Предложен новый способ прогнозирования регионального маркетинга на основе сплайн-аппроксимационных построений. В полной мере учитываются ускорение, усложнение, стохастичность, фрактальность мировой экономики, «опущенной» на регион. Структура временных рядов объёмов про-даж и доходности разделена на «грубую» и «тонкую» составляющие. Цикличность «тонкой» структуры позволяет предпринимателю оптимально планировать поставки, построить траекторию своего поведе-ния. К пяти известным разновидностям сплайн-прогнозов добавляется ещё один, в котором используется свойство улучшения качества глобального прогноза за счёт «оптимального статистического обобщения» четырёх локальных прогнозов. Полученные «тонкими» методами прогнозы показывают существенные отличия от «грубых» моделей на протяжении 4-х месячного горизонта прогноза – от декабря 2012 до марта 2013 г.
A new method for predicting regional marketing based on spline approximation constructions. Fully take into account the acceleration mustache complications, stochastic, fractal world economy, "lowered" at regional-one. The structure of the time series of sales and profitability is divided into the "coarse" and "fine" components. Cyclical "thin" structure allows busi-Tieliu optimally plan the delivery, to build the trajectory of his behavior. The five known species of spline projections add another, which property is used to improve the quality of global forecast by "an optimal statistical generalization" of four local forecasts. Received the "thin-mi" methods pro-jections show significant differences from the "rough" models for 4-month forecast horizon – from December 2012 to March 2013.
1. Боташева Ф. Б., Узденова Ф. М. Особенности анализа и прогнозирования рыночного хо-зяйства России // Сборник материалов Международной научно-практической конференции «Формирование рыночного хозяйства: теория и практика». – Оренбург: Издательство Орен-бургского государственного университета, 2002. – С. 58–64.
2. Винтизенко И. Г., Черкасов А. А. Типажи переменных современной экономики, отяго-щённых рисками // Вестник Адыгейского государственного университета. – 2010. – № 3. – С. 155–161.
3. Винтизенко И. Г., Яковенко В. С. Экономическая цикломатика. – М.: Финансы и стати-стика. – Ставрополь: Издательство АГРУС, 2008. – 428 с.
4. Кардаш В. А. Процессный анализ системной динамики товарных рынков // Обозрение прикладной и промышленной математики. – 2009. – Т. 16. – Вып. 2. – С. 226–238.
5. Перепелица В. А., Попова Е. В. Фрактальный анализ поведения природных временных рядов // Современные аспекты экономики. – 2002. – № 9 (22). – С. 185–200.
6. Талеб Н. Н. Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости. – М.: Издательство КоЛиб-ри, 2009. – 528 с.
7. Fatima M. Uzdenova The “Constructs” of Modern Economic Cyclomatics // Journal of Scien-tific Publication: Economy & Business. – 2010. – Vol. 4. – Part 4. – Р. 12–27. Publishing by Info Invest Ltd. www. sciencebg.net Bulgaria, European Union, ISSN 1313-2555 Published at: http://www.science-journals.eu.