment of the development of socio-economic processes. In such conditions, marketing activities aimed at achieving the goals of the enterprise and meeting the needs of consumers, usually based on the study of markets for individual products, identifying prevailing trends, developing marketing strategies. The ability to predict future prospects increases the success of marketing activities of any enterprise. Therefore, forecasting sales of a product is always a pressing issue. Solving the problem of forecasting plays a crucial role in the processes of both strategic planning and operational management in various fields of science and technology. To ensure competitiveness, domestic analysts use various economic and mathematical methods and models that allow forecasting economic and financial performance of the enterprise, optimize the management system and more. The scientific article considers the process of analysis and econometric modeling for sales of the varicose veins drug (to make this research as objective as possible, the name of the studied drug is conditional – "Veiner"). Correlation-regression and factor analysis of factors that have a direct impact on drug sales is performed. The influence of each factor on the studied variable is estimated and the time series is modeled. In addition, a detailed analysis of the studied indicator (sales of the drug in pieces for three full years) was performed using the autocorrelation function and also the method of the first differences to determine the nature of the time series. The results of econometric modeling allowed to identify the main factors influencing the sale of the medicine drug. After that, short-term and long-term forecasting, based on the obtained results, was carried out. Taking into account that the projected results reproduced accurately enough the actual sales of the drug, it can be said that the used method can be applied to similar researches.
References
Vitlinskyi V.V. Skitsko V.I. (2013). Evoliutsiine modeliuvannia v protsesakh pryiniattia rishen [Evolutionary modeling in decision-making processes]. Current economic problems, no. 1, pp. 187–201. [in Ukrainian]
Kosovtseva T.R., Belyaev V.V. (2016). Tekhnologii obrabotki ekonomicheskoy informatsii. Adaptivnye metody prognozirovaniya. Uchebnoe posobie [Technologies for processing economic information. Adaptive forecasting methods. Tutorial]. St. Petersburg: ITMO University. [in Russian]
Andrusenko Y. (2020). Analiz osnovnykh modelei prohnozuvannia chasovykh riadiv [Analysis of basic time series forecasting models]. Collection of scientific works of Kharkiv National University of the Air Force, vol. 3, no. 65, pp. 91–96. [in Ukrainian]
Chumachenko D.I., Chumachenko T.O. (2020). Matematychni modeli ta metody prohnozuvannia epidemichnykh protsesiv: monohrafiia [Mathematical Models and Methods for Forecasting Epidemic Processes: Monograph]. Kharkiv: Planet-print. [in Ukrainian]
Degtyareva, N.A. (2018). Modeli analiza i prognozirovaniya na osnove vremennykh ryadov: monografiya [Analysis and forecasting models based on time series: monograph]. Chelyabinsk: A. Miller Library Publishing House. [in Russian]
Degtyareva, N.A. (2017). Ekonometricheskie modeli analiza i prognozirovaniya: monografiya [Econometric models of analysis and forecasting: monograph]. Chelyabinsk: Tsitsero. [in Russian]
Danilevich S.B., D'yachkova O.V. (2013). Sovremennye informatsionnie tekhnologii v ekonomike. Biznes-analiz dannykh sredstvami analiticheskoy platformy Deductor: ucheb. posobnik dlya studentov vuzov ochnogo, zaoch.-distants. Obucheniya i poslediplomnogo obrazovaniya, obuchayushchikhsya po napravleniyam podgotovki 0305 – Ekonomika i preprinimatel'stvo [Modern information technologies in the economy. Business data analysis by means of the analytical platform Deductor: textbook. assistant for university students full-time, correspondence-distance. Study and postgraduate education enrolled in areas of training 0305 – Economics and Entrepreneurship]. Kharkov: Ed. NUA. [in Russian]
Prysenko H.V. (2008). Prohnozuvannia sotsialno-ekonomichnykh protsesiv navch.-metod. posib. dlia samost. vyvch. dysts [Forecasting of socio-economic processes: teaching method. way. for self. studied dist.]. Kyiv: KNEU. [in Ukrainian]
Voronkov O.O. (2015). Konspekt lektsii z kursu «Ekonometryka» (Dlia studentiv zaochnoi formy navchannia osvitno-kvalifikatsiinoho rivnia «Bakalavr» napriamu pidhotovky 6.030504 – ekonomika pidpryiemstva). KhNUMH im. O.M. Beketova [Summary of lectures on the course "Econometrics" (for part-time students of educational and qualification level "Bachelor" in the direction of training 6.030504 – Economics of the enterprise). KhNUMG named after O.M. Beketova]. Kharkiv: KhNUMG named after O.M. Beketova. [in Ukrainian]
Kudrytska N.V. (2014). Prohnozuvannia rozvytku transportno-dorozhnoho kompleksu Ukrainy za dopomohoiu neironnykh merezh. [Forecasting the development of the transport and road complex of Ukraine with the help of neural networks]. Economic and mathematical modeling of socio-economic systems, no. 19, pp. 198–207. [in Ukrainian]
Yashchenko L.O. (2015). Metodolohichni osnovy spektralnoho analizu na prykladi doslidzhennia chyselnosti naselennia Ukrainy [Methodological bases of spectral analysis on the example of research of the population of Ukraine]. Statistics of Ukraine, no 1, pp. 4–10. [in Ukrainian]
Kamornikov S.F. Kamornikov S.S. (2015). Ekonometrika [Econometrics]. Moscow: Integration. [in Russian]
Stavytskyi O.V. Mozolevska M.O. (2017). Vykorystannia neironnykh merezh dlia prohnozuvannia u finansovii sferi [Use of neural networks for forecasting in the financial sphere]. Current problems of economics and management, no. 11, pp. 1–9. [in Ukrainian]
Dorovskoi A.V. (2014). Sostoianye y perspektyvy razvytyia farmatsevtycheskoho rynka Ukrayny [State and development prospects of the pharmaceutical market in Ukraine]. Problems of the economy, no. 3, pp. 71–80. [in Ukrainian]
Kovinko O.M. Stakhova A.I. Vovk A.P. (2017). Farmatsevtychnyi rynok Ukrainy yak rushiinyi vazhil rozvytku ekonomiky [The pharmaceutical market of Ukraine as a driving lever of economic development]. Scientific Bulletin of Uzhhorod National University, no. 11, pp. 56–59. [in Ukrainian]
Harmatiuk O.V. Avtomeienko A.A. (2017). Marketynhova polityka komunikatsii u farmatsii [Marketing policy of communications in pharmacy]. Economic horizons, no. 1, pp. 35–41. [in Ukrainian]
Kyrsanov D. (2019). Aptechnyi Rynok ukrayny po ytoham 9 mesiatsev 2019 h. [Ukrainian pharmacy market in 9 months of 2019]. Weekly "Pharmacy". Available at: https://www.apteka.ua/article/519677 (accessed 15 September 2020).
Dmytryk E. Bryf-analyz farmrynka ytohy oktiabria 2019 h. [Pharmaceutical market brief analysis: October 2019 results]. Weekly "Pharmacy". Available at: https://www.apteka.ua/article/522878 (accessed 15 September 2020).
Haidaienko O. (2017). Zastosuvannia koreliatsiino-rehresiinoho analizu dlia prohnozuvannia rezultativ diialnosti pidpryiemstva [Stagnation of correlation-regression analysis for predicting the results of the enterprise activity]. International collection of scientific works, vol. 1 (13), no. 1, pp. 16–23. [in Ukrainian]
Matushkina A.E. Zolotko K.E. (2017). Prohnozuvannia tsin polietylenu z vykorystanniam metodiv korreliatsino-rehresiinoho analizu v seredovyshchi Statistica 8 [Prediction of polyethylene prices using methods of correlation-regression analysis in Statistica 8]. Questions of applied mathematics and mathematical modeling, no. 17, pp. 134–139. [in Ukrainian]
Google Trends. URL: https://trends.google.com.ua/trends/?geo=UA (accessed 10 September 2020).
Погода в Києві. URL: https://rp5.ua/Погода_в_Києві (accessed 10 September 2020).
Shcherbinina S.A., Klymko O.H., Marochko T.R. (2019). Zastosuvannia Ekonomiko-Matematychnoho Modeliuvannia Dlia Analizu Diialnosti Promyslovoho Pidpryiemstva [Application of economic-mathematical modeling for the analysis of activity of the industrial enterprise]. Efficient economy (electronic journal), no. 6. Available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7130 (accessed 12 September 2020).
Вітлінський В.В., Скіцько В.І. Еволюційне моделювання в процесах прийняття рішень. Актуальні проблеми економіки. 2013. № 1. С. 187–201.
Косовцева Т.Р., Беляев В.В. Технологии обработки экономической информации. Адаптивные методы прогнозирования. Учебное пособие. Санкт-Петербург : Университет ИТМО, 2016. 31 с.
Андрусенко, Ю. Аналіз основних моделей прогнозування часових рядів. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. 2020. № 3(65). С. 91–96.
Чумаченко Д.І., Чумаченко Т.О. Математичні моделі та методи прогнозування епідемічних процесів : монографія. Харків : Планета-прінт, 2020. 178 с.
Дегтярева, Н.А. Модели анализа и прогнозирования на основе временных рядов : монография. Челябинск : Изд-во ЗАО «Библиотека А. Миллера», 2018. 160 с.
Дегтярева, Н.А. Эконометрические модели анализа и прогнозирования : монография. Челябинск : Цицеро, 2017. 170 с.
Данилевич С.Б., Дьячкова О.В. Современные информационние технологии в экономике. Бизнес-анализ данных средствами аналитической платформы Deductor : учеб. пособник для студентов вузов очного, заоч.-дистанц. Обучения и последипломного образования, обучающихся по направлениям подготовки 0305 – Экономика и препринимательство. Харьков : Изд. НУА, 2013. 64 с.
Присенко Г.В. Прогнозування соціально-економічних процесів : навч.-метод. посіб. для самост. вивч. дисц. Київ : КНЕУ, 2008. 224 с.
Воронков О.О. Конспект лекцій з курсу «Економетрика» (для студентів заочної форми навчання освітньо-кваліфікаційного рівня «бакалавр» напряму підготовки 6.030504 – Економіка підприємства). Харків. нац. ун-т міськ. госп-ва ім. О.М. Бекетова. Харків : ХНУМГ ім. О.М. Бекетова, 2015. 90 с.
Кудрицька Н.В. Прогнозування розвитку транспортно-дорожнього комплексу України за допомогою нейронних мереж. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем : Зб. наук. пр. Київ : МННЦІТС НАН та МОН України, 2014. Вип. 19. С. 198–207.
Ященко Л.О. Методологічні основи спектрального аналізу на прикладі дослідження чисельності населення України. Статистика України. 2015. № 1. С. 4–10.
Каморников С.Ф., Каморников С.С. Эконометрика. Москва: Интеграция. 2015. 262 с.
Ставицький О.В., Мозолевська М.О. Використання нейронних мереж для прогнозування у фінансовій сфері. Актуальні проблеми економіки та управління. 2017. № 11. С. 1–9.
Доровской А.В. Состояние и перспективы развития фармацевтического рынка Украины. Проблеми економіки. 2014. № 3. С. 71–80.
Ковінько О.М., Стахова А.І., Вовк А.П. Фармацевтичний ринок України як рушійний важіль розвитку економіки. Науковий вісник Ужгородського національного університету. Серія : Міжнародні економічні відносини та світове господарство. 2017. Вип. 11. С. 56–59.
Гарматюк О.В., Автомеєнко А.А. Маркетингова політика комунікацій у фармації. Економічні горизонти. 2017. № 1. С. 35–41.
Кирсанов Д. Аптечный рынок Украины по итогам 9 месяцев 2019 г. Еженедельник «Аптека». 2019. URL: https://www.apteka.ua/article/519677 (дата звернення: 15.09.2020).
Дмитрик Е. Бриф-анализ фармрынка: итоги октября 2019 г. Еженедельник «Аптека». 2019. URL: https://www.apteka.ua/article/522878 (дата звернення: 15.09.2020).
Гайдаєнко О. Застосування кореляційно-регресійного аналізу для прогнозування результатів діяльності підприємства. Міжнародний збірник наукових праць. 2017. №. 1. С. 16–23.
Матушкіна А.Е., Золотько К.Е. Прогнозування цін поліетилену з використанням методів корреляціно-регресійного аналізу в середовищі Statistica 8. Питання прикладної математики і математичного моделювання. 2017. № 17. С. 134–139.
Google Trends. URL: https://trends.google.com.ua/trends/?geo=UA (дата звернення: 10.09.2020).
Погода в Києві. URL: https://rp5.ua/Погода_в_Києві (дата звернення: 10.09.2020).
Щербініна С.А., Климко О.Г., Марочко Т.Р. Застосування економіко-математичного моделювання для аналізу діяльності промислового підприємства. Ефективна економіка. 2019. № 6. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=7130 (дата звернення: 12.09.2020).
