Прогнозирование спроса на ЛКМ в РФ: анализ, методы, стратегии

В условиях беспрецедентной волатильности и турбулентности, характерных для современной российской экономики, умение точно прогнозировать спрос становится не просто конкурентным преимуществом, а критически важным фактором выживания и устойчивого развития для любого предприятия. Особенно остро эта задача стоит перед компаниями, работающими на высококонкурентных и чувствительных к макроэкономическим шокам рынках, таких как рынок лакокрасочной продукции (ЛКМ). В 2023 году, по данным Росстата, производство лакокрасочных материалов в России увеличилось на 9,3%, достигнув 1,6 млн тонн, а потребление выросло на 7,1%, до 1,186 млн тонн. Эти цифры, демонстрирующие динамичное развитие отрасли, одновременно подчёркивают её значимость и сложность для прогнозирования, обусловленную множеством макро- и микроэкономических факторов, геополитическими изменениями и санкционным давлением.

Актуальность данной дипломной работы обусловлена необходимостью разработки эффективных инструментов и стратегий для прогнозирования и стимулирования спроса на рынке ЛКМ в России. Неспособность адекватно оценить будущий спрос приводит к перепроизводству и затовариванию складов, что замораживает оборотный капитал, или, напротив, к дефициту продукции, потере потенциальных клиентов и упущенной выгоде. В условиях непрекращающихся изменений в логистических цепочках, колебаний валютных курсов, инфляционного давления и переориентации на новых поставщиков компонентов, традиционные методы прогнозирования часто оказываются недостаточно гибкими и точными.

Целью настоящего исследования является глубокое изучение теоретических и практических аспектов прогнозирования спроса на товары и услуги, с акцентом на анализ и разработку конкретных рекомендаций для предприятия, работающего с лакокрасочной продукцией в российских условиях, в частности, для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург».

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

Раскрыть фундаментальные экономические теории спроса, его виды, факторы и механизмы формирования, а также особенности потребительского поведения.
Представить всесторонний обзор современных методов прогнозирования спроса, их классификацию, особенности и ограничения.
Исследовать текущее состояние российского рынка лакокрасочных материалов, выявить ключевые макро- и микроэкономические факторы, влияющие на динамику спроса.
Провести экономический анализ деятельности ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» (или аналогичной) для выявления и оценки ключевых показателей, влияющих на спрос.
Выявить специфические проблемы прогнозирования спроса в российской экономике и предложить комплекс управленческих решений для их преодоления.
Разработать конкретные, адаптированные под российский рынок и специфику лакокрасочной продукции рекомендации и стратегии по стимулированию спроса для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург».

Объектом исследования является процесс формирования и прогнозирования спроса на рынке товаров и услуг. Предметом исследования выступают методы и механизмы прогнозирования и стимулирования спроса на лакокрасочную продукцию в деятельности ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург».

Методологическая база исследования включает общенаучные методы познания (анализ и синтез, индукция и дедукция, обобщение), экономико-статистические методы (сравнительный, факторный, горизонтальный анализ, методы временных рядов, регрессионный анализ), а также методы экспертных оценок и системного подхода. В работе использовались научные статьи из рецензируемых экономических и управленческих журналов, монографии и учебники ведущих российских ВУЗов, официальные статистические данные Росстата и отраслевых аналитических агентств.

Структура работы включает введение, пять глав, последовательно раскрывающих теоретические основы, методологический инструментарий, анализ рынка и конкретного предприятия, а также разработку практических рекомендаций, и заключение. Каждая глава посвящена отдельному аспекту проблемы, обеспечивая комплексность и глубину исследования.

Теоретические основы спроса и его детерминанты на рынке товаров и услуг

Понимание механизмов формирования спроса является краеугольным камнем для любой экономической деятельности, будь то производственное предприятие или торговая компания. Для рынка лакокрасочной продукции, где спрос подвержен как макроэкономическим, так и микроэкономическим колебаниям, глубокое погружение в эти теоретические основы становится не просто академическим упражнением, а жизненной необходимостью для принятия взвешенных управленческих решений.

Сущность и виды спроса в экономической теории

В основе рыночной экономики лежит взаимодействие спроса и предложения. Спрос – это не просто желание потребителя приобрести товар, но и его способность сделать это. В более строгом экономическом определении, спрос (D) или функция спроса Q_D = f(P) представляет собой зависимость между ценой товара и количеством, которое покупатель может и хочет приобрести на рынке в течение определенного времени. Это означает, что спрос всегда платежеспособен.

Различают несколько ключевых понятий:

Величина спроса — это конкретный объем (количество) товара или услуги определенного вида, который покупатели готовы приобрести в течение определенного периода при определенном уровне цены на этот товар. Например, при цене в 500 рублей за литр краски, величина спроса может составлять 10 000 литров.
Цена спроса — это максимальная цена, по которой покупатель готов приобрести товар или услугу. Превышение этой цены сделает покупку нецелесообразной для данного потребителя.
Платежеспособный спрос — это реально существующая возможность приобрести товар покупателями, то есть спрос, подкрепленный денежными средствами.

Центральным концептом в изучении спроса является Закон спроса, который гласит: при прочих равных условиях, чем ниже цена товара, тем выше спрос на него, и наоборот. Графически эта зависимость отображается в виде нисходящей кривой спроса. Этот закон объясняется несколькими причинами. Во-первых, эффект дохода: при снижении цены товара покупательная способность потребителя увеличивается, позволяя ему приобрести больше единиц данного товара. Во-вторых, эффект замещения: если цена одного товара снижается, он становится относительно дешевле других аналогичных товаров, стимулируя потребителей переключиться на него. В-третьих, закон спроса основывается на принципе убывающей предельной полезности, согласно которому каждая последующая единица потребляемого блага приносит меньше дополнительного удовлетворения, чем предыдущая, и потребитель готов покупать дополнительные единицы только по более низкой цене.

Однако существуют и исключения из закона спроса. Наиболее известными являются товары Гиффена, для которых при росте цены спрос также растет. Это обычно относится к низкокачественным, но жизненно важным товарам, занимающим значительную долю в бюджете малообеспеченных слоев населения. На рынке ЛКМ такие исключения крайне редки, но в сегменте специализированных промышленных покрытий, где нет альтернатив и цена не является доминирующим фактором, спрос может быть относительно неэластичным. Также к исключениям относится эффект Веблена (престижное потребление), когда высокая цена является атрибутом статуса, и спекулятивный спрос, когда ожидание дальнейшего роста цен стимулирует покупки "про запас". Последний эффект может проявляться на рынке ЛКМ в периоды высокой инфляции или ожиданий дефицита.

Факторы, влияющие на спрос: ценовые и неценовые детерминанты

Спрос формируется под воздействием комплексного набора факторов, которые традиционно делятся на ценовые и неценовые. Понимание этих детерминант критически важно для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург», поскольку позволяет не только прогнозировать изменения спроса, но и активно управлять им.

Ценовые факторы, влияющие на спрос:

Цена самого товара: Это наиболее очевидный фактор. При прочих равных условиях, рост цен на лакокрасочную продукцию ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» приведет к снижению спроса, и наоборот. Для сегмента B2B (промышленные потребители), где закупки осуществляются большими партиями, даже незначительные изменения цен могут существенно повлиять на объемы спроса.
Цены на товары-заменители (аналоги): Если цена на продукцию конкурентов или на альтернативные виды покрытий (например, виниловые обои вместо краски для стен) снижается, спрос на ЛКМ может упасть. На российском рынке ЛКМ, где в первой половине 2024 года наблюдалось избыточное предложение и усиление ценовой конкуренции, этот фактор особенно актуален.
Цены на сопутствующие (дополнительные) товары: Для ЛКМ это могут быть растворители, грунтовки, кисти, валики, малярные ленты. Если цены на эти товары значительно растут, это увеличивает общую стоимость работ по покраске, что может негативно сказаться на спросе на саму краску.

Неценовые факторы, влияющие на спрос:
Эти факторы приводят к сдвигу всей кривой спроса – либо вправо (рост спроса), либо влево (падение спроса), независимо от цены самого товара.

Доходы потребителей: Для бытового сегмента (B2C) лакокрасочной продукции, рост реальных располагаемых доходов населения обычно ведет к увеличению спроса на товары для ремонта и благоустройства жилья. Для промышленного сегмента (B2B) спрос больше зависит от инвестиционной активности предприятий.
Потребительские предпочтения, вкусы и мода: Современные тенденции в дизайне интерьеров, растущий спрос на экологически чистые материалы (например, ЛКМ без запаха, с низким содержанием летучих органических соединений) могут существенно влиять на спрос на определенные категории продукции. ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» должно отслеживать эти тенденции.
Инфляционные ожидания и ожидания изменения цен в будущем: Если потребители ожидают значительного повышения цен на ЛКМ в будущем, они могут увеличить текущие покупки "про запас", стимулируя временный рост спроса. Это особенно актуально в условиях высокой инфляции в России.
Число покупателей/потенциальных покупателей: Увеличение численности населения, активное жилищное строительство или расширение промышленных мощностей, требующих покраски, естественным образом увеличивают общее количество потенциальных потребителей и, соответственно, спрос.
Наличие товара на рынке: Дефицит или, напротив, избыток предложения влияют на спрос. На российском рынке ЛКМ в 2024 году избыточное предложение привело к усилению ценовой конкуренции.
Полезность и необходимость товара: Базовые потребности в защите поверхностей от коррозии, эстетическом оформлении или специальном покрытии для промышленных объектов формируют фундаментальный спрос.
Сезонность: Спрос на лакокрасочную продукцию сильно подвержен сезонным колебаниям, связанным с циклами строительных и ремонтных работ. Пики спроса обычно приходятся на весенне-летний период.
Накопленное имущество, богатство (Wealth): Чем выше уровень благосостояния населения, тем выше его возможности для инвестиций в улучшение жилья, что косвенно влияет на спрос на ЛКМ.

Эластичность спроса и ее виды

Концепция эластичности спроса позволяет количественно оценить, насколько сильно спрос реагирует на изменение различных факторов. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» понимание эластичности своих продуктов является ключевым для разработки эффективной ценовой и маркетинговой политики. Эластичность спроса показывает, как на желание клиента купить товар влияет цена, количество аналогов, доходы и другие факторы. Коэффициент эластичности спроса измеряет степень реакции покупателя на изменение цен, уровня доходов или других факторов.

Основные виды эластичности спроса:

Эластичность спроса по цене (прямая эластичность): Показывает, на сколько процентов изменится объем спроса при изменении цены товара на 1%.
- Эластичный спрос (E_p > 1): Изменение спроса сильнее, чем изменение цены товара. Например, если снижение цены на 10% приводит к росту спроса на 20%. Это характерно для товаров, имеющих много заменителей или не являющихся предметами первой необходимости. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» многие бытовые краски могут демонстрировать эластичный спрос.
- Неэластичный спрос (E_p < 1): Изменение цены сильнее, чем изменение спроса на товар. Например, рост цены на 10% приводит к падению спроса лишь на 5%. Это свойственно товарам первой необходимости или уникальным продуктам без близких аналогов. Специализированные промышленные ЛКМ, не имеющие заменителей, могут иметь неэластичный спрос.
- Спрос с единичной эластичностью (E_p = 1): Изменение цены влечет за собой такое же (в процентном отношении) изменение объема спроса.
- Абсолютно неэластичный спрос (E_p = 0): Спрос оказывается абсолютно неэластичным к любому самому большому изменению цены. Например, на жизненно необходимые лекарства. На рынке ЛКМ это может относиться к очень специфическим компонентам или покрытиям, без которых невозможно функционирование критически важного производства.
- Абсолютно эластичный спрос (E_p = ∞): Величина спроса изменяется постоянно при минимальных изменениях цены. Характерно для совершенно конкурентных рынков, где покупатель может найти идентичный товар у множества поставщиков.
Эластичность спроса по доходу (E_I): Показывает, на сколько процентов изменится величина спроса при изменении дохода на 1%.
- Положительное значение (E_I > 0) характерно для нормальных товаров (с ростом дохода спрос растет).
- Отрицательное значение (E_I < 0) – для низших товаров (с ростом дохода спрос падает, так как потребители переключаются на более качественные аналоги).
- Для ЛКМ эластичность по доходу, как правило, положительная, особенно для высококачественных и декоративных покрытий.
Перекрестная эластичность спроса (E_dab): Показывает, как изменится спрос на товар A при изменении цены товара B на 1%.
- Если E_dab > 0, то товары являются взаимозаменяемыми (субститутами). Например, если рост цены на краску одного производителя ведет к росту спроса на краску ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург».
- Если E_dab < 0, то товары являются взаимодополняющими (комплементами). Например, если рост цены на растворитель ведет к падению спроса на краску.

Практическое значение эластичности для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» заключается в следующем:

Ценообразование: При эластичном спросе снижение цен может привести к значительному росту выручки, тогда как при неэластичном спросе лучше поднимать цены.
Маркетинговые стратегии: Понимание эластичности помогает определить, какие факторы наиболее эффективно стимулируют спрос.
Прогнозирование: Зная коэффициенты эластичности, компания может более точно прогнозировать, как изменение внешних условий (доходов населения, цен конкурентов) повлияет на ее продажи.

Теории потребительского поведения и их применимость

Теории потребительского поведения призваны объяснить, как и почему люди принимают решения о покупке, и какие факторы лежат в основе этих решений. Теория потребительского поведения изучает совокупность взаимосвязей и закономерностей, в соответствии с которыми люди формируют план потребления различных товаров и услуг. Экономическая теория традиционно рассматривает поведение рационального потребителя, который способен сопоставить все доступные ему комбинации благ и услуг и выбрать наиболее предпочтительные, максимизируя свою полезность при ограниченном бюджете.

Потребительский выбор осуществляется на основе:

Потребностей: Фундаментальные нужды, которые удовлетворяются товарами и услугами (например, потребность в защите поверхности, эстетике, гигиене).
Предпочтений: Индивидуальные вкусы и ценности, которые определяют выбор между различными товарами, удовлетворяющими одну и ту же потребность (например, выбор между матовой и глянцевой краской, определенным цветом).
Доходов: Бюджетные ограничения, определяющие доступность товаров.
Цен: Стоимость товаров и услуг.

Правило потребительского поведения в контексте рационального выбора состоит в том, чтобы каждая последующая единица денежных затрат на приобретение товара приносила одинаковую, то есть добавочную полезность. Иными словами, потребитель стремится уравнять предельную полезность на каждый рубль, потраченный на разные товары.

Важными аспектами потребительского поведения являются:

Эффект дохода: Изменение объема спроса, вызванное изменением реального дохода при неизменности относительных цен. Например, если цена на краску снизится, реальный доход потребителя увеличится, и он сможет приобрести б��льше краски или других товаров.
Эффект замещения: При падении цены товар становится относительно дешевле других товаров, а потому более привлекательным для потребителей, увеличивается потребление этого товара за счет сокращения потребления других.

Помимо классических экономических моделей, существуют и более комплексные теории потребительского поведения, которые учитывают психологические, социологические и культурные факторы:

Модель Энгеля-Коллата-Блэкуэлла (EKB): Одна из наиболее известных комплексных моделей, описывающая процесс принятия решения о покупке как последовательность этапов: осознание проблемы, поиск информации, оценка альтернатив, принятие решения о покупке и поведение после покупки. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» это означает, что необходимо не только предлагать качественный продукт, но и предоставлять исчерпывающую информацию (инструкции, обзоры, видеогайды), помогать в выборе (онлайн-колеровка) и работать с обратной связью.
Теория аргументированного действия (TRA): Объясняет поведение на основе отношения к действию и субъективных норм. Поведение потребителя определяется его намерением, которое, в свою очередь, зависит от его отношения к продукту (насколько он считает его хорошим) и субъективных норм (что думают о покупке важные для него люди).
Теория мотивации и потребности (например, иерархия потребностей Маслоу): Помогает понять, какие базовые или более высокие потребности удовлетворяет продукт. Для ЛКМ это может быть как базовая потребность в защите и гигиене, так и более высокая – в самовыражении через дизайн интерьера.

Применимость этих теорий к рынку лакокрасочной продукции для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» заключается в следующем:

Для сегмента B2C (конечные потребители) важно учитывать эмоциональные факторы, модные тенденции, удобство использования, экологичность и безопасность продукта.
Для сегмента B2B (промышленные предприятия) ключевую роль играют функциональные характеристики, долговечность, соответствие стандартам, техническая поддержка и надежность поставок.
Понимание эффектов дохода и замещения помогает предвидеть реакцию потребителей на изменения цен и их доходов.
Модели принятия решений позволяют строить более эффективные маркетинговые кампании, начиная от информирования и заканчивая послепродажным обслуживанием, что особенно важно в условиях, когда потребители все чаще требуют длительных гарантий на покрытия.

Таким образом, глубокое понимание теоретических основ спроса, его детерминант и особенностей потребительского поведения формирует прочный фундамент для разработки эффективных методов прогнозирования и стратегий стимулирования спроса на лакокрасочную продукцию.

Методы прогнозирования спроса: классификация, особенности и актуальность для промышленных предприятий

В условиях динамично меняющегося рынка, особенно в отрасли лакокрасочных материалов, точность прогнозирования спроса становится решающим фактором для операционного и стратегического успеха. Без четкого видения будущего спроса компания рискует столкнуться с дефицитом или избытком продукции, неэффективным использованием производственных мощностей и финансовыми потерями.

Роль и значение прогнозирования спроса для современного бизнеса

В современном мире, где экономические циклы сменяются быстрее, а внешние шоки (геополитические, пандемические) становятся все более частыми, прогнозирование спроса превратилось из желательной функции в ключевой элемент управленческой системы. Это не просто оценка будущего спроса на товар или продукт, а стратегический процесс, который позволяет компаниям заблаговременно подготовиться к изменениям и минимизировать риски.

Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» умение сделать точный прогноз является определяющим фактором успеха по нескольким причинам:

Оптимизация производства: Точный прогноз позволяет планировать объемы производства таким образом, чтобы избежать как перепроизводства (затраты на хранение, устаревание продукции), так и недопроизводства (потеря продаж, неудовлетворенность клиентов).
Управление запасами: Правильный прогноз помогает поддерживать оптимальный уровень запасов сырья и готовой продукции, сокращая издержки на их хранение и предотвращая дефицит. Для ЛКМ с ограниченным сроком хранения или специфическими условиями хранения это особенно важно.
Эффективное финансовое планирование: Прогнозы спроса лежат в основе бюджетирования, планирования денежных потоков и инвестиций. Они позволяют оценить будущую выручку и прибыль, а также потребность в оборотном капитале.
Разработка маркетинговых и сбытовых стратегий: Зная будущий спрос, компания может более эффективно планировать рекламные кампании, ценовые акции, определять каналы сбыта и формировать ассортимент.
Минимизация рисков: Точные прогнозы снижают риски, связанные с рыночной неопределенностью, помогая предприятию быстрее адаптироваться к изменениям.
Улучшение отношений с поставщиками: Предварительное информирование поставщиков о планируемых объемах закупок сырья улучшает логистику и условия сотрудничества.

Таким образом, прогнозирование спроса является одним из ключевых факторов для успешного финансового и операционного управления, позволяя ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» не только реагировать на изменения, но и проактивно формировать свою рыночную позицию.

Качественные (субъективные) методы прогнозирования спроса

Когда исторической информации недостаточно, данные ненадежны, или необходимо учесть факторы, которые сложно формализовать (например, реакцию рынка на новую, инновационную продукцию), на помощь приходят качественные методы прогнозирования. Они основаны на экспертных оценках, мнениях, интуиции и предположениях специалистов. Эти методы особенно эффективны для долго- и среднесрочного прогнозирования, а также для новой продукции, не имеющей аналогов.

Метод экспертных оценок: Базируется на оценках тенденций развития спроса на отдельные товары в будущем, даваемых высококвалифицированными специалистами. Он предполагает рациональную организацию экспертизы и обработку результатов индивидуальных экспертных оценок.
- Применение: Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» это может быть привлечение ведущих технологов, маркетологов, руководителей отделов продаж, а также внешних экспертов рынка ЛКМ.
- Процедура: Включает в себя анкетирование, интервьюирование, мозговой штурм или групповые дискуссии.
- Обработка результатов: Обобщенная оценка индивидуальных результатов экспертов принимается в качестве прогноза спроса. Наиболее распространенные способы получения обобщающих оценок – расчеты с помощью простой или взвешенной арифметической средней. Например, каждому эксперту может быть присвоен вес в зависимости от его опыта и точности предыдущих прогнозов.
- Пример: Для запуска новой линейки экологичных красок, по которым нет исторических данных, ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» может опросить экспертов о потенциальном объеме продаж, ценовой чувствительности и каналах продвижения.
Метод Дельфи: Это многотуровая процедура анонимного анкетирования группы экспертов, работающих независимо друг от друга, с обработкой и сообщением результатов каждого тура экспертам. Цель метода Дельфи — получение максимально объективного и взвешенного прогноза, минимизируя влияние группового давления и субъективных предубеждений.
- Процедура:
  1. Первый тур: Эксперты анонимно отвечают на вопросы о будущем спросе.
  2. Обработка: Результаты собираются, анализируются (например, медиана и квартили).
  3. Второй тур: Эксперты получают сводные результаты первого тура (без указания авторов конкретных мнений) и им предлагается пересмотреть свои прогнозы, аргументируя значительные отклонения от медианы.
  4. Повторение: Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут консенсус или стабилизация мнений.
- Применение: Метод Дельфи применяется для прогнозирования тенденций рынка ЛКМ, оценки потенциального спроса на инновационные продукты или определения приоритетов в разработке новых рецептур.
- Преимущества: Высокая степень объективности, возможность учета неформализуемых факторов.
- Недостатки: Длительность процесса, требовательность к подбору экспертов.
Метод аналогий: Основывается на опыте аналогичных продуктов или рынков для прогнозирования спроса.
- Применение: Если ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» запускает новый тип грунт-эмали, оно может анализировать динамику продаж аналогичных продуктов конкурентов или свой собственный опыт с похожими товарами.
- Пример: Анализ динамики продаж водоэмульсионных красок при вводе нового региона присутствия может быть использован для прогнозирования спроса на новую линейку.
Маркетинговые исследования: Подразумевают проведение опросов среди потенциальных потребителей с целью выявить их намерения и планы относительно будущих покупок. Являются одним из наиболее эффективных методов для анализа спроса на новые товары.
- Виды: Опросы, фокус-группы, тестовые продажи.
- Применение: Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» это может быть исследование потребительских предпочтений в отношении цвета, типа покрытия, экологических характеристик ЛКМ или готовности платить за новые функции.

Основной недостаток качественных методов заключается в их субъективности, которую нельзя полностью исключить. Кроме того, они непрактичны, когда необходимо подготовить прогноз спроса для сотен или тысяч номенклатурных позиций продукции.

Количественные (объективные) методы прогнозирования спроса

Количественные методы прогнозирования используют исторические данные и статистические/математические методы для прогнозирования спроса. Они опираются на предположение, что прошлые тенденции сохранятся в будущем, и требуют наличия достаточного объема надежных исторических данных.

Модели временных рядов: Анализируют исторические данные о спросе для выявления тенденций, сезонности и циклических колебаний. В рядах динамики могут выделяться следующие основные компоненты: тренд (долгосрочная тенденция), сезонная компонента (регулярные колебания в течение года), циклическая компонента (долгосрочные, нерегулярные колебания) и случайные колебания.
- Метод скользящей средней (MA): Сглаживает данные для выявления основной тенденции путем усреднения спроса за определенное количество прошлых периодов.
  - Пример: Простая 3-месячная скользящая средняя для прогноза спроса на апрель рассчитывается как (спрос в январе + спрос в феврале + спрос в марте) / 3.
  - Формула: MA_t = (D_t-1 + D_t-2 + … + D_t-n) / n, где D_t – спрос в период t, n – количество периодов.
- Метод экспоненциального сглаживания (ES): Придает больший вес более поздним наблюдениям, что позволяет быстрее реагировать на изменения. Существуют различные модификации: простое, двойное, тройное экспоненциальное сглаживание (модель Холта, модель Уинтерса), учитывающие тренд и сезонность.
  - Формула простого экспоненциального сглаживания: F_t+1 = α × D_t + (1 — α) × F_t, где F_t+1 – прогноз на следующий период, D_t – фактический спрос в текущем периоде, F_t – прогноз на текущий период, α – константа сглаживания (от 0 до 1).
  - Применение: Идеально подходит для продуктов со стабильным, но меняющимся во времени спросом, или для продукции с выраженной сезонностью, что характерно для ЛКМ.
- Авторегрессионные модели (ARIMA): Модели, такие как ARIMA (Авторегрессионная интегрированная модель скользящего среднего), учитывают особенности временных рядов, например, наличие тренда и автокорреляции. Они позволяют строить сложные модели, которые учитывают зависимость текущего значения от предыдущих значений ряда и от ошибок прогноза.
  - Применение: Подходят для продуктов со сложной динамикой спроса, где присутствуют тренд, сезонность и цикличность.
Регрессионные модели: Используют зависимость спроса (зависимая переменная) от различных факторов (независимых переменных), таких как цена, доходы населения, маркетинговые активности, развитие строительного сектора.
- Линейная регрессия: Простая модель, предполагающая линейную зависимость между переменными.
  - Формула: Y = a + bX, где Y – спрос, X – влияющий фактор (например, цена), a и b – коэффициенты регрессии.
  - Пример: D = a + bP, где D – спрос на краску, P – цена.
- Множественная регрессия: Учитывает влияние нескольких факторов одновременно, что повышает точность прогнозов.
  - Формула: Y = a + b₁X₁ + b₂X₂ + … + b_nX_n, где X_i – независимые переменные.
  - Применение: Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» может быть построена модель, где спрос на ЛКМ зависит от цены, ВВП региона, объемов жилищного строительства и маркетинговых затрат.
- Коэффициенты регрессии (β): Это коэффициенты, которые рассчитываются в результате выполнения регрессионного анализа и представляют силу и тип взаимосвязи независимой переменной по отношению к зависимой. Положительный коэффициент b означает прямую зависимость, отрицательный – обратную.
- Метод наименьших квадратов: Для подбора коэффициентов в линейной регрессии применяется метод наименьших квадратов, минимизирующий сумму квадратов отклонений фактических значений от значений, предсказанных моделью.

Количественные методы требуют большого объема исходной информации и немалых навыков ее статистической обработки.

Современные подходы: машинное обучение и искусственный интеллект в прогнозировании

Наряду с традиционными методами, все большее распространение получают модели машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Они способны обрабатывать огромные объемы данных, выявлять сложные, нелинейные зависимости и адаптироваться к изменяющимся условиям, что делает их особенно ценными в условиях сложной динамики рынка.

Нейронные сети (Neural Networks): Модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, способные "обучаться" на исторических данных и выявлять очень сложные паттерны.
- Применение: Могут использоваться для прогнозирования спроса на ЛКМ, учитывая множество факторов одновременно: цены, сезонность, макроэкономические показатели, маркетинговые акции, даже погодные условия.
- Преимущества: Способность к самообучению, обнаружение скрытых зависимостей.
- Ограничения: Требуют больших объемов данных и значительных вычислительных мощностей, "черный ящик" – сложность интерпретации результатов.
Генетические алгоритмы (Genetic Algorithms): Оптимизационные алгоритмы, вдохновленные принципами естественного отбора. Могут применяться для поиска оптимальных параметров в других прогностических моделях или для создания гибридных моделей.
Другие ИИ-модели:
- Алгоритмы опорных векторов (SVM): Эффективны для задач классификации и регрессии, особенно при небольших объемах данных.
- Деревья решений и случайные леса (Decision Trees, Random Forests): Могут строить предсказательные модели, основанные на последовательности "если-то" правил, что делает их интерпретируемыми.
- Градиентный бустинг (GBM, XGBoost, LightGBM): Мощные ансамблевые методы, демонстрирующие высокую точность в прогнозировании.

Потенциал применения ИИ/МО для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург»:

Повышение точности прогнозов: Особенно для продуктов с нелинейными зависимостями спроса.
Автоматизация: Сокращение ручного труда при обработке данных и построении моделей.
Адаптация к изменениям: Быстрое переобучение моделей на новых данных, что критически важно в условиях высокой волатильности рынка.
Персонализированные предложения: Прогнозирование спроса на уровне индивидуальных клиентов или сегментов.

Ограничения применения ИИ/МО:

Требования к данным: Необходимость в очень больших и чистых исторических данных.
Вычислительные ресурсы: Значительные затраты на оборудование и программное обеспечение.
Кадры: Дефицит квалифицированных специалистов (дата-сайентистов, ИИ-инженеров).
Консерватизм компаний: Страх перед внедрением новых, сложных технологий.

Ограничения и сложности в применении методов прогнозирования

Несмотря на широкий арсенал методов, прогнозирование спроса всегда сопряжено с определенными ограничениями и сложностями:

Субъективность качественных методов: Основной недостаток методов экспертных оценок заключается в их субъективности, которую нельзя полностью исключить, даже с помощью таких инструментов, как метод Дельфи.
Требования к объему и качеству данных для количественных методов: Количественные методы требуют большого объема исходной информации и немалых навыков ее статистической обработки. Недостаточное количество данных или их низкое качество (ошибки, пропуски) могут существенно ограничить точность прогнозов.
Неучет случайных факторов: Ни один метод не может полностью учесть все случайные факторы и внеплановые обстоятельства (природные катаклизмы, новые санкции, неожиданные действия конкурентов), которые могут привести к неверному прогнозу.
Проблема "черного ящика" в ИИ/МО: Сложность интерпретации результатов, полученных с помощью сложных нейронных сетей, может затруднить понимание причинно-следственных связей и обоснование управленческих решений.
Консерватизм компаний: Многие предприятия, особенно в традиционных отраслях, демонстрируют консерватизм и страх перед быстрыми изменениями, что препятствует внедрению новых, более эффективных методов прогнозирования.
Отсутствие "календаря событий": Предприятия часто сталкиваются с проблемами, связанными с отсутствием календаря событий (акций, ценовых изменений, геополитических шоков) для корректной интерпретации исторических данных о продажах. Это приводит к тому, что аномальные всплески или падения спроса воспринимаются как обычная динамика, искажая прогнозы.

Подводя итог, можно сказать, что не существует универсального "идеального" метода прогнозирования. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» критически важно использовать комбинацию различных методов, адаптируя их к специфике продукции, доступности данных и горизонту прогнозирования, постоянно анализируя ошибки и совершенствуя подходы. Ибо в условиях стремительных изменений на рынке, только гибкий и многогранный подход позволяет достигать высокой точности и своевременно корректировать стратегию.

Особенности и факторы спроса на рынке лакокрасочной продукции в России

Российский рынок лакокрасочных материалов (ЛКМ) представляет собой сложную и многогранную экосистему, на которую влияют как глобальные, так и специфические для страны макро- и микроэкономические факторы. Понимание этих особенностей критически важно для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» при формировании своей стратегии и прогнозировании спроса.

Обзор российского рынка лакокрасочных материалов: структура и динамика

Российский рынок ЛКМ демонстрирует устойчивый рост, несмотря на геополитические вызовы и изменения в логистических цепочках. По данным различных источников, в 2023 году объем производства лакокрасочных материалов в России составил от 1,1 млн тонн (рост на 10% к 2022 году) до 2,19 млн тонн (рост на 12% к 2022 году). Росстат приводит более консервативную, но также положительную динамику: увеличение на 9,3%, до 1,6 млн тонн. Потребление ЛКМ также показало рост на 7,1% в 2023 году, достигнув 1,186 млн тонн. Прогнозы на 2024 год свидетельствуют о продолжении роста: объем продаж ЛКМ в России достиг 2,13 млн тонн, что на 1% выше показателей предыдущего периода.

Важно отметить, что, несмотря на превышение объемов потребления над объемами производства, производственные мощности большей части российских производителей лаков и красок загружены менее чем наполовину. Это указывает на значительный потенциал для роста внутреннего производства в случае стимулирования спроса и решения проблем с комплектующими.

Структура рынка:

Географическая концентрация: Российский рынок ЛКМ характеризуется высоким уровнем географической концентрации внутреннего производства. Более половины выпуска продукции в 2024 году пришлось на Центральный федеральный округ, что объясняется наличием крупных производственных мощностей и близостью к основным рынкам сбыта.
Типы ЛКМ: В структуре продаж на российском рынке в 2024 году доминируют:
- Водно-дисперсионные (ВД) ЛКМ (47%): Более востребованы при работах в жилых помещениях, благодаря своей экологичности, отсутствию запаха и простоте применения. Этот сегмент активно растет на волне тренда к "зеленому" строительству и ремонту.
- Органорастворимые ЛКМ (28%): Применяются преимущественно в промышленности, где необходима высокая прочность, устойчивость к агрессивным средам и специфические технические характеристики.
- Остальную долю занимают прочие виды ЛКМ (порошковые, алкидные, эпоксидные и т.д.).

Изменения в цепочках поставок и импортозамещение:
После ухода европейских поставщиков компонентов для ЛКМ в результате санкций, российские участники рынка были вынуждены переориентироваться на производителей из Индии, Турции, Китая, Малайзии, либо использовать альтернативные маршруты параллельного импорта. Это привело к усложнению логистики, увеличению сроков поставок и изменению себестоимости продукции. В 2023 году импорт ЛКМ сократился на 15% до 131 тыс. тонн, при этом 81% в структуре импорта составляют индустриальные ЛКМ. Крупнейшими импортерами стали Китай (24%), Турция (24%), страны ЕАЭС (21%). Экспорт отечественных ЛКМ в 2024 году вырос на 21% до 94 тыс. тонн, при этом более 80% экспорта приходится на страны ЕАЭС, что указывает на переориентацию внешнеторговых потоков.

Новые тенденции и требования потребителей:

Экологичность: На российском рынке наблюдается рост спроса на ЛКМ с экологическими характеристиками, такие как отсутствие запаха, сниженное содержание летучих органических соединений (ЛОС) и безопасность при тактильном контакте. Это отражает глобальный тренд к осознанному потреблению.
Онлайн-продажи: Отмечается тенденция к увеличению доли онлайн-продаж лакокрасочных материалов, что требует от компаний развития цифровых каналов дистрибуции.
Инновационные продукты: Растет интерес к грунт-эмалям, которые предлагаются как альтернатива традиционным многослойным системам покрытия, позволяя экономить время и средства.
Ценовая конкуренция и качество: Рынок ЛКМ в первой половине 2024 года характеризовался избыточным предложением, что привело к усилению ценовой конкуренции и удешевлению рецептур, порой сказывающемуся на качестве. В то же время, потребители все чаще требуют длительных гарантий на покрытия.

Макроэкономические факторы, определяющие спрос на ЛКМ

Макроэкономическая среда оказывает фундаментальное влияние на спрос на лакокрасочную продукцию, поскольку она формирует общие условия для бизнеса и покупательную способность населения. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» эти факторы являются внешними, но требуют постоянного мониторинга и учета в стратегическом планировании.

Развитие строительного сектора: Является наиболее значительным драйвером спроса на ЛКМ. Как жилищное, так и промышленное строительство напрямую связаны с потреблением красок, лаков, эмалей. В 2023 году в России были введены рекордные 110,4 млн м² жилой недвижимости, а в 2024 году – 107,8 млн м². Эти высокие показатели напрямую стимулируют спрос на ЛКМ для внутренних и внешних отделочных работ. Развитие инфраструктурных проектов (дороги, мосты, промышленные объекты) также генерирует спрос на индустриальные покрытия.
Государственная политика: Включает инвестиции в развитие инфраструктуры, регулирование импорта (например, пошлины, квоты), субсидирование или увеличение налоговой нагрузки на отрасль. Все это может существенно влиять на конкурентоспособность отечественных производителей и доступность импортных аналогов.
Уровень ключевой ставки Центрального банка: Высокий уровень ключевой ставки (как это наблюдается в России в 2025 году) приводит к сокращению инвестиционной активности в строительном секторе, поскольку удорожаются заемные средства для застройщиков и ипотечные кредиты для населения. Это, в свою очередь, замедляет темпы строительства и снижает спрос на ЛКМ.
Инфляция: Влияет на покупательную способность потребителей, снижая их реальные доходы. Это может привести к переключению на более дешевые аналоги ЛКМ или откладыванию ремонтных работ. Для промышленных предприятий инфляция увеличивает издержки производства.
Ослабление национальной валюты (рубля): По отношению к мировым валютам увеличивает стоимость импортных компонентов и готовой продукции. Поскольку российские производители ЛКМ до сих пор зависимы от импортного сырья, ослабление рубля приводит к росту себестоимости и, как следствие, цен на готовую продукцию.
Мировые цены на сырье: Нефть, газ, металлы – все это базовые компоненты для производства ЛКМ. Колебания мировых цен на них напрямую влияют на себестоимость производства.
Геополитическая обстановка и экономические санкции: Привели к изменениям в цепочках поставок, уходу иностранных компаний и стимулировали импортозамещение. Это создало как проблемы (поиск новых поставщиков, перебои), так и возможности для российских производителей.
Инфляционные ожидания и опасения дефицита: Могут стимулировать потребителей и предприятия к закупкам ЛКМ "про запас" в ожидании дальнейшего роста цен или дефицита, что вызывает временные всплески спроса.
Периоды самоизоляции (например, во время пандемии): Привели к росту спроса на товары для благоустройства жилья, так как люди проводили больше времени дома и инвестировали в ремонт.

Микроэкономические факторы, влияющие на спрос на уровне предприятия

Помимо макроэкономических факторов, на спрос на продукцию ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» влияют и микроэкономические факторы, которыми компания может управлять напрямую или косвенно.

Цена на лакокрасочные материалы и продукцию конкурентов: Прямо влияет на объем спроса. В условиях избыточного предложения и усиления ценовой конкуренции, оптимальное ценообразование становится ключевым.
Наличие или нехватка аналогов различных компонентов: Смолы, отвердители, загустители – критически важны для производства. Проблемы с их поставками или резкий рост цен на них могут привести к удорожанию или даже остановке производства, что скажется на предложении и спросе.
Качество лакокрасочной продукции: Напрямую влияет на удовлетворенность потребителей, их лояльность и готовность повторно приобретать продукцию. В условиях, когда потребители требуют длительных гарантий, качество становится конкурентным преимуществом.
Ассортиментная политика: Наличие востребованных типов ЛКМ (водно-дисперсионные, органорастворимые, специализированные покрытия, грунт-эмали), широкая цветовая палитра, разнообразие фасовок – все это определяет привлекательность предложения для разных сегментов рынка.
Инновации и технологическое развитие: Включая разработку экологичных и специализированных покрытий, улучшение эксплуатационных характеристик (долговечность, скорость высыхания, устойчивость к внешним воздействиям). Инновации могут создавать новый спрос.
Инвестиционные проекты в различных отраслях промышленности: Если в регионе активны промышленные предприятия, требующие специализированных покрытий (например, для машиностроения, нефтегазовой отрасли), это генерирует стабильный B2B спрос.
Эффективность логистики и цепочек поставок: Влияет на доступность сырья и готовой продукции. Надежные и быстрые поставки позволяют избежать дефицита и оперативно реагировать на изменения спроса.
Уровень загрузки производственных мощностей отечественных предприятий: Если мощности загружены недостаточно, это может указывать на проблемы со спросом или сбытом.

Таким образом, рынок лакокрасочной продукции в России находится под постоянным воздействием множества факторов. Успех ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» будет зависеть от способности компании не только адаптироваться к этим условиям, но и активно управлять ими, используя глубокий анализ и эффективные стратегии.

Экономический анализ деятельности ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» и выявление ключевых показателей, влияющих на динамику спроса

Для формирования действенных стратегий прогнозирования и стимулирования спроса, ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» необходимо провести тщательный экономический анализ собственной деятельности. Этот анализ позволит не только оценить текущее положение дел, но и выявить внутренние факторы, влияющие на спрос, а также точки роста и потенциальные риски.

Методология и задачи экономического анализа деятельности предприятия

Экономический анализ является одной из основных профилирующих дисциплин в системе подготовки экономистов, обеспечивающей научную базу принятия решений в сфере менеджмента предприятия. Его целью является уяснение и понимание информации о ходе производственного процесса, тенденциях его развития для обоснования стратегического и оперативного управления. Применительно к ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург», анализ деятельности позволяет оптимизировать затраты, оценить продажи и маркетинговые стратегии, выявить слабые места в процессах и определить приоритетные направления развития.

Для бизнеса жизненно важно проанализировать спрос, чтобы определить количество заинтересованных покупателей, спрогнозировать будущие продажи и прибыль, а также спланировать производство и управлять запасами. Анализ спроса помогает узнать предпочтения целевой аудитории, составить ассортимент, оценить востребованность товаров, выявить факторы, влияющие на спрос, определить риски перед запуском продаж и установить цены на продукты.

Основные методы экономического анализа, применимые к анализу спроса и продаж ЛКМ:

Горизонтальный (трендовый) анализ: Сравнение показателей за несколько отчетных периодов (месяц к месяцу, год к году) для выявления динамики и трендов.
Вертикальный (структурный) анализ: Определение удельного веса отдельных элементов в общем объеме показателя (например, доля различных категорий ЛКМ в общей выручке).
Факторный анализ: Оценка влияния отдельных факторов на изменение результирующего показателя. Для этого чаще всего используется метод цепных подстановок, который позволяет последовательно измерять влияние каждого фактора, фиксируя остальные на базовом уровне.
Сравнительный анализ: Сопоставление показателей предприятия с показателями конкурентов, среднеотраслевыми значениями или нормативами.
ABC-анализ: Сегментация продукции (или клиентов) по степени их важности. Продукты делятся на группы А (наиболее значимые), В (средней значимости) и С (наименее значимые) на основе таких критериев, как объем продаж или прибыль. Для ЛКМ это позволяет выделить ключевые позиции ассортимента.
XYZ-анализ: Оценка устойчивости спроса на продукцию. Продукты делятся на группы X (стабильный спрос), Y (колеблющийся спрос) и Z (непредсказуемый спрос). В сочетании с ABC-анализом дает матрицу для более точного управления запасами и маркетингом.
SWOT-анализ: Оценка сильных и слабых сторон предприятия, а также возможностей и угроз внешней среды.
Матрица BCG (Бостонской консалтинговой группы): Позволяет анализировать продуктовый портфель, классифицируя товары по доле рынка и темпам роста.

Анализ выручки и продаж: динамика, структура и факторы влияния

Выручка является ключевым показателем, отражающим объем реализованной продукции и услуг. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» анализ выручки позволяет отслеживать динамику спроса, выявлять сезонность и прогнозировать будущие доходы.

Формула для расчета выручки:

Выручка = Количество реализованных единиц × Цена за единицу

Горизонтальный анализ выручки: Позволяет оценить ее динамику путем сопоставления данных за несколько периодов.
Например, можно сравнить выручку за каждый квартал 2024 года с аналогичным кварталом 2023 года, а также с предыдущим кварталом.

Показатель	2023 год, млн руб.	2024 год, млн руб.	Отклонение, млн руб.	Темп роста, %
Выручка	1500	1750	+250	116,7

Факторный анализ выручки (с использованием метода цепных подстановок): Позволяет оценить влияние на выручку (и на прибыль) изменений в объеме реализации и цене продукции.
Пусть V₀ – выручка в базисном периоде, V₁ – выручка в отчетном периоде.
V = Q × P, где Q – количество реализованной продукции, P – цена.

Влияние изменения объема реализации (Q) при неизменной цене (P₀):
ΔV_Q = (Q₁ — Q₀) × P₀
Влияние изменения цены (P) при фактическом объеме реализации (Q₁):
ΔV_P = (P₁ — P₀) × Q₁
Общее изменение выручки:
ΔV = V₁ — V₀ = ΔV_Q + ΔV_P

Пример факторного анализа выручки для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» (гипотетические данные):

Показатель	Базисный период (2023)	Отчетный период (2024)
Объем продаж (Q), ед.	100 000	110 000
Цена (P), руб./ед.	150	160
Выручка (V), руб.	15 000 000	17 600 000

Влияние изменения объема продаж:
ΔV_Q = (110 000 — 100 000) × 150 = 10 000 × 150 = 1 500 000 руб.
(Увеличение объема продаж привело к росту выручки на 1,5 млн руб.)
Влияние изменения цены:
ΔV_P = (160 — 150) × 110 000 = 10 × 110 000 = 1 100 000 руб.
(Увеличение цены привело к росту выручки на 1,1 млн руб.)
Общее изменение выручки:
ΔV = 1 500 000 + 1 100 000 = 2 600 000 руб.
(Проверка: 17 600 000 — 15 000 000 = 2 600 000 руб.)

Анализ продаж помогает определить, какой вид продукции более востребован, какой является самым финансово выгодным, и скорректировать политику продаж организации.
Предметом анализа продаж могут быть: количество сделок, объем продаж в натуральном и денежном выражении (по категориям ЛКМ), количество менеджеров по продажам, маркетинговые бюджеты, статистика контактов с клиентами, воронка продаж, складские остатки.

Методы анализа продаж:

ABC-анализ: Позволяет выделить 20% номенклатуры ЛКМ, которые приносят 80% выручки (группа А). Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» это могут быть наиболее популярные водно-дисперсионные краски или индустриальные покрытия для крупных клиентов.
XYZ-аналитика спроса: Оценивает стабильность спроса. Например, базовые эмали для повседневного использования могут быть в группе X, а специализированные или сезонные продукты – в Y или Z.
Анализ структуры чека: Выявление типичных комбинаций покупок (например, краска + грунтовка + кисть), что помогает в кросс-продажах.
Матрица BCG: Помогает оценить позиции различных линеек ЛКМ в продуктовом портфеле (например, "звезды" – высококачественные ВД-краски, "дойные коровы" – стабильные органорастворимые эмали).

Анализ прибыли и рентабельности продукции

Прибыль является абсолютным показателем, характеризующим результат деятельности предприятия, тогда как рентабельность — относительный показатель, демонстрирующий эффективность использования ресурсов. Рентабельность показывает, сколько рублей прибыли приходится на рубль активов или капитала, и является индикатором успешности бизнеса.

Рентабельность продаж (ROS) — это отношение прибыли к выручке бизнеса, показывающее, сколько прибыли получает бизнес с каждого рубля выручки.

Формула для расчета рентабельности продаж:

ROS = (Прибыль / Выручка) × 100%

Различают рентабельность по чистой, маржинальной, валовой и операционной прибыли. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» важно отслеживать динамику ROS по каждой категории продукции, чтобы понимать, какие из них наиболее прибыльны.

Факторный анализ прибыли: Метод, который помогает выяснить, какие факторы и как влияют на изменение прибыли компании.
Ключевые факторы, влияющие на прибыль, включают:

Объем реализации (Q)
Цена реализации продукта (P)
Себестоимость товара или услуги (S)
Налоги (T)
Прочие расходы

Пример факторного анализа прибыли от продаж (П) для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» (гипотетические данные):
Пусть П = Q × (P — S)

Показатель	Базисный период (2023)	Отчетный период (2024)
Объем продаж (Q), ед.	100 000	110 000
Цена (P), руб./ед.	150	160
Себестоимость (S), руб./ед.	100	105
Прибыль (П), руб.	5 000 000	6 050 000

Влияние изменения объема продаж (Q):
ΔΠ_Q = (Q₁ — Q₀) × (P₀ — S₀) = (110 000 — 100 000) × (150 — 100) = 10 000 × 50 = 500 000 руб.
Влияние изменения цены (P):
ΔΠ_P = Q₁ × (P₁ — P₀) = 110 000 × (160 — 150) = 110 000 × 10 = 1 100 000 руб.
Влияние изменения себестоимости (S):
ΔΠ_S = Q₁ × (S₀ — S₁) = 110 000 × (100 — 105) = 110 000 × (-5) = -550 000 руб.
Общее изменение прибыли:
ΔΠ = 500 000 + 1 100 000 — 550 000 = 1 050 000 руб.
(Проверка: 6 050 000 — 5 000 000 = 1 050 000 руб.)

Этот анализ показывает, что, несмотря на рост себестоимости, увеличение объема продаж и цены значительно компенсировало это негативное влияние, обеспечив общий рост прибыли.

Анализ себестоимости продукции и операционных расходов

Себестоимость продукции — значимый показатель при анализе продаж, с помощью которого можно определить рентабельность товара и правильно выставить ценообразование. Для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» контроль себестоимости особенно важен в условиях роста цен на импортные компоненты.

Материалоемкость позволяет оценить эффективность использования сырья, показывая количество валовой прибыли на каждый рубль использованного сырья. Снижение материалоемкости (например, за счет оптимизации рецептур или поиска более дешевых аналогов) напрямую влияет на снижение себестоимости и рост прибыли.

Операционные расходы (OPEX) — это средства, которые организация использует для поддержания своей деятельности (аренда, зарплата, маркетинг, логистика). Их анализ позволяет выявить возможности для оптимизации и снижения издержек, что также повышает рентабельность и конкурентоспособность.

Оценка прочих ключевых показателей и их взаимосвязь со спросом

Помимо основных, существуют и другие важные показатели, которые дополняют картину деятельности предприятия и влияют на спрос:

Чистая прибыль: Часть выручки, оставшаяся после всех расходов, включая налоги. Является конечным показателем эффективности.
Денежный поток: Важен для оценки ликвидности и платежеспособности компании.
Точка безубыточности: Объем продаж, при котором доходы покрывают все расходы. Понимание точки безубыточности помогает планировать минимальные объемы производства и продаж.
Средний чек: Показывает среднюю сумму покупки клиента. Увеличение среднего чека (например, за счет кросс-продаж сопутствующих товаров) напрямую влияет на выручку.
Доля рынка: Важный показатель конкурентной позиции предприятия. Рост доли рынка часто свидетельствует о росте спроса на продукцию компании.
Производительность труда и выработка труда: Показывают эффективность использования трудовых ресурсов, влияя на себестоимость и конкурентоспособность.
Качество продукции: Определяет лояльность клиентов и их готовность платить более высокую цену.
Оборачиваемость активов: Показывает, насколько эффективно активы генерируют выручку.

Влияние макро- и микроэкономических факторов на деятельность ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург»

На прибыльность предприятия, а следовательно, и на спрос, влияют как внешние, так и внутренние факторы.
Внешние (макроэкономические) факторы:

Общая экономическая ситуация в стране: Рост ВВП, стабильность экономической системы способствуют росту потребительского и инвестиционного спроса.
Законодательное и налоговое регулирование: Изменения в законодательстве (например, ужесточение экологических норм) или налоговой нагрузке могут повлиять на издержки и конкурентоспособность.
Наличие ограничений и санкций: Как было отмечено, санкции существенно повлияли на цепочки поставок компонентов для ЛКМ, увеличив их стоимость и сроки.
Уровень платежеспособного спроса и предложения: Определяет общие возможности рынка.
Инфляция, курсы валют: Напрямую влияют на себестоимость импортных компонентов, ценообразование и покупательную способность.

Внутренние (микроэкономические) факторы:

Качество продукции: Высокое качество способствует формированию лояльности и конкурентному преимуществу.
Ассортимент: Соответствие ассортимента потребностям рынка.
Эффективность логистики и управления запасами: Обеспечивает своевременное наличие продукции и минимизирует издержки.
Производственные мощности и технологии: Современное оборудование позволяет снижать себестоимость и улучшать качество.
Квалификация персонала: Влияет на производительность и качество.
Маркетинговые и сбытовые усилия: Продвижение продукции, работа с клиентами.
Действия конкурентов: Ценовые войны, запуск новых продуктов, агрессивный маркетинг – все это требует оперативной реакции.

Комплексный анализ всех этих показателей и факторов позволит ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» не только понять текущую ситуацию, но и разработать обоснованные стратегии для прогнозирования и стимулирования спроса, адаптированные к динамичным условиям российского рынка.

Проблемы прогнозирования спроса в российской экономике и разработка управленческих решений

Российская экономика, находясь в условиях трансформации и адаптации к новым геополитическим реалиям, представляет собой крайне сложную среду для точного прогнозирования спроса. Предприятия, особенно в таких чувствительных к макроэкономике отраслях, как производство лакокрасочных материалов, сталкиваются с рядом специфических вызовов.

Специфика проблем прогнозирования спроса в российской экономике

Одной из основных проблем прогнозирования спроса в российской экономике является высокая волатильность и непредсказуемость рынка, обусловленная целым комплексом взаимосвязанных факторов:

Геополитические риски и санкции: Введенные экономические санкции привели к перебоям в традиционных цепочках поставок, особенно для импортных компонентов, критически важных для производства ЛКМ. Это не только увеличивает издержки и сроки, но и создает неопределенность относительно будущих поставок. Внешнеторговые условия постоянно меняются, а удорожание заемных средств для бизнеса из-за высокой ключевой ставки ЦБ ограничивает возможности для инвестиций и развития.
Инфляционное давление: Сдвиг в структуре производства, разбалансировка спроса и предложения (например, из-за ухода иностранных производителей или переориентации на внутренний рынок) являются ключевыми факторами ускорения инфляции. Высокая инфляция негативно влияет на реальные располагаемые доходы населения и покупательную способность, а также увеличивает издержки предприятий, делая прогнозирование цен и объемов спроса крайне сложным.
Низкий уровень инвестиционной активности: Усугубляется жесткой денежно-кредитной политикой и высокой ключевой ставкой Центрального банка. Это препятствует росту предложения, особенно в долгосрочной перспективе, и может привести к стагнации экономики, что напрямую сказывается на спросе на индустриальные ЛКМ, зависящие от инвестиционных проектов.
Дефицит рабочей силы: Особенно остро проявляется дефицит продуктивного населения в возрасте 20-40 лет. Это ограничивает возможности для наращивания выпуска продукции и удовлетворения растущего спроса, создавая условия для "перегрева" экономики и ускорения инфляции. Для производства ЛКМ это означает удорожание труда и потенциальные проблемы с объёмами производства.
Проблемы импортозамещения: Несмотря на государственную поддержку, импортозамещение сталкивается с рядом трудностей: дефицит кадров, переток капитала в сферы, не формирующие предложение для удовлетворения потребительского спроса, а также недостаточная конкурентоспособность некоторых российских аналогов на мировом рынке. Существуют проблемы технологической зависимости от зарубежных поставщиков комплектующих и оборудования, что затрудняет полноценное замещение и влияет на качество и себестоимость ЛКМ.

Проблемы, связанные с качеством данных и применением методов

Помимо макроэкономических вызовов, предприятия сталкиваются с внутренними проблемами, которые снижают точность прогнозирования:

Недостаточная точность прогнозов: Часто связана с отсутствием качественной информации, неполным учетом факторов, влияющих на спрос, или использованием только одного, не всегда подходящего метода прогнозирования.
Отсутствие "календаря событий": Предприятия часто сталкиваются с проблемами, связанными с отсутствием систематизированного "календаря событий" для корректной интерпретации исторических данных о продажах. Без фиксации таких факторов, как акции, праздники, изменения цен, крупные контракты, геополитические события или даже погодные аномалии, исторические данные могут давать искаженную картину, и "выбросы" принимаются за обычную динамику, что приводит к неверным прогнозам.
Консерватизм компаний и страх перед быстрыми изменениями: Многие российские предприятия демонстрируют нежелание или неспособность быстро адаптироваться к новым технологиям. Консерватизм и страх перед внедрением новых методов прогнозирования, таких как искусственный интеллект и машинное обучение, препятствуют повышению эффективности и точности прогнозов. Часто это связано с недостатком квалифицированных кадров, отсутствием ресурсов на обучение и нежеланием инвестировать в инновации.
Недостаток квалифицированных кадров: Для работы со сложными аналитическими моделями и инструментами ИИ/МО требуется высокая квалификация специалистов, которых на рынке труда не хватает.

Принципы эффективного управленческого решения в прогнозировании

Для успешной реализации вышеуказанных рекомендаций необходимо руководствоваться следующими принципами:

Принцип единства: Все подразделения компании (продажи, маркетинг, производство, логистика, финансы) должны работать в единой системе прогнозирования, обмениваться данными и согласовывать свои планы.
Принцип участия: Привлечение всех заинтересованных сторон к процессу прогнозирования повышает точность и приемлемость результатов.
Принцип непрерывности: Прогнозирование должно быть непрерывным процессом, а не разовым мероприятием. Прогнозы должны регулярно пересматриваться и корректироваться.
Принцип гибкости: Система прогнозирования должна быть достаточно гибкой, чтобы быстро адаптироваться к новым условиям и изменениям на рынке.
Принцип ответственности: Четкое распределение ответственности за точность прогнозов и их влияние на бизнес-результаты.

Применение этих принципов и рекомендаций позволит ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» значительно повысить точность прогнозов, снизить риски и улучшить свои финансовые показатели в условиях сложной и динамичной российской экономики.

Практические рекомендации и стратегии по стимулированию спроса на ла��окрасочную продукцию для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург»

В условиях избыточного предложения и усиливающейся ценовой конкуренции на российском рынке лакокрасочных материалов, как было отмечено в обзоре, простое производство качественной продукции уже недостаточно. ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» необходимо активно применять комплексные стратегии стимулирования спроса, адаптированные под текущие рыночные реалии и специфику отрасли. Стимулирование сбыта является ключевым элементом маркетинговых коммуникаций, призванным ускорить или увеличить продажи товаров и услуг, а также помочь в управлении спросом на отдельные категории товаров.

Удачные стратегии стимулирования спроса позволяют увеличить продажи, выделить бренд среди конкурентов, закрепить отношения с лояльными покупателями и привлечь новую аудиторию. Основные сложности в продвижении ЛКМ связаны с сезонностью потребления, наличием нескольких целевых групп (B2B и B2C), необходимостью преодоления стереотипов о небезопасности продукта, высокой конкуренцией и зачастую ограниченным рекламным бюджетом.

1. Ценовая политика и методы стимулирования продаж

В условиях ценовой конкуренции и избыточного предложения на рынке ЛКМ, важно сосредоточиться на оптимальном соотношении цены и качества продукции, а также на предложении конкурентоспособных цен.

Использование ценовых методов стимулирования: Скидки, бонусы, кэшбек напрямую влияют на стоимость продукта для покупателя, делая покупку более выгодной.
- Сезонные скидки: Учитывая высокую сезонность спроса на ЛКМ (пики весной/летом), можно предлагать скидки на "непопулярные" месяцы для сглаживания динамики спроса.
- Скидки за объем: Для B2B-клиентов, закупающих большие партии.
- Программы лояльности: Накопительные бонусы или кэшбек для постоянных клиентов (B2C и B2B).
Акции типа "2 по цене 1" или "скидка на второй товар": Эффективны для стимулирования импульсных покупок и увеличения среднего чека в B2C-сегменте.
Продажа товаров в комплектах (бандлинг): Когда к основному продукту (например, краске) предлагается сопутствующий (грунтовка, растворитель, кисть) по сниженной суммарной цене. Это не только повышает средний чек, но и упрощает выбор для покупателя.
Установка временных или ступенчатых оптовых цен: Последовательно снижающихся с учетом условий производства и сокращения издержек. Для B2B-клиентов это может быть стимулом к увеличению объемов закупок.
Гибкое ценообразование для B2B: Индивидуальные ценовые предложения для крупных промышленных клиентов, основанные на объеме заказа, длительности сотрудничества и условиях поставки.

2. Формирование ассортиментной политики и инновации

Ассортиментная политика должна быть динамичной и отвечать меняющимся потребностям рынка.

Формирование ассортимента, отвечающего потребностям целевой аудитории: Включая как бытовой (B2C), так и промышленный (B2B) сегменты. Для B2C – широкий выбор цветов, удобство применения, экологичность. Для B2B – специализированные свойства, долговечность, соответствие стандартам.
Расширение ассортимента путем внедрения новых продуктов или услуг: Основанных на анализе рыночных трендов и потребностей потребителей. Например, разработка продукции для специфических видов поверхностей или условий эксплуатации.
Актуализация ассортимента за счет модернизации существующих продуктов: Внедрение новых технологий и реорганизация предложения для повышения конкурентоспособности.
Разработка и продвижение экологически безопасных ЛКМ: (без запаха, с низким содержанием летучих органических соединений) в ответ на растущий потребительский спрос на такие характеристики. Это позволяет дифференцироваться от конкурентов и привлекать более осознанную аудиторию.
Использование инновационных продуктов, таких как грунт-эмали: Как выгодной альтернативы традиционным материалам. Активное продвижение их преимуществ (экономия времени, снижение затрат на материалы) может создать новый спрос.

3. Эффективные стратегии продвижения и коммуникации

Комплексный подход к продвижению, учитывающий особенности B2B и B2C сегментов рынка ЛКМ, а также современные цифровые инструменты.

Цифровой маркетинг:

SEO-оптимизация сайта компании: По ключевым запросам, релевантным для рынка ЛКМ ("купить краску для металла оптом", "эмаль промышленная", "краска для стен без запаха", "грунт-эмаль для дерева"). Это повысит видимость компании в поисковых системах и привлечет целевой трафик.
Контент-маркетинг: Создание и распространение полезного, экспертного контента:
- Инструкции и видеогайды: Пошаговые руководства по применению продукции, выбору цвета, подготовке поверхности.
- Обзоры новых технологий покраски: Для B2B-сегмента – статьи о преимуществах использования инновационных покрытий в промышленности.
- Кейсы с фотографиями "до/после": Реальные примеры использования продукции для жилых помещений или промышленных объектов.
- Блог с экспертными статьями: Поможет укрепить репутацию компании как лидера в отрасли.
Развитие экспертного позиционирования в социальных сетях:
- ВКонтакте, Telegram-каналы: Регулярные посты с полезным контентом, ответами на вопросы, конкурсами и розыгрышами консультаций (для B2C).
- Профильные форумы и группы для B2B-сегмента: Участие в дискуссиях, предоставление экспертных комментариев, демонстрация решений для промышленных задач.
Email-маркетинг: Регулярные рассылки новостей об ассортименте, спецпредложений, инструкций, напоминаний о сезонных акциях и скидках. Сегментация базы подписчиков для персонализированных рассылок (B2C/B2B).
Целевая и контекстная реклама: В Яндекс.Директ и Google Ads для охвата прямого и категорийного спроса. Настройка рекламы по геотаргетингу (Екатеринбург и Свердловская область).
Размещение рекламы на маркетплейсах (например, Ozon, Wildberries, ВсеИнструменты.ру): С использованием привлекательных УТП (уникальных торговых предложений), подробными описаниями, качественными фотографиями и отзывами.

Традиционный маркетинг и PR:

Корпоративный PR: Для повышения узнаваемости компании (brand awareness) и создания устойчивой репутации эксперта, новатора и надежного поставщика. Участие в отраслевых выставках, публикация пресс-релизов, сотрудничество со СМИ.
Рекламные кампании: С учетом специфики и сезонности потребления ЛКМ, с акцентом на преимущества бренда для целевой аудитории (например, удобство выбора цвета, долговечность, экономичность). Использование наружной рекламы, рекламы в специализированных журналах для строителей и дизайнеров.

4. Улучшение клиентского опыта и сервиса

Высокий уровень обслуживания и клиентский сервис становятся ключевыми дифференциаторами на высококонкурентном рынке.

Развитие послепродажного обслуживания: Техническое консультирование, поддержка по применению, помощь в решении проблем. Это способствует построению более прочных отношений с клиентами и повышению их лояльности, особенно для B2B-сегмента.
Предоставление длительных гарантий на продукцию: В ответ на запросы покупателей и для укрепления доверия к качеству. Это важный конкурентный фактор в условиях, когда некоторые производители удешевляют рецептуры.
Обучение сотрудников: Для повышения их экспертности в продукции, умения предлагать сопутствующие товары и повышать средний чек.
Внедрение онлайн-сервисов: Таких как системы онлайн-колеровки на сайте компании, которые позволяют клиентам визуализировать цвет краски в различных условиях или подбирать оттенки. Это повышает удобство выбора и удовлетворенность клиентов.
Оперативная обратная связь: Системы CRM для отслеживания запросов клиентов, быстрой обработки жалоб и предложений.

5. Общие рекомендации по реализации и мониторингу стратегий

Поэтапное внедрение и отслеживание эффективности: Внедрять методы стимулирования спроса поэтапно, постоянно отслеживая их эффективность через ключевые метрики (объем продаж, средний чек, количество новых клиентов, повторные покупки, ROS).
Социальная и экологическая ответственность: Обеспечить социальную и экологическую ответственность производства и продукции. Это не только требование современного рынка, но и мощный фактор формирования положительного имиджа и привлечения лояльных клиентов.
Развитие и оптимизация каналов дистрибуции: Расширение присутствия в онлайн-каналах, развитие партнерских сетей, оптимизация логистики для обеспечения доступности продукции.
Глубокое понимание психографического портрета потребителя: Четко понимать мотивацию, ценности и образ жизни целевых потребителей (как B2C, так и B2B) для более точного таргетирования маркетинговых усилий и разработки релевантных предложений.

Применение этих комплексных рекомендаций позволит ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» не только эффективно стимулировать спрос на лакокрасочную продукцию, но и укрепить свои позиции на российском рынке, адаптируясь к его динамичным условиям и вызовам.

Заключение

Настоящая дипломная работа посвящена глубокому исследованию теоретических и практических аспектов прогнозирования спроса на товары и услуги, с акцентом на разработку рекомендаций для компании ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург», работающей на российском рынке лакокрасочной продукции. В условиях высокой волатильности экономики, геополитических вызовов и санкционного давления, точное прогнозирование и эффективное стимулирование спроса становятся фундаментом устойчивого развития предприятия.

В ходе исследования были успешно решены все поставленные задачи и достигнута главная цель работы.

Теоретические основы спроса: Были раскрыты фундаментальные экономические теории спроса, его сущность, виды (величина спроса, цена спроса, платежеспособный спрос), закон спроса и исключения из него (товары Гиффена). Проанализированы ценовые и неценовые факторы, формирующие спрос, с примерами их проявления на рынке ЛКМ. Особое внимание уделено концепции эластичности спроса (по цене, по доходу, перекрестная эластичность) и ее практическому значению для ценообразования. Изучены основные теории потребительского поведения, включая эффект дохода и замещения, а также комплексные модели (Энгеля-Коллата-Блэкуэлла), что позволило глубже понять мотивацию покупателей лакокрасочной продукции.
Методы прогнозирования спроса: Представлен всесторонний обзор современных методов прогнозирования, разделенных на качественные (экспертные оценки, метод Дельфи, метод аналогий, маркетинговые исследования) и количественные (модели временных рядов – скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание, ARIMA; регрессионный анализ – линейная, множественная регрессия). Оценена роль современных подходов, таких как машинное обучение и искусственный интеллект (нейронные сети, генетические алгоритмы), в повышении точности прогнозов. Выявлены ограничения и сложности в применении каждого типа методов, подчеркнута необходимость комплексного подхода и учета требований к объему и качеству данных.
Особенности российского рынка ЛКМ: Проведено детальное исследование текущего состояния российского рынка лакокрасочных материалов. Представлены актуальные статистические данные по объемам производства, потребления, импорта и экспорта ЛКМ, проанализирована структура рынка (доминирование водно-дисперсионных и органорастворимых ЛКМ), географическая концентрация и новые тенденции (рост спроса на эко-ЛКМ, онлайн-продажи, грунт-эмали). Выявлены ключевые макроэкономические факторы (развитие строительного сектора, гос. политика, ключевая ставка ЦБ, инфляция, курс рубля, санкции) и микроэкономические факторы (цена, качество, ассортимент, инновации, логистика), формирующие спрос в современных условиях.
Экономический анализ ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург»: Разработана методология и проведен гипотетический экономический анализ деятельности компании ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» с использованием методов горизонтального, факторного и ABC/XYZ анализа. Детально проанализированы ключевые показатели: выручка и продажи (динамика, структура, сезонность, драйверы), прибыль и рентабельность (ROS, факторный анализ прибыли), себестоимость продукции и операционные расходы. Оценены прочие показатели (средний чек, точка безубыточности, доля рынка) и их взаимосвязь со спросом. Проанализировано влияние макро- и микроэкономических факторов на деятельность конкретного предприятия.
Проблемы прогнозирования и управленческие решения: Выявлены специфические проблемы прогнозирования спроса в российской экономике, связанные с высокой волатильностью рынка, геополитическими рисками, инфляцией, дефицитом кадров и проблемами импортозамещения. Отдельно рассмотрены сложности, обусловленные качеством данных (отсутствие "календаря событий") и консерватизмом компаний. Сформулирован комплекс управленческих решений для повышения эффективности прогнозов, включающий внедрение ИИ/МО, "очистку" исторических данных, использование комбинации методов, создание специализированных команд, диверсификацию поставщиков и постоянный анализ ошибок. Обоснованы принципы единства, участия, непрерывности и гибкости в системе прогнозирования.
Практические рекомендации по стимулированию спроса: Разработаны конкретные, адаптированные под российский рынок и специфику лакокрасочной продукции рекомендации для ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург». Они включают стратегии ценовой политики (скидки, бандлинг, оптовые цены), формирования ассортимента (эко-ЛКМ, грунт-эмали), комплексный план продвижения (SEO, контент-маркетинг, SMM, email-маркетинг, маркетплейсы, PR) и улучшение клиентского опыта (послепродажное обслуживание, длительные гарантии, онлайн-сервисы). Подчеркнута важность поэтапного внедрения, мониторинга эффективности и учета психографического портрета потребителя.

Научная новизна работы заключается в разработке адаптированного фреймворка экономического анализа для предприятия ЛКМ в российских условиях, а также в формулировании комплексных управленческих решений для повышения точности прогнозов с учетом специфических барьеров российского рынка (консерватизм компаний, отсутствие "календаря событий").

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные рекомендации и стратегии по прогнозированию и стимулированию спроса могут быть непосредственно применены в деятельности ООО «Паркер-Пэйнт Екатеринбург» и аналогичных предприятий. Их внедрение позволит компании повысить точность прогнозов, оптимизировать производственные и логистические процессы, эффективно управлять запасами, снизить риски, увеличить объем продаж и укрепить конкурентные позиции на динамичном российском рынке лакокрасочной продукции.

Федеральный закон «Об акционерных обществах» от 26.12.1995 N 208-ФЗ.
Федеральный закон Российской Федерации «О связи» от 07.07.2003 N 126-ФЗ.
Федеральный закон «О естественных монополиях» от 17.08.1995 N 147-ФЗ.
Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2026 год и на плановый период 2027 и 2028 годов // Официальный сайт Министерства экономического развития РФ, раздел «Прогнозы социально-экономического развития». 26 сентября 2025 г. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/409605663/ (дата обращения: 25.10.2025).
Акулич И.Л. Маркетинг: Учебник для студ. экон. спец. вузов. 6-е изд., испр. Минск: Высшая школа, 2009. 512 с.
Алексунин В.А. Маркетинг в отраслях и сферах деятельности: Учебник. 3-е изд. М.: Дашков и К, 2009. 716 с.
Алешина И.В. Маркетинг для менеджеров. Учебное пособие. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2010. 456 с.
Ауезова К.Т. Учебно-методическое пособие по дисциплине Менеджмент. Астана: Евразийский Национальный университет, 2011. 77 с.
Басовский Л.Е. Маркетинг. Курс лекций. М.: ИНФРА-М, 2010. 224 с.
Благуш И.С. Менеджмент в 3-х частях. Часть 1. Общий менеджмент. Пособие. Минск: МГЛУ, 2010. 123 с.
Богалдин-Малых В.В. Маркетинг и управление в сфере туризма и социально-культурного сервиса: Учебное пособие. М.: МПСИ, 2010. 560 c.
Виханский О.С. Менеджмент. Учебное пособие. 3-е изд. М.: Экономистъ, 2011. 528 c.
Голованев Ю.К. Эффективность управленческих решений. М., 2009.
Короленок Г.А. Менеджмент в торговле. Конспект лекций. Минск: БГЭУ, 2010. 125 с.
Анализ выручки: 4 основных метода // Академия продаж. URL: https://sales-akademy.ru/blog/analiz-vyruchki (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ выручки предприятия: как правильно проводить // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/analiz-vyruchki/ (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ рекламной активности марок лакокрасочных материалов. URL: https://www.marketing.spb.ru/lib-research/adv_lkm.htm (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ российского рынка ЛКМ: структура, динамика и прогнозы // СИБУР Клиентам. URL: https://www.sibur.ru/ru/sibur-klientam/analitika/Analiz-rossiyskogo-rynka-LKM-struktura-dinamika-i-prognozy/ (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ рынка лакокрасочных материалов в России — демоверсия отчета Busi // BusinesStat. URL: https://businesstat.ru/images/demo/lkm_demover.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ спроса: что это, методы и факторы — как анализировать спрос в маркетинге // Web-comp.ru. URL: https://web-comp.ru/blog/analiz-sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Анализ эффективности деятельности [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9B%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 25.10.2025).
Ассортиментная политика: что это, цели и задачи, направление, формирование, анализ, примеры // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/assortimentnaya-politika/ (дата обращения: 25.10.2025).
В России в 2023 году выросло потребление лакокрасочных материалов // Полимеры.ру. URL: https://polymery.ru/news/v-rossii-v-2023-godu-vyroslo-potreblenie-lakokrasochnykh-materialov (дата обращения: 25.10.2025).
Влияние прибыли на выручку // Skypro. URL: https://sky.pro/media/vliyanie-pribyli-na-vyruchku/ (дата обращения: 25.10.2025).
Закон спроса и предложения — понятие и наглядные примеры // Skysmart.ru. URL: https://skysmart.ru/articles/obshestvoznanie/zakon-sprosa-i-predlozheniya (дата обращения: 25.10.2025).
Закон спроса и предложения • Обществознание, Экономика // Фоксфорд Учебник. URL: https://foxford.ru/wiki/obschestvoznanie/zakon-sprosa-i-predlozheniya (дата обращения: 25.10.2025).
Как анализировать продажи товаров и услуг: техники и советы // Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru/blogs/articles/analiz-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Как анализировать спрос на товар: эффективные методы и инструменты // Skypro. URL: https://sky.pro/media/kak-analizirovat-spros-na-tovar/ (дата обращения: 25.10.2025).
Как выбрать надёжного производителя ЛКМ для контрактного производства под МП // GOODHIM. URL: https://goodhim.ru/articles/kak-vybrat-nadyezhnogo-proizvoditelya-lkm-dlya-kontraktnogo-proizvodstva-pod-mp/ (дата обращения: 25.10.2025).
Как искусственный интеллект преобразует российский бизнес в 2025 году // VC.ru. URL: https://vc.ru/ai/1047814-kak-iskusstvennyy-intellekt-preobrazuet-rossiyskiy-biznes-v-2025-godu (дата обращения: 25.10.2025).
Как оперативно принимать управленческие решения на основе данных по прогнозу спроса — советы SMART business // Smart-it.com. URL: https://smart-it.com/blog/kak-operativno-prinimat-upravlencheskie-resheniya-na-osnove-dannyh-po-prognozu-sprosa-sovety-smart-business/ (дата обращения: 25.10.2025).
Как увеличить продажи в магазине красок: лучшие стратегии для стимулирования импульсивных покупок // Robotint.ru. URL: https://robotint.ru/blog/kak-uvelichit-prodazhi-v-magazine-krasok-luchshie-strategii-dlya-stimulirovaniya-impulsivnyh-pokupok (дата обращения: 25.10.2025).
Как узнать спрос на товар или услугу: виды и методы определения спроса // Webolution.ru. URL: https://webolution.ru/blog/kak-uznat-spros-na-tovar-%D0%B8%D0%BB%D0%B8-%D1%83%D1%81%D0%BB%D1%83%D0%B3%D1%83/ (дата обращения: 25.10.2025).
Какие есть методы прогнозирования спроса и как ими пользоваться // Skillbox.ru. URL: https://skillbox.ru/media/marketing/metody_prognozirovaniya_sprosa/ (дата обращения: 25.10.2025).
Какие макроэкономические показатели важны бизнесу — ТОП-4 индикатора // SberCIB. URL: https://sbercib.ru/company/press/kakie-makroekonomicheskie-pokazateli-vazhny-biznesu—top-4-indikatora (дата обращения: 25.10.2025).
Какие проблемы будут главными для российской экономики в 2024 году // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investitsii/503463-kakie-problemy-budut-glavnymi-dla-rossiiskoi-ekonomiki-v-2024-godu (дата обращения: 25.10.2025).
Ключевые показатели состояния потребительского рынка. Прогнозирование спроса // Studme.org. URL: https://studme.org/210086/marketing/klyuchevye_pokazateli_sostoyaniya_potrebitelskogo_rynka_prognozirovanie_sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Ключевые показатели эффективности предприятия // Profiz.ru. URL: https://www.profiz.ru/sr/10_2008/eff_pred/ (дата обращения: 25.10.2025).
Комплексная медийная кампания для крупнейшего мирового производителя красок // Performance.ru. URL: https://performance.ru/blog/keys-kompleksnaya-mediynaya-kampaniya-dlya-krupneyshego-mirovogo-proizvoditelya-krasok (дата обращения: 25.10.2025).
Лакокрасочные материалы (рынок России) // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9B%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 25.10.2025).
Метод Дельфи — экспертный метод прогнозирования в маркетинге // Blog.delo.ai. URL: https://blog.delo.ai/method-delphi/ (дата обращения: 25.10.2025).
Метод прогнозирования: анализ временных рядов // Help.sap.com. URL: https://help.sap.com/docs/SAP_BUSINESSOBJECTS_PLANNING_AND_CONSOLIDATION/4d6a63aa002a0b41b6df35b804535451/4d6a63aa002a0b41b6df35b804535451.html (дата обращения: 25.10.2025).
Методика ценового стимулирования продаж сопутствующей продукции // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-tsenovogo-stimulirovaniya-prodazh-soputstvuyuschey-produktsii (дата обращения: 25.10.2025).
Методы анализа потребительского спроса // Studme.org. URL: https://studme.org/211029/marketing/metody_analiza_potrebitelskogo_sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Методы экспертных оценок прогнозирования спроса // Studme.org. URL: https://studme.org/110915/marketing/metody_ekspertnyh_otsenok_prognozirovaniya_sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Методы и модели анализа прогнозирования экономических моделей // Elar.urfu.ru. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/28552/1/kiv_2014_02.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
Методы прогнозирования спроса // Ростовская Школа Логистики. URL: https://rostov-logistics.ru/article/metody-prognozirovaniya-sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Методы прогнозирования спроса — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-prognozirovaniya-sprosa (дата обращения: 25.10.2025).
Методы прогнозирования спроса для оптимизации производства и запасов // Blog.fenix.help. URL: https://blog.fenix.help/metody-prognozirovaniya-sprosa-dlya-optimizatsii-proizvodstva-i-zapasov/ (дата обращения: 25.10.2025).
Методы стимулирования сбыта: виды и правила использования // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/metody-stimulirovaniya-sbyta/ (дата обращения: 25.10.2025).
Мишустин оценил перспективы России в переориентации на несырьевой экспорт // Ведомости. 22.10.2025. URL: https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2025/10/22/1070513-mishustin-otsenil-perspektivi (дата обращения: 25.10.2025).
Моделирование потребительского спроса по многофакторным динамическим моделям // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-potrebitelskogo-sprosa-po-mnogofaktornym-dinamicheskim-modelyam (дата обращения: 25.10.2025).
Моделирование влияния санкций и импортозамещения на показатели рынка // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-vliyaniya-sanktsiy-i-importozamescheniya-na-pokazateli-rynka (дата обращения: 25.10.2025).
Муравьева Е.В. Проблемы прогнозирования спроса на специалистов в регионе в условиях модернизации экономики // Creativeconomy.ru. 2010. URL: https://creativeconomy.ru/articles/8617 (дата обращения: 25.10.2025).
На рынке ОФЗ сохраняется высокая волатильность; ожидаем, что результаты заседания ЦБ смогут поддержать котировки госбумаг // Fomag.ru. URL: https://fomag.ru/news/na-rynke-ofz-sokhranyaetsya-vysokaya-volatilnost-ozhidaem-chto-rezultaty-zasedaniya-tsb-smogut-podderzhat-kotirovki-gosbumag/ (дата обращения: 25.10.2025).
Настроить яркость. Главное о рынке лакокрасочных материалов в России // Гликоли.Ру. URL: https://glycols.ru/blog/glavnoe-o-rynke-lakokrasochnykh-materialov-v-rossii/ (дата обращения: 25.10.2025).
Названы макроэкономические факторы, влиявшие на деятельность производителей ЛКМ в 2014 году // Lkmportal.com. URL: https://lkmportal.com/articles/nazvany-makroekonomicheskie-faktory-vliyavshie-na-deyatelnost-proizvoditeley-lkm-v-2014-godu (дата обращения: 25.10.2025).
Обзор методов статистического анализа временных рядов и проблемы, возникающие при анализе нестационарных временных рядов // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-statisticheskogo-analiza-vremennyh-ryadov-i-problemy-voznikayuschie-pri-analize-nestatsionarnyh-vremennyh-ryadov (дата обращения: 25.10.2025).
Обзор российских методик прогнозирования спроса и предложения труда и компетенций // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-rossiyskih-metodik-prognozirovaniya-sprosa-i-predlozheniya-truda-i-kompetentsiy (дата обращения: 25.10.2025).
Объем продаж ЛКМ достигнет ₽ 27,1 млрд к 2020 году // Advis.ru. URL: https://www.advis.ru/php/view_news.php?id=8C327091-6286-4F43-A16D-916A8C7A0064 (дата обращения: 25.10.2025).
Официальный сайт ОАО МГТС. URL: http://mgts.ru (дата обращения: 25.10.2025).
Основы регрессионного анализа // ArcGIS Pro. URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/spatial-statistics/understandingregressionanalysis.htm (дата обращения: 25.10.2025).
Особенности прогнозирования спроса на рынке продукции промышленного назначения // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-prognozirovaniya-sprosa-na-rynke-produktsii-promyshlennogo-naznacheniya (дата обращения: 25.10.2025).
ОЭЗ «Моглино»: 13 лет роста, вызовов и инвестиций // ПАИ. URL: https://informpskov.ru/news/211750.html (дата обращения: 25.10.2025).
Планирование рекламной кампании для ЛКМ // Advlab.ru. URL: https://www.advlab.ru/article/plan_lkm_reklamnaya_kampaniya.htm (дата обращения: 25.10.2025).
Планирование спроса: полное руководство для растущих компаний // VC.ru. URL: https://vc.ru/marketing/1069396-planirovanie-sprosa-polnoe-rukovodstvo-dlya-rastushchih-kompaniy (дата обращения: 25.10.2025).
Показатели эффективности деятельности предприятия: зачем нужны, какие выбрать для анализа // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/pokazateli-effektivnosti-deyatelnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 25.10.2025).
Показатели эффективности производства: анализ и оценка деятельности предприятия // Finacademy.net. URL: https://finacademy.net/materials/article/pokazateli-effektivnosti-proizvodstva (дата обращения: 25.10.2025).
Поиск новых путей: глобальная экономика в эпоху изменений // Фонд Росконгресс. URL: https://roscongress.org/materials/poisk-novykh-putey-globalnaya-ekonomika-v-epokhu-izmeneniy/ (дата обращения: 25.10.2025).
Практические выводы по результатам анализа финансовых показателей // E-xecutive.ru. URL: https://e-xecutive.ru/finance/investments/1986427-prakticheskie-vyvody-po-rezultatam-analiza-finansovyh-pokazatelei (дата обращения: 25.10.2025).
Проблемы импортозамещения в России 2024 году // Digitalved.ru. URL: https://digitalved.ru/blog/problemy-importozameshcheniya-v-rossii-2024-godu (дата обращения: 25.10.2025).
Проблемы импортозамещения и пути их решения в условиях санкционного давления // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-importozamescheniya-i-puti-ih-resheniya-v-usloviyah-sanktsionnogo-davleniya (дата обращения: 25.10.2025).
Прогнозирование волатильности российского биржевого рынка акций в условиях международных экономических санкций // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-volatilnosti-rossiyskogo-birzhevogo-rynka-aktsiy-v-usloviyah-mezhdunarodnyh-ekonomicheskih-sanktsiy (дата обращения: 25.10.2025).
Прогнозирование спроса. Традиционные и новые методы // Platforma.market. URL: https://platforma.market/blog/prod-forecast (дата обращения: 25.10.2025).
Прогнозирование спроса: методы, этапы и что нужно учесть // Mfpp.ru. URL: https://mfpp.ru/prognozirovanie-sprosa-metody-etapy-i-chto-nuzhno-uchest (дата обращения: 25.10.2025).
Прогнозирование спроса: как правильно сформировать, чтобы быть точным // Logikon.ru. URL: https://logikon.ru/company/blog/prognozirovanie-sprosa-kak-pravilno-sformirovat-chtoby-byt-tochnym/ (дата обращения: 25.10.2025).
Прогнозирование спроса (Demand forecasting) // Блог Napoleon IT. URL: https://napoleonit.ru/blog/prognozirovanie-sprosa-demand-forecasting/ (дата обращения: 25.10.2025).
Проект мероприятий по совершенствованию ценообразования на товары и услуги предприятия [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/u/618218-andrey-kocheshkov/107775-analiz-prodazh-kompanii-na-primere (дата обращения: 25.10.2025).
ПР-продвижение предприятий лакокрасочной отрасли // Fresh Russian Communications. URL: https://frcom.ru/pr-prodvizhenie-predpriyatij-lakokrasochnoj-otrasli/ (дата обращения: 25.10.2025).
Рентабельность продаж: что это такое и как рассчитать // InSales. URL: https://www.insales.ru/blogs/university/rentabelnost-prodazh (дата обращения: 25.10.2025).
Рентабельность продаж: что показывает, как её рассчитывать и анализировать // Modulbank.ru. URL: https://www.modulbank.ru/blog/rentabelnost-prodazh (дата обращения: 25.10.2025).
Рентабельность продаж: формулы, примеры расчета, определение, виды и нормы ROS // Битрикс24. URL: https://www.bitrix24.ru/blogs/articles/rentabelnost-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Российская экономика. URL: https://finance.mail.ru/2024-godu-rossiyskaya-ekonomika-stolknetsya-s-tre/ (дата обращения: 25.10.2025).
Российский рынок акций ожидает снижение на фоне корпоративных отчетов и инфляции // InvestFuture. 24.10.2025. URL: https://www.investfuture.ru/news/2025/10/24/rossiyskiy-rynok-aktsiy-ozhidaet-snizhenie-na-fone-korporativnykh-otchetov-i-inflyatsii (дата обращения: 25.10.2025).
Российский рынок лакокрасочных материалов. Вып. 2 // Drgroup.ru. URL: https://www.drgroup.ru/209-rossiyskiy-rynok-lakokrasochnyh-materialov.html (дата обращения: 25.10.2025).
Росстат 2024 год, статистика // Союзкраска. URL: https://souzkraska.ru/analitika/rosstat-2022-god-statistika.html (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок акций РФ к вечеру дрейфует в «минусе» у 2550п по индексу МосБиржи, решения ЦБ по ставке увеличили волатильность // Lenta.ru. 24.10.2025. URL: https://lenta.ru/news/2025/10/24/cbrate/ (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок индустриальных лакокрасочных материалов // Инфрахим. URL: https://www.infrahim.ru/articles/obzor-tendencij-rynka-industrialnyx-vidov-lkm-realii-i-perspektivy-razvitiya/ (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов в 2024–2025 гг.: рост производства и импортозамещение // MegaResearch. URL: https://megaresearch.ru/articles/rynok-lakokrasochnyh-materialov-v-2024-2025-gg-rost-proizvodstva-i-importozameshchenie.html (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов в России: динамика 2022 года // Business-gazeta.ru. URL: https://www.business-gazeta.ru/article/612261 (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов в России: итоги 2023 года и прогнозы на 2024 // Lkmportal.com. URL: https://lkmportal.com/articles/rynok-lakokrasochnykh-materialov-v-rossii-itogi-2023-goda-i-prognozy-na-2024 (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов (ЛКМ) в РФ – Анализ 2025: Динамика, Тенденции и Прогнозы // Alto Consulting Group. URL: https://alto-group.ru/otchot/russia/535-rynok-lakokrasochnyx-materialov-v-rossii.html (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов в России переживает важные изменения: главные тенденции 2024 года // Lkmportal.com. URL: https://lkmportal.com/articles/rynok-lakokrasochnykh-materialov-v-rossii-perezhivaet-vazhnye-izmeneniya-glavnye-tendentsii-2024-goda (дата обращения: 25.10.2025).
Рынок лакокрасочных материалов в россии 2013 завод лкм теплоизоплит абразивный материал где керамический купить плитка // Itsz.ru. URL: https://itsz.ru/analitika/ryinok-lakokrasochnyih-materialov-v-rossii-2013-zavod-lkm-teploizoplit-abrazivnyiy-material-gde-keramicheskiy-kupit-plitka.html (дата обращения: 25.10.2025).
Сравнительный анализ моделей прогнозирования спроса на гостиничные услуги // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-modeley-prognozirovaniya-sprosa-na-gostinichnye-uslugi (дата обращения: 25.10.2025).
Спрос и предложение. Факторы, влияющие на спрос и предложение. Закон спроса и предложения // Grandars.ru. URL: https://www.grandars.ru/student/ekonomicheskaya-teoriya/spros-i-predlozhenie.html (дата обращения: 25.10.2025).
Спрос на лакокрасочные материалы вырос на 7,1% за 2023 год // Полимеры.ру. URL: https://polymery.ru/news/spros-na-lakokrasochnye-materialy-vyros-na-71-za-2023-god (дата обращения: 25.10.2025).
Статистика // Росстат 2024 год. URL: https://souzkraska.ru/analitika/rosstat-2022-god-statistika.html (дата обращения: 25.10.2025).
Стимулирование продаж: Полное руководство по видам, методам, инструментам и стратегиям для увеличения сбыта // Evgenykuchugurov.ru. URL: https://evgenykuchugurov.ru/stimulirovanie-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Стимулирование продаж: что это, 13 видов+примеры // Kokoc.com. URL: https://kokoc.com/blog/stimulirovanie-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Стимулирование сбыта: эффективные методы и инструменты для увеличения продаж // Nipkef.ru. URL: https://nipkef.ru/about/blog/stimulirovanie-sbyta-effektivnye-metody-i-instrumenty-dlya-uvelicheniya-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Стратегии стимулирования продаж // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strategii-stimulirovaniya-prodazh (дата обращения: 25.10.2025).
Система прогнозирования спроса: принципы, методы анализа // Lsconsulting.ru. URL: https://lsconsulting.ru/poleznaya-informatsiya/prognozirovanie-sprosa-neobkhodimost-metody-i-oshibki/ (дата обращения: 25.10.2025).
Табличный процессор Excel в экономических и финансовых расчетах. Лекция 13: Прогнозирование. Регрессионный анализ, его реализация и прогнозирование // Intuit.ru. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2301/23/lecture/613 (дата обращения: 25.10.2025).
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ МИРОВОЙ ТОРГОВЛИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОТРЯСЕНИЙ // Вестник Алтайской академии экономики и права. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-mirovoy-torgovli-v-usloviyah-globalnyh-ekonomicheskih-potryaseniy (дата обращения: 25.10.2025).
Теоретические основы моделирования спроса на продукцию предприятия // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-osnovy-modelirovaniya-sprosa-na-produktsiyu-predpriyatiya (дата обращения: 25.10.2025).
Теория потребительского поведения // Studopedia.ru. URL: https://studopedia.ru/19_30121_teoriya-potrebitelskogo-povedeniya.html (дата обращения: 25.10.2025).
Теория потребительского поведения (выбора) — Экономика и управление: мир необъятного // Econom-online.com. URL: https://econom-online.com/mikroekonomika/2-2-teoriya-potrebitelskogo-povedeniya-vybora.html (дата обращения: 25.10.2025).
Теория спроса и предложения // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/5144185/page:2/ (дата обращения: 25.10.2025).
10 главных финансовых показателей деятельности предприятия // БИТ.Финанс. URL: https://bitfinance.ru/blog/10-glavnyh-finansovyh-pokazateley-deyatelnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 25.10.2025).
10 Способов Увеличить Продажи Краски: Как Продавать Больше и Эффективнее // Robotint.ru. URL: https://robotint.ru/blog/10-sposobov-uvelichit-prodazhi-kraski (дата обращения: 25.10.2025).
10 тенденций в производстве, которые меняют отрасль // Блог Станкофф.RU. URL: https://stankoff.ru/page/10-tendenciy-v-proizvodstve-kotorye-menyayut-otrasl (дата обращения: 25.10.2025).
БЛОК II. МИКРОЭКОНОМИКА Тема 3. Основы теории спроса и предложения // Econ.udsu.ru. URL: https://econ.udsu.ru/files/docs/study_materials/economic_theory_part1.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
Все графики в тетрадь!!!!! Тема 4. Поведение потребителя в рыночной экон // Studfile.net. URL: https://studfile.net/preview/4422268/page:3/ (дата обращения: 25.10.2025).
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРОГНОЗНАЯ МОДЕЛЬ СПРОСА ПРОДУКЦИИ ПРЕДПРИЯТИЯ // Elib.psu.by. URL: https://elib.psu.by/bitstream/123456789/23812/1/kudryavtsev.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ (ПРЕДПРИЯТИЯ) // Elib.bru.by. URL: https://elib.bru.by/repos/3092/1/economic_anal_deyatelnost_org.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
Экономическое поведение потребителя: многоуровневый подход к анализу // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-povedenie-potrebitelya-mnogourovnevyy-podhod-k-analizu (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность и ее виды // Studopedia.su. URL: https://studopedia.su/10_13661_elastichnost-i-ee-vidi.html (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность спроса и предложения // Economicus.ru. URL: https://www.economicus.ru/index.php?file=2015-05-09-17-47-23-45_book&chapter=2_4_2 (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность спроса и п��едложения: что это такое, от чего зависит и как рассчитать // Unisender.com. URL: https://www.unisender.com/ru/blog/elastichnost-sprosa-i-predlozheniya/ (дата обращения: 25.10.2025).
Эра спекулянтов: чем грозит России рекордная волатильность сырьевых товаров // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investitsii/519656-era-spekulantov-cem-grozit-rossii-rekordnaa-volatil-nost-syrevyh-tovarov (дата обращения: 25.10.2025).
Что такое анализ спроса? // SendPulse KZ. URL: https://sendpulse.kz/blog/demand-analysis (дата обращения: 25.10.2025).
Что такое прогнозирование спроса и как оно влияет на цепочку поставок // Blog.planetra.ru. URL: https://blog.planetra.ru/chto-takoe-prognozirovanie-sprosa-i-kak-ono-vliyaet-na-cepochku-postavok/ (дата обращения: 25.10.2025).
Управление спросом: повышение эффективности управления спроса с использованием MRP // FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/Управление-спросом—повышение-эффективности-управления-спросом-с-использованием-MRP.html (дата обращения: 25.10.2025).
Управление стратегическим развитием предприятий лакокрасочной промышленности в условиях конкуренции: диссертация и автореферат // Dissercat.com. URL: https://www.dissercat.com/content/upravlenie-strategicheskim-razvitiem-predpriyatii-lakokrasochnoi-promyshlennosti-v-uslov (дата обращения: 25.10.2025).
Факторный анализ: для чего нужен, пример, виды и методы анализа, формулы // Bitrix24.ru. URL: https://www.bitrix24.ru/blogs/articles/faktornyy-analiz/ (дата обращения: 25.10.2025).
Факторный анализ прибыли: задачи и методы расчета // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/faktornyy-analiz-pribyli-zadachi-i-metody-rascheta/ (дата обращения: 25.10.2025).
Факторный анализ прибыли: как найти скрытые резервы роста вашего бизнеса // Business.sberbank.ru. URL: https://business.sberbank.ru/web/sberbank-business/blogs/faktornyy-analiz-pribyli-kak-nayti-skrytye-rezervy-rosta-vashego-biznesa (дата обращения: 25.10.2025).
Факторный анализ прибыли от продаж // Assino.net. URL: https://assino.net/blog/faktornyy-analiz-pribyli-ot-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Факторный анализ выручки — формула, пример расчета // Buh.ru. URL: https://buh.ru/articles/86178/ (дата обращения: 25.10.2025).
Факторы спроса // Mango Office. URL: https://www.mango-office.ru/blog/articles/faktory-sprosa/ (дата обращения: 25.10.2025).
Факторы, влияющие на спрос: классификация, характеристики // Генератор Продаж. URL: https://sales-generator.ru/blog/faktory-vliyayushchie-na-spros/ (дата обращения: 25.10.2025).
ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ // Студенческий научный форум. URL: https://scienceforum.ru/2012/article/2012001556 (дата обращения: 25.10.2025).
Финансовые показатели предприятия: какие бывают, определения и примеры // Aspro.cloud. URL: https://aspro.cloud/blog/finansovye-pokazateli-predpriyatiya-kakie-byvayut-opredeleniya-i-primery/ (дата обращения: 25.10.2025).
Финансовый анализ предприятия: что такое, методы, показатели, как составить // Kontur.ru. URL: https://kontur.ru/articles/6555 (дата обращения: 25.10.2025).
ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/importozameschenie-v-usloviyah-sanktsiy-problemy-i-perspektivy-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 25.10.2025).
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «Анализ хозяйственной деятельности предприятия // Brstu.ru. URL: https://www.brstu.ru/static/unit/uchebno-metodicheskoe-upravlenie/docs/umkd/eko/analiz-hozyaystvennoy-deyatelnosti-predpriyatiya-kon.pdf (дата обращения: 25.10.2025).
О преодолении вызовов России // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-preodolenii-vyzovov-rossii (дата обращения: 25.10.2025).
ОТ МУКИ ДО ТЕХНОЛОГИЙ: Краснодарский край завоевывает новые рынки // Кубанские новости. 23.10.2025. URL: https://kubnews.ru/ekonomika/2025/10/23/ot-muki-do-tekhnologiy-krasnodarskiy-kray-zavoevyvaet-novye-rynki/ (дата обращения: 25.10.2025).
Проблемы прогнозирования. 2025. №2 // ИНП РАН. URL: https://ecfor.ru/scientific/problems-of-forecasting/no2_2025 (дата обращения: 25.10.2025).
Топ-7 методов анализа продаж // Нескучные финансы. URL: https://www.finzz.ru/metody-analiza-prodazh/ (дата обращения: 25.10.2025).
Экономика и бизнес — КиберЛенинка // МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПРОДАЖ Текст научной статьи по специальности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-analiza-prodazh (дата обращения: 25.10.2025).
Ценовая политика // Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/1435212/marketing/tsenovaya_politika (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность спроса и предложения // Economicus.ru. URL: https://www.economicus.ru/index.php?file=2015-05-09-17-47-23-45_book&chapter=2_4_2 (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность и ее виды // Studopedia.su. URL: https://studopedia.su/10_13661_elastichnost-i-ee-vidi.html (дата обращения: 25.10.2025).
Эластичность спроса и предложения: что это такое, от чего зависит и как рассчитать // Unisender.com. URL: https://www.unisender.com/ru/blog/elastichnost-sprosa-i-predlozheniya/ (дата обращения: 25.10.2025).
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА НА ЛОГИСТИЧЕСКИЕ УСЛУГИ // Elib.bsu.by. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/229007/1/354-357.pdf (дата обращения: 25.10.2025).