Аннотация. Прогнозирование спроса на лекарственные средства играет ключевую роль в обеспечении устойчивого снабжения, эффективного управления запасами и своевременного доступа пациентов к жизненно важным лекарствам. В данной статье представлено исследование методов временных рядов ARIMA и экспоненциального сглаживания для прогнозирования спроса на антигипертензивное лекарственное средство от давления. Исследование направлено на разработку и выявление модели, обеспечивающего высокую точность и эффективность прогнозирования на основе выбранных наборов данных. Анализ включает в себя исследование методов прогнозирования, проведение сбора и обработки данных, определение оптимальных параметров для каждого метода, разработку гибридной модели, оценку точности на основе заданных метрик и анализ результатов. В ходе проведенного исследования установлено, что наиболее эффективными методами прогнозирования являются подходы на основе временных рядов, включая модели ARIMA и методы экспоненциального сглаживания. А разработанная гибридная модель демонстрирует высокую точность прогнозов благодаря комбинированию преимуществ двух подходов. Результаты показывают, что гибридная модель превосходит ARIMA и экспоненциальное сглаживание по всем ключевым метрикам. На основании полученных выводов предложено внедрение гибридной модели для повышения точности прогнозирования спроса в фармацевтической отрасли.

Ключевые слова: прогнозирование, методы прогнозирования, экспоненциальное сглаживание, ARIMA, временные ряды, лекарственное средство, гибридная модель.