Інтеграція бізнес-аналітики та великих даних для прогнозування поведінки інвесторів на фондових ринках - Штерма, Тетяна Василівна; Чорновол, Алла Олегівна; Нетяга, Богдан Русланович (Актуальні питання економічних наук, 2025)
У статті розглянуто актуальні питання прогнозування інвесторської поведінки в умовах зростання інформаційної насиченості фондових ринків та посилення впливу поведінкових та емоційних чинників. Метою дослідження є теоретичне й методичне обґрунтування інтеграції інструментів великих даних (далі – Big Data) та бізнес-аналітики (далі – BI) в систему прогнозування інвесторської поведінки для підвищення точності, прозорості та комплексності оцінок. Методи. У дослідженні застосовано методи системного аналізу для ідентифікації обмежень традиційних підходів, порівняльний аналіз для виокремлення переваг сучасних технологій, а також структурно-логічне моделювання для розроблення авторських форм аналітики. У результаті дослідження проаналізовано традиційні методи прогнозування, визначено їхні основні обмеження; систематизовано сучасні інструменти (Big Data Analytics, BI, ML, NLP, Predictive Analytics) та показано їхні переваги у фінансовій сфері; обґрунтовано інтеграцію BI-платформ із масивами даних та архітектурними рішеннями (Data Lake, Hadoop, Spark, MLOps). Запропоновано дві авторські форми: інтеграційну форму персоналізованої аналітики та ESG-орієнтовану форму прогнозування інвесторської поведінки, які поєднують методи прогнозування з конкретними показниками та шкалами оцінювання. Їхнє використання дає змогу враховувати кількісні характеристики, поведінкові патерни інвесторів та нематеріальні чинники сталого розвитку, що робить прогнозування більш системним, адаптивним і практично значущим. Доведено, що запропоновані підходи здатні підвищити точність прогнозів, стандартизувати результати та зміцнити довіру до фінансової аналітики. Висновки. Практична цінність дослідження полягає у використанні розроблених форм різними групами користувачів: інвесторами – для формування індивідуальних стратегій, фінансовими аналітиками – для вдосконалення прогнозних моделей, регуляторами – для посилення прозорості та передбачуваності фондового ринку. Запропоновані результати створюють основу для формування нової парадигми прогнозування інвесторської поведінки, що поєднує технологічні інновації з принципами сталого розвитку.