Прогнозирование спроса в РФ: методы, ML, Big Data и вызовы 2025

В условиях постоянно меняющейся и зачастую непредсказуемой рыночной среды, способность компаний точно предвидеть будущие потребности своих клиентов становится не просто конкурентным преимуществом, а критически важным фактором выживания и обеспечения рентабельности. Сегодня, когда цепочки поставок глобализированы, а потребительское поведение может резко меняться под влиянием макроэкономических шоков, пандемий или геополитических сдвигов, традиционные методы планирования оказываются недостаточными. Необходимо точное прогнозирование спроса, позволяющее минимизировать риски, оптимизировать запасы, эффективно управлять производством и логистикой, а также оперативно адаптироваться к новым реалиям. Именно поэтому освоение передовых методов прогнозирования становится не просто желательным, а обязательным условием устойчивости бизнеса.

Эта работа призвана деконструировать существующие подходы к количественным методам прогнозирования спроса и предложить новый, более глубокий и актуальный взгляд на эту проблематику. Мы сфокусируемся на современных подходах, эволюции методов от классических статистических моделей до передовых вероятностных алгоритмов машинного обучения, а также уделим особое внимание российской специфике, учитывая уникальные вызовы и ограничения, с которыми сталкивается отечественный бизнес. Цель — создать всеобъемлющий и практически применимый аналитический материал, который будет полезен студентам и аспирантам экономических и управленческих специальностей, а также специалистам-практикам, стремящимся повысить точность своих прогнозов в условиях постоянно меняющейся экономической среды.

Фундаментальные принципы и классификация методов прогнозирования спроса

Понятие и принципы прогнозирования спроса

В основе любого успешного бизнеса лежит понимание потребностей рынка. Прогнозирование спроса — это систематическая и научно обоснованная оценка будущих объемов продаж товаров или услуг, направленная на оптимизацию всех бизнес-процессов, от закупки сырья до маркетинговых кампаний. Его главная цель — дать компании четкое представление о том, что, когда и в каком количестве будет востребовано потребителем, чтобы избежать дефицита или перепроизводства, которые неизбежно ведут к финансовым потерям. Неужели можно представить себе эффективную логистику или производство без этой фундаментальной информации?

Эффективное прогнозирование базируется на нескольких ключевых принципах. Принцип единства требует интеграции усилий всех заинтересованных отделов — маркетинга, продаж, производства, финансов, — чтобы их прогнозы и планы были согласованы. Принцип участия подразумевает активное вовлечение сотрудников, обладающих глубокими знаниями о рынке и клиентах. Принцип непрерывности указывает на необходимость постоянного обновления и корректировки прогнозов, поскольку рыночная ситуация никогда не остается статичной. Наконец, принцип гибкости означает готовность к оперативной адаптации планов в ответ на любые отклонения от ожидаемых сценариев. Кроме того, опыт показывает, что прогнозы для нескольких товаров, как правило, более точны, чем для одного, а уменьшение горизонта планирования обычно повышает точность из-за меньшего количества переменных на коротких сроках, что позволяет более точно реагировать на краткосрочные изменения рынка.

Классификация методов прогнозирования

Все многообразие методов прогнозирования спроса можно разделить на две большие группы: качественные и количественные.

Качественные методы опираются на субъективные оценки, мнения экспертов, интуицию и опыт лиц, принимающих решения. Они незаменимы в ситуациях, когда исторические данные либо отсутствуют, либо ненадежны, например, при выводе на рынок совершенно новой продукции, не имеющей аналогов, или в условиях крайней нестабильности, когда прошлые тенденции утрачивают свою актуальность. К таким методам относятся экспертные оценки (например, метод Дельфи), опросы потребителей, мозговые штурмы. Их преимущества заключаются в способности учитывать неформализуемые факторы (например, потребительские настроения, репутацию бренда), однако они страдают от субъективности, потенциального смещения прогноза и непрактичности при работе с большим ассортиментом.

Количественные методы, в отличие от качественных, базируются на численных математических процедурах и статистическом анализе исторических данных. Они предполагают, что прошлые тенденции, закономерности и причинно-следственные связи сохранятся и в будущем. Именно количественные методы станут основным предметом нашего исследования, поскольку они позволяют достигать высокой точности при наличии достаточного объема надежных данных. Их основные задачи включают не только прогнозирование самого спроса, но и оценку емкости рынка, а также объемов продаж конкретной фирмы. Среди них выделяют анализ временных рядов, экономико-математическое моделирование, метод аналогий, нормативный метод и метод стандартного распределения вероятностей.

В последующих разделах мы углубимся в детали ключевых количественных методов, раскрывая их теоретические основы и математический аппарат, что позволит нам перейти к анализу их применения в условиях современной российской экономики.

Количественные методы прогнозирования спроса: Теория и математический аппарат

Чтобы глубоко понять механизмы прогнозирования спроса, необходимо погрузиться в математическую основу, которая лежит в сердце каждого количественного метода. От простых экстраполяций до сложных моделей машинного обучения, каждый подход имеет свои уникальные формулы, допущения и области применения.

Методы экстраполяции

Экстраполяция — это, пожалуй, самый интуитивно понятный инструмент прогнозирования. Его суть заключается в предсказании будущих значений на основе уже имеющихся данных, предполагая, что наблюдавшиеся в прошлом тенденции сохранятся. Представьте, что вы строите график продаж за последние несколько лет и видите устойчивый рост. Экстраполяция позволит «продлить» эту линию в будущее, предсказывая дальнейшее увеличение спроса. Это особенно полезно для стабильных рынков, где нет резких изменений.

Ключевое допущение здесь — развитие явления по плавной траектории (тренду) и отсутствие существенных изменений в общих условиях формирования этого тренда в будущем. Методы экстраполяции особенно эффективны для прогнозирования количественных показателей, когда существует достаточно длительная и стабильная предыстория их изменений. Процесс прогнозирования обычно сводится к определению полинома, который наилучшим образом аппроксимирует имеющийся временной ряд, используя для этого методы регрессионного анализа или экспоненциального сглаживания.

Экспоненциальное сглаживание (ЭС)

Метод экспоненциального сглаживания представляет собой элегантное решение для прогнозирования, которое придает больший вес недавним наблюдениям. Вместо того чтобы просто усреднять все прошлые данные, ЭС использует средневзвешенную величину продаж за предыдущий период и прогнозные значения спроса, где веса убывают экспоненциально по мере удаления от текущего момента.

Базовая формула одинарного экспоненциального сглаживания выглядит так:

S_t+1 = (1 – α) · S_t + α · C_t

где:

S_t+1 — прогноз объема продаж на период (t+1);
S_t — прогноз объема продаж за период t;
C_t — фактический спрос в период t;
α (альфа-фактор) — постоянный коэффициент сглаживания, значение которого лежит в диапазоне от 0 до 1 (0 < α < 1). Чем ближе α к 1, тем больше вес придается последним данным и тем быстрее модель реагирует на изменения.

Преимущество метода — быстрое вычисление новых значений прогнозов без необходимости хранить и обрабатывать большие массивы исторических данных. Однако одинарное ЭС прогнозирует только на один период вперед и не учитывает такие важные факторы, как сезонность и тренд, что существенно ограничивает его применение для сложных временных рядов.

Для решения этих ограничений были разработаны расширенные модели:

Метод Хольта (двойное экспоненциальное сглаживание): Добавляет компонент для учета тренда. Модель Хольта использует два параметра сглаживания: α для уровня и β для тренда.
Метод Хольта-Уинтерса (тройное экспоненциальное сглаживание): Является наиболее полным, так как учитывает как тренд, так и сезонность. Эта модель характеризуется тремя параметрами сглаживания: α (для уровня), β (для тренда) и γ (для сезонного компонента). Эти параметры подбираются таким образом, чтобы минимизировать ошибку прогнозирования, обычно с помощью оптимизационных алгоритмов.

Таким образом, одинарное экспоненциальное сглаживание подходит для временных рядов без тренда и сезонности, двойное — для рядов с трендом, но без сезонности, а тройное — для рядов, обладающих обоими компонентами.

Регрессионный анализ

Регрессионный анализ — это мощный статистический инструмент, который позволяет количественно оценить и смоделировать связь между одной зависимой переменной (например, спросом) и одной или несколькими независимыми переменными (факторами, влияющими на спрос). В отличие от корреляции, которая лишь измеряет силу связи, регрессия позволяет выразить эту связь в виде математического уравнения, что делает ее незаменимой для прогнозирования.

Простейший случай — это простая линейная регрессия с одной независимой переменной, описываемая уравнением прямой:

y = mx + b

где:

y — зависимая переменная (например, спрос);
x — независимая переменная (например, цена, численность населения);
m — коэффициент наклона прямой, показывающий, на сколько единиц изменится y при изменении x на одну единицу;
b — свободный член, или точка пересечения прямой с осью y, представляющая значение y, когда x равно нулю.

Коэффициенты m и b обычно подбираются с помощью метода наименьших квадратов (МНК), который минимизирует сумму квадратов отклонений фактических значений y от значений, предсказанных моделью.

В прогнозировании спроса могут использоваться более сложные варианты:

Множественная регрессия: Позволяет включить в модель несколько независимых переменных, таких как число потенциальных покупателей, расстояние до конкурентов, заметность магазина, структура спроса, рекламные расходы, макроэкономические показатели (инфляция, доходы населения). Это значительно повышает объяснительную способность модели.
Полиномиальная регрессия: Используется, когда связь между переменными нелинейна и может быть описана полиномом (например, квадратичной или кубической функцией).

Регрессионный анализ позволяет не только прогнозировать, но и понять, какие факторы оказывают наибольшее влияние на спрос и какова сила этого влияния, что критически важно для принятия управленческих решений. Знание этих взаимосвязей дает бизнесу рычаги для целенаправленного воздействия на рынок.

Модели ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

Модели ARIMA представляют собой класс статистических методов, специально разработанных для анализа и прогнозирования временных рядов. Их уникальность заключается в способности учитывать внутреннюю структуру ряда, такую как автокорреляция (зависимость текущего значения от прошлых) и зависимость от прошлых ошибок прогноза.

ARIMA объединяет три ключевых компонента:

AR (AutoRegressive — авторегрессия): Компонент AR(p) указывает на зависимость текущего значения ряда от его собственных p предыдущих значений. Это означает, что для прогнозирования используются прошлые наблюдения самого ряда.
I (Integrated — интегрирование): Компонент I(d) относится к процессу дифференцирования исходного временного ряда. Дифференцирование — это вычитание предыдущего значения из текущего (например, X_t — X_t-1). Это делается для достижения стационарности ряда, то есть постоянства его среднего значения, дисперсии и автокорреляции во времени, что является ключевым предположением для многих статистических моделей. Параметр ‘d’ определяет порядок такого дифференцирования.
MA (Moving Average — скользящее среднее): Компонент MA(q) означает, что текущее наблюдение является линейной комбинацией прошлых q ошибок прогноза. Это позволяет учесть влияние случайных шоков, которые не были объяснены авторегрессионной частью.

Модели ARIMA обозначаются как ARIMA(p,d,q), где ‘p’ — порядок авторегрессионной части, ‘d’ — порядок интегрирования (дифференцирования), и ‘q’ — порядок скользящего среднего.

Применение ARIMA особенно эффективно для построения краткосрочных прогнозов величины на основании ее предыдущих значений. Для временных рядов с сезонной составляющей используется расширение — SARIMA (Seasonal ARIMA), которое добавляет сезонные порядки (P,D,Q) для авторегрессионной, интегрированной и скользящей средней частей соответственно.

Машинное обучение (ML) в прогнозировании временных рядов

С появлением больших данных и мощных вычислительных ресурсов, машинное обучение (ML) стало одним из самых перспективных направлений в прогнозировании временных рядов. Здесь прогнозирование рассматривается как особый случай задачи регрессии, где объекты выборки линейно упорядочены по времени, и модели обучаются на исторических данных для выявления сложных, нелинейных зависимостей, которые трудно уловить традиционными статистическими методами. В чём же тогда ключевое преимущество ML над классическими статистическими моделями?

Преимущества ML в прогнозировании спроса неоспоримы:

Анализ больших объемов данных: ML-модели способны обрабатывать огромные и разнообразные наборы данных (Big Data), включая неструктурированные и слабоструктурированные данные, которые ранее были недоступны для анализа.
Выявление неочевидных факторов: Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать скрытые закономерности и сложные взаимодействия между сотнями и даже тысячами факторов, влияющих на спрос, которые человек мог бы не заметить.
Значительное повышение точности прогнозов: Благодаря способности к самообучению и адаптации, ML-модели часто демонстрируют более высокую точность по сравнению с классическими методами, особенно в условиях высокой волатильности и нелинейности.

Для прогнозирования временных рядов с помощью машинного обучения используются различные алгоритмы, каждый со своими особенностями:

Древовидные методы: Такие как Random Forest (случайный лес) и Gradient Boosting (градиентный бустинг), например, XGBoost. Эти методы строят ансамбли решающих деревьев, что позволяет им эффективно обрабатывать сложные зависимости и нелинейности.
Нейронные сети: Особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и их разновидности, такие как сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), а также более современные архитектуры трансформеров. Эти модели идеально подходят для работы с последовательными данными, поскольку они могут «помнить» информацию из прошлых шагов временного ряда, что критически важно для прогнозирования.
Другие регрессионные модели: Включая полиномиальную регрессию (которая позволяет улавливать нелинейные зависимости) и поддерживающие векторные регрессоры (SVR), которые эффективны в условиях ограниченных данных и могут строить robust-модели.

Использование ML-подходов открывает новые горизонты в прогнозировании спроса, позволяя компаниям не только предсказывать, но и глубже понимать динамику рынка.

Современные методы прогнозирования спроса в российской практике: Эффективность и кейс-стади

В последние годы российские компании активно осваивают передовые технологии прогнозирования спроса, особенно в области машинного обучения (ML) и больших данных (Big Data). Это не просто дань моде, а насущная необходимость в условиях динамичного и часто непредсказуемого рынка.

Внедрение ML и Big Data в российском ритейле и логистике

Российский ритейл и логистика стали одними из первых секторов, где потенциал ML и Big Data был по достоинству оценен и успешно применен.

X5 Retail Group («Перекрёсток»): В 2020 году один из крупнейших российских ритейлеров, X5 Retail Group, внедрил систему прогнозирования спроса на основе машинного обучения в своей торговой сети «Перекрёсток». Это решение было особенно актуально для сложных категорий, таких как свежие продукты, где точность прогнозов критически важна для минимизации списаний и оптимизации запасов. Собственные алгоритмы Big Data X5 позволяют достигать впечатляющей точности прогнозирования, превышающей 70%. Модель учитывает около 200 факторов, включая ценовую эластичность, трафик в магазинах, ассортиментную матрицу, данные о прошлых продажах, рекламные активности, остатки на складах и даже конкурентную среду. Система ежедневно обновляет прогнозы, что обеспечивает высокую доступность товаров на полке и гибкость всей цепочки поставок. Хотя точные количественные показатели сокращения списаний или увеличения валового дохода не были опубликованы, отмечалось, что внедрение положительно сказалось на оптимизации запасов и прибыльности. Ранее, в третьем квартале 2018 года, продажи «Перекрёстка» выросли на 25,5%, что стало одним из драйверов роста квартальной прибыли X5 Retail Group на 11%, что косвенно подтверждает важность эффективного управления спросом.
СберМаркет: Сервис доставки продуктов СберМаркет успешно применил ML-модель для выбора товаров для рекламных акций. Традиционно этот процесс требовал значительных временных затрат и полагался на экспертные знания. Внедрение ML-модели позволило увеличить возврат инвестиций (ROI) в 8 раз по сравнению с ручным подбором и сократить время на выбор товаров с часов до минут. В рамках пилотного тестирования это также привело к увеличению инкрементального GMV (валового объема товаров) от акции на 1022%. Это наглядный пример того, как ML не только повышает эффективность, но и значительно ускоряет бизнес-процессы.
Первая грузовая компания: В сфере логистики, Первая грузовая компания использует ML-модели для прогнозирования спроса на подвижной состав на железной дороге. Цель — оптимизировать распределение вагонов по сети и сократить так называемые «порожние пробеги» (перемещение пустых вагонов). Хотя конкретные количественные показатели сокращения пробегов или увеличения прибыли не разглашались, такой подход потенциально ведет к значительному снижению операционных затрат и повышению общей эффективности железнодорожных перевозок, демонстрируя широкие возможности ML за пределами ритейла.

Роль платформ Big Data в прогнозировании

Основой для успешного применения ML-моделей является доступ к качественным и объемным данным. Российский маркетплейс инструментов Big Data Platforma является ярким примером того, как агрегация и анализ больших данных могут преобразить прогнозирование. Platforma использует ML-модели для предсказания спроса, анализируя обезличенные данные от крупных телекоммуникационных компаний и банков. Эти данные включают геолокацию пользователей, суммы транзакций, а также реакцию на рекламные кампании. Такой подход позволяет создавать более точные и детализированные прогнозы, учитывающие реальное поведение потребителей.

Преимущества и вызовы внедрения ML-решений в РФ

Внедрение ML-решений для прогнозирования спроса в России приносит компаниям существенные выгоды:

Повышение точности прогнозов: По данным различных исследований и кейс-стади, ML-модели могут повышать точность прогнозов до 20% по сравнению с традиционными методами.
Сокращение времени на прогнозирование: Автоматизация процессов с помощью ML позволяет сократить время, затрачиваемое специалистами на составление прогнозов, до 50%.
Выявление новых закономерностей: Машинное обучение способно выявлять неочевидные факторы и закономерности в данных, которые человек или классические статистические методы могли бы не обнаружить.

Однако внедрение таких систем сопряжено и с вызовами, особенно в российской специфике: это и качество исходных данных, и необходимость инвестиций в IT-инфраструктуру и квалифицированный персонал, а также адаптация моделей к быстро меняющимся экономическим условиям, о которых пойдет речь далее. Тем не менее, очевидно, что будущее прогнозирования спроса в России тесно связано с развитием и широким применением технологий машинного обучения и больших данных.

Вызовы и ограничения прогнозирования спроса в условиях нестабильности российской экономики

Современная российская экономика характеризуется высокой степенью неопределенности, что создает серьезные вызовы для точного прогнозирования спроса. Череда кризисов, пандемий и геополитических шоков значительно усложнила задачу предвидения потребительского поведения.

Влияние геополитических и экономических шоков

Санкции 2022 года: После начала специальной военной операции и введения масштабных международных санкций в 2022 году, российская экономика столкнулась с беспрецедентными вызовами. Санкции привели к изменению пропорций обмена с внешним миром, затронув производственную, финансовую и бюджетную системы. Для компаний это обернулось ростом цен на сырье, материалы и комплектующие, трудностями с их импортом, серьезными логистическими проблемами, сокращением внутреннего спроса из-за ухода многих зарубежных брендов и снижения потребительских настроений, а также проблемами с импортом и обслуживанием высокотехнологичного оборудования. Эти факторы резко увеличили волатильность рынка, делая исторические данные менее релевантными для прогнозирования.
Последствия пандемии COVID-19: Хотя пандемия уже миновала, ее экономические последствия продолжают ощущаться. Локдауны, ограничения на передвижение, изменения в структуре потребления (рост онлайн-торговли, смещение спроса в сторону товаров первой необходимости) кардинально перекроили рынок. Несмотря на широкомасштабные меры поддержки бизнеса и населения, деятельность многих предприятий была нарушена, и эти изменения продолжают влиять на динамику спроса.
Нестабильность цен на нефть: Российская экономика традиционно сильно зависит от мировых цен на энергоносители. Нестабильность цен на нефть является одним из главных факторов, влияющих на темп экономического роста и усложняющих прогнозирование. Например, средняя цена на российскую нефть марки Urals в 2022 году составляла 76,09 доллара США за баррель, но уже в 2023 году снизилась до 62,99 доллара США, что означает падение на 17,2%. В декабре 2023 года дисконт Urals к эталонной North Sea Dated вырос до 17,53%. Такие колебания напрямую влияют на доходы бюджета, курс рубля, инфляцию и, как следствие, на потребительский спрос.

Макроэкономические ограничения

Помимо внешних шоков, внутренняя макроэкономическая политика и структурные проблемы также создают серьезные ограничения:

Высокая ключевая ставка ЦБ РФ: Введенная для сдерживания инфляции, высокая ключевая ставка Центрального банка РФ (в мае 2025 года она достигала 21%) значительно влияет на кредитную и экономическую активность. Она удорожает заимствования для компаний, сдерживает их инвестиции и, как следствие, может негативно влиять на прибыли и потребительский спрос. Повышение ставок по вкладам, хоть и увеличивает доходы населения от собственности, часто приводит к перераспределению потребительских расходов не в пользу товаров длительного пользования, а в пользу сбережений, охлаждая спрос.
Дефицит кадров на рынке труда: Российская экономика столкнулась с беспрецедентным дефицитом кадров. В 2024 году он достиг рекордных 2,2 млн работников, что составляет 7,6% от общего числа занятых, и является самым высоким показателем с 2008 года. К концу 2024 года около 69% российских предприятий испытывали нехватку персонала, особенно в производственной сфере (90% компаний) и транспортной логистике (89%). Этот дефицит приводит к росту зарплат, что, с одной стороны, поддерживает реальные доходы населения, но с другой — усиливает инфляционное давление и препятствует смягчению монетарной политики ЦБ, что, в свою очередь, влияет на экономическую динамику и инвестиции.
Проблема «сжатия» экономики: Некоторые эксперты отмечают, что в текущих условиях «разжать» экономику будет сложнее, чем после пандемии COVID-19 в 2020 году или санкций 2022 года, поскольку многие инструменты антикризисной политики уже были использованы, и их эффект исчерпан. Продолжающееся снижение спроса в ряде секторов приводит к неудовлетворенности предприятий объемами продаж и росту избыточности запасов готовой продукции.

Методологические и информационные проблемы

Помимо объективных экономических факторов, существуют и фундаментальные методологические проблемы:

Отсутствие надежной методики количественной оценки: До сих пор не существует универсальной и надежной методики для количественной оценки наиболее существенных, часто нелинейных и сложно взаимодействующих факторов, влияющих на спрос в условиях турбулентности.
Недостаточная разработанность методов и моделей: Несмотря на развитие ML, существует слабая разработанность подходящих методов и моделей, способных адекватно описывать динамику и структуру спроса в условиях быстрых и непредсказуемых изменений.
Недостаточное информационное обеспечение: Проблема доступа к актуальным, детализированным и качественным данным, особенно в региональном разрезе или для узких рыночных сегментов, остается актуальной для многих российских компаний, что снижает точность любых количественных прогнозов.

Эти вызовы подчеркивают необходимость постоянной адаптации, совершенствования и интеграции различных подходов к прогнозированию спроса, чтобы оставаться релевантными в условиях столь сложной и изменчивой экономической среды.

Влияние макроэкономических показателей и потребительского поведения на точность количественных прогнозов спроса в РФ

Точность количественных прогнозов спроса в России неразрывно связана с динамикой ключевых макроэкономических показателей и особенностями потребительского поведения. Эти факторы формируют ту среду, в которой функционирует бизнес, и их адекватный учет критически важен.

Инфляция и инфляционные ожидания

Инфляция — один из самых мощных факторов, влияющих на покупательскую способность населения и, как следствие, на потребительский спрос. В России она демонстрировала значительные колебания за последние годы:

2019 год: 3,0%
2020 год: 4,9%
2021 год: 8,39%
2022 год: 11,94%
2023 год: 7,42%
2024 год: 9,52% (прогноз)
Август 2025 года: 8,1% (снижение с 8,8% в июле, самый низкий уровень с апреля 2024 года)

Банк России прогнозирует дальнейшее снижение годовой инфляции до 6,0–7,0% в 2025 году и возвращение к целевому показателю в 4% в 2026 году.

Высокая инфляция «съедает» доходы потребителей, вынуждая их сокращать расходы на товары длительного пользования и переключаться на более дешевые аналоги. Инфляционные ожидания населения также играют огромную роль: если потребители ожидают дальнейшего роста цен, они могут либо отложить крупные покупки в надежде на стабилизацию, либо, наоборот, купить сейчас, чтобы избежать еще больших расходов в будущем. Именно высокие инфляционные ожидания часто препятствуют устойчивому замедлению инфляции и вынуждают Центральный банк поддерживать жесткие денежно-кредитные условия, что замыкает круг влияния на экономику.

Реальные доходы населения

Реальные располагаемые доходы — это доходы, доступные для потребления и сбережений после уплаты обязательных платежей и скорректированные на инфляцию. Их динамика напрямую определяет покупательную способность.

В 2023 году реальные располагаемые доходы россиян выросли на 5,4%.
В 2024 году рост составил 7,3%, что является значительным показателем.
За последние 10 лет (2014-2023 гг.) среднегодовой рост составлял приблизительно 0,6%, что подчеркивает, что недавние темпы роста являются скорее исключением.

Рост реальных доходов в 2024 году поддерживался увеличением зарплат на фоне кадрового дефицита и высокой экономической активности. Доходы от банковских вкладов также выросли благодаря высоким ставкам, что способствовало увеличению доходов от собственности. Однако прогноз на 2025 год предусматривает замедление роста реальных доходов. Поддержку потреблению в 2025 году, вероятно, будут оказывать выплаты процентов по депозитам, однако общая динамика будет менее выраженной.

Ключевая ставка ЦБ РФ

Ключевая ставка Центрального банка РФ является одним из главных инструментов монетарной политики, напрямую влияющим на стоимость денег в экономике. Ее динамика в последние годы была крайне волатильной:

2022 год: от 14% (май) до 7,5% (сентябрь).
2023 год: с 8,5% (июль) до 16% (декабрь).
2025 год: 21% (май), 20% (июнь), 18% (июль), 18% (август), 17% (сентябрь).

Повышение ключевой ставки делает кредиты дороже для бизнеса и населения, что сдерживает инвестиции и крупные покупки, тем самым охлаждая экономическую активность и замедляя инфляцию. Одновременно растет привлекательность банковских вкладов, стимулируя сбережения. Этот механизм транслируется в динамику совокупного спроса и инфляции с определенным лагом — обычно 3-6 кварталов. Высокая ключевая ставка ЦБ может привести к перераспределению расходов потребителей не в пользу новой электроники или недвижимости, а в пользу сбережений, что негативно влияет на потребительский спрос в ряде отраслей.

Особенности потребительского поведения в РФ

Помимо макроэкономических факторов, на точность прогнозов влияют и специфические черты поведения российских потребителей:

Рациональное потребление: В условиях охлаждения спроса и экономической неопределенности наблюдается переход к более рациональному потреблению. Это проявляется, например, в смещении среднего чека на рынке смартфонов в сторону более доступных моделей, а также в более вдумчивом отношении к тратам.
Эмоциональные и привычные факторы: Потребители часто принимают решения под влиянием эмоций, привычек, рекламных кампаний и мнения окружающих, а не только на основе цены и пользы товара. Учет таких поведенческих особенностей, часто не поддающихся прямому количественному измерению, важен при анализе и прогнозировании спроса.
Индекс потребительских настроений: Исследования показывают, что индекс потребительских настроений (ИПН) может использоваться как опережающий индикатор для прогнозирования личного потребления. Оптимизм или пессимизм населения относительно будущего личного благосостояния и экономики в целом напрямую влияет на их готовность тратить.
Тенденции 2024-2025 годов: Несмотря на замедление роста реальных доходов в 2025 году, тенденции потребительских настроений и покупательского спроса в 2024-2025 годах показывают общее увеличение ежемесячных трат, хотя динамика этого роста замедляется. Это свидетельствует о сохранении некоего «инерционного» потребления, но с возрастающей осторожностью.

Комплексный учет всех этих макроэкономических показателей и поведенческих паттернов позволяет создавать более реалистичные и точные прогнозы спроса, минимизируя риски для бизнеса в России.

Инструменты и программные решения для реализации количественных методов прогнозирования спроса в российских компаниях

Для эффективного прогнозирования спроса российские компании сегодня располагают широким спектром инструментов — от базовых табличных редакторов до высокотехнологичных систем на базе машинного обучения и Big Data. Выбор того или иного решения зависит от масштаба бизнеса, сложности ассортимента, доступности данных и требуемой точности.

Специализированное программное обеспечение

На рынке представлено множество программных решений, разработанных специально для прогнозирования и связанных с ним задач:

ERP/BI/SCM-модули: Многие крупные системы управления предприятием (Enterprise Resource Planning — ERP), бизнес-аналитики (Business Intelligence — BI) и управления цепочками поставок (Supply Chain Management — SCM) включают встроенные модули прогнозирования. Их главное преимущество — глубокая интеграция с данными о продажах, запасах, производстве и финансах компании. Однако такие модули часто используют базовые статистические методы (среднее, скользящее среднее, одинарное экспоненциальное сглаживание), что может ограничивать точность прогнозов, особенно при наличии сложных трендов или сезонности. Гибкость и адаптивность этих решений также могут быть недостаточными для быстро меняющихся рыночных условий.
Российские специализированные решения: На российском рынке активно развиваются собственные высокоэффективные системы. Примером может служить Forecast NOW!, разработанный как комплексный инструмент для прогнозирования спроса и управления запасами. Он объединяет как классические методы (среднее, Хольт-Уинтерс, авторегрессия), так и современные подходы (нейросети, вероятностные модели). Ключевые преимущества таких систем включают:
- Автоматическая очистка данных: От искажений, вызванных дефицитами, промоакциями, сезонными всплесками или аномальными пиками/провалами.
- Глубокая интеграция: В процессы закупки, трансформируя прогноз в оптимальный заказ.
- Гибкость настроек: Позволяет адаптировать модели к специфике различных товаров и отраслей.
Еще один яркий пример — система прогнозирования спроса от GoodsForecast, которая заняла второе место в мировом рейтинге точности прогнозирования M5 Forecasting Competition (2020 год). Внедрение таких систем позволяет российским компаниям:
- Повысить качество прогнозов на 10-30%.
- Снизить складские запасы на 30-35%.
- Сократить издержки производства на 5-20%.
Эти количественные показатели демонстрируют значительный экономический эффект от использования передовых специализированных решений.

Инструменты на основе машинного обучения и Big Data

Стремительное развитие технологий привело к появлению мощных инструментов на базе Data Science, машинного обучения (ML) и Больших данных (Big Data), которые превосходят классические методы в способности обрабатывать огромные объемы информации и выявлять сложные, нелинейные зависимости.

Data Science для извлечения знаний: Data Science занимается извле��ением знаний и практических выводов из неструктурированных или слабоструктурированных данных, объединяя статистику, анализ данных, математику и машинное обучение. Это позволяет строить более сложные и точные модели прогнозирования.
Облачные сервисы: Для реализации ML-решений в прогнозировании спроса многие компании используют облачные сервисы, например, Datanomics Demand Forecast от Beltel Datanomics. Такие платформы позволяют передавать исходные данные и получать прогнозы через Web API, обеспечивая гибкость, масштабируемость и сокращая затраты на собственную IT-инфраструктуру.
Комплексное использование Big Data: Платформы, использующие Big Data, могут учитывать широкий спектр внешних и внутренних факторов. Как упоминалось ранее, российские компании, такие как X5 Retail Group, СберМаркет и Первая грузовая компания, активно применяют ML и Big Data для прогнозирования спроса, учитывая точки геолокации, суммы транзакций, реакцию на рекламу, а также множество других факторов. Это позволяет оптимизировать складские запасы, повышать эффективность рекламных акций и принимать более обоснованные управленческие решения. ML-системы могут значительно сократить время на прогнозирование (с часов до минут) и увеличить ROI акций, как показал кейс СберМаркета.

Возможности Microsoft Excel для прогнозирования

Несмотря на наличие сложных систем, для компаний с небольшим ассортиментом товаров или ограниченными ресурсами, Microsoft Excel остается доступным и достаточно мощным инструментом для прогнозирования спроса. В Excel можно реализовать различные методы:

Построение линий тренда: На диаграммах можно добавлять линии тренда (линейные, полиномиальные, экспоненциальные, логарифмические или скользящего среднего), которые автоматически экстраполируют данные в будущее.
Функция ПРЕДСКАЗ.ETS (Forecast.ETS): Доступна с версии Excel 2016. Эта функция применяет алгоритм экспоненциального сглаживания (ETS) для расчета будущих значений, автоматически определяя сезонность и тренд.
Функция ТЕНДЕНЦИЯ (TREND): Используется для прогнозирования на основе линейного тренда.
Реализация методов скользящего среднего и экспоненциального сглаживания вручную: Путем создания соответствующих формул в ячейках.
Надстройка «Пакет анализа»: Позволяет выполнить регрессионный анализ, предоставив коэффициенты уравнения и статистические показатели качества модели.

Хотя Excel не может сравниться по сложности и масштабируемости с профессиональными ML-системами, он предоставляет базовый функционал для получения достаточно точных прогнозов, особенно для стабильных временных рядов и при наличии квалифицированного пользователя, способного корректно применять методы.

Таким образом, арсенал инструментов для прогнозирования спроса в российских компаниях постоянно расширяется и становится всё более сложным и эффективным, отражая общемировые тенденции и адаптируясь к местной специфике.

Практические рекомендации по выбору, адаптации и повышению точности моделей прогнозирования спроса для различных отраслей российской экономики

Выбор и успешное применение метода прогнозирования спроса — это не только вопрос математических моделей, но и глубокого понимания специфики рынка, доступности данных и стратегических целей компании. В условиях постоянно меняющейся российской экономики эти аспекты приобретают особую остроту.

Общие рекомендации по повышению точности прогнозов

Для достижения высокой точности прогнозов, независимо от выбранного метода, необходимо следовать ряду универсальных принципов:

Постоянный мониторинг рынка и гибкая адаптация моделей: Рынок — живой организм. Прогнозы не могут быть статичными. Необходимо регулярно отслеживать изменения потребительских предпочтений, действия конкурентов, макроэкономические сдвиги и оперативно корректировать параметры моделей или даже менять сам подход к прогнозированию.
Тщательная подготовка и очистка данных: «Мусор на входе — мусор на выходе». Качество исходных данных критически важно. Необходимо идентифицировать и корректировать аномалии, такие как:
- Дефициты: Периоды, когда товар отсутствовал на складе, что искусственно занизило фактический спрос.
- Промоакции: Всплески спроса, вызванные скидками или рекламными кампаниями, которые не являются естественной динамикой.
- Сезонность: Регулярные колебания спроса, связанные с временами года, праздниками и т.д.
- Аномальные всплески/провалы: Единовременные, нерегулярные события (например, ажиотажный спрос из-за паники, или, наоборот, резкий спад из-за незапланированных ограничений).
Современные системы прогнозирования, основанные на ML, часто имеют встроенные функции для автоматической очистки данных.
Оценка качества прогноза: Недостаточно просто получить прогноз; необходимо оценить его точность. Используются различные метрики:
- Смещение (Bias): Показывает систематическую ошибку — модель постоянно завышает или занижает прогноз.
- Процент ошибки (MAPE, MAE, RMSE): Средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE) является наиболее распространенной и легко интерпретируемой метрикой.
Регулярный анализ ошибок позволяет выявлять слабые места модели и улучшать ее.
Принципы единства, участия, непрерывности и гибкости: Как было отмечено во введении, эти принципы являются основополагающими:
- Единство: Синхронизация прогнозов между отделами (маркетинг, продажи, производство, финансы).
- Участие: Привлечение к процессу прогнозирования сотрудников, обладающих экспертными знаниями о рынке и продукте.
- Непрерывность: Прогнозирование — это не разовый акт, а постоянный процесс.
- Гибкость: Готовность к быстрой корректировке планов в ответ на изменения.
Использование ансамблей моделей: Для повышения надежности прогнозов, особенно в условиях высокой неопределенности, рекомендуется использовать не одну, а несколько моделей. Например, применять ансамбли ARIMA-моделей с различными спецификациями, взвешивая их результаты согласно их историческим показателям точности. Это позволяет усреднить ошибки отдельных моделей и получить более стабильный результат. Банк России, например, для краткосрочного прогнозирования активно использует эконометрические модели и экспертные суждения, учитывающие широкий круг данных.

Адаптация моделей в условиях нестабильности российской экономики

Специфика российской экономики, обусловленная геополитическими факторами, санкциями и внутренней динамикой, требует особой адаптации подходов к прогнозированию:

Постоянный контроль изменений спроса и предложения: В условиях высокой неопределенности критически важно иметь системы раннего оповещения о любых изменениях на рынке, чтобы быстро реагировать. Это может быть реализовано через регулярный мониторинг новостей, аналитических отчетов, а также оперативный сбор данных о продажах и настроениях потребителей.
Стратегии адаптации компаний к санкциям: Российские компании демонстрируют гибкость в условиях санкционного давления. При прогнозировании необходимо учитывать эти стратегии:
- Поиск новых поставщиков: Часто зарубежных, из дружественных стран. Это влияет на сроки поставок, цены и качество, что, в свою очередь, сказывается на предложении и возможности удовлетворить спрос.
- Сокращение издержек: Компании стремятся к оптимизации операционных расходов, что может влиять на ценовую политику и, соответственно, на спрос.
- Переориентация экспорта: Когда традиционные рынки сбыта становятся недоступными, компании активно ищут новые международные направления. Это требует пересмотра прогнозов для экспортных товаров.
Импортозамещение и переориентация производства: В импортозависимых отраслях (например, автотранспортное производство) стратегии импортозамещения и переориентации производства становятся ключевыми. При прогнозировании спроса на отечественную продукцию необходимо учитывать факторы, такие как государственная поддержка, темпы локализации производства и восприятие потребителем качества российских аналогов.
Количественная оценка последствий изменения климата: Для отраслей, таких как ТЭК, сельское и лесное хозяйство, прогнозирование спроса должно включать методы количественной экономической оценки последствий изменения климата. Это позволяет разработать адаптационную политику и учесть потенциальные риски и возможности, связанные с климатическими изменениями.

Интеграция качественных и количественных методов

«Идеально составленный прогноз» — это всегда результат синергии качественных и количественных методов. Они не конкурируют, а дополняют друг друга.

Комплексный сбор данных: Для этого требуется сбор статистических данных из нескольких источников по всей цепочке поставок (количественные данные из внутренней статистики продаж, аналитики поиска) и качественных данных из внешних источников (новости, социальные сети, анализ конкурентов, результаты фокус-групп).
Применение качественных методов для неформализуемых факторов:
- Когда исторической информации недостаточно или она ненадежна (например, для новой продукции).
- Когда необходимо учесть неформализуемые факторы, такие как потребительские настроения, реакции на инновации, изменения в ценностях или культурных предпочтениях. Здесь применимы экспертные оценки, метод Дельфи, фокус-группы, опросы потребителей.
Использование количественных методов для выявления зависимостей и экстраполяции: Количественные методы незаменимы для анализа прошлых данных, выявления трендов, сезонности, цикличности и построения математических моделей, которые экстраполируют эти зависимости в будущее.
Важность маркетинговых исследований для долгосрочного прогнозирования: Особенно для новой продукции, необходимо опираться на поведенческие данные, полученные путем маркетинговых исследований. Они помогают понять потенциальный интерес, готовность платить, определить целевую аудиторию и сформировать первоначальные ожидания, которые затем могут быть уточнены количественными моделями.
Организация эффективного взаимодействия и привлечение экспертов: Комплексный подход к прогнозированию спроса включает не только выбор подходящих инструментов и моделей, но и организацию эффективного взаимодействия между различными отделами компании (маркетинг, продажи, производство, логистика, финансы), а также привлечение внешних экспертов, чья независимая оценка может обогатить прогноз.

Применение этих рекомендаций позволит российским компаниям не только повысить точность своих прогнозов, но и выстроить более устойчивые и адаптивные бизнес-процессы в условиях постоянно меняющейся экономической реальности.

Мнения экспертов и аналитиков о перспективах прогнозирования спроса в РФ

В условиях беспрецедентной геополитической и экономической турбулентности, экономические прогнозы в России стали не просто инструментом аналитики, но и своего рода «идеологическим» маркером. Разногласия в оценках международных и российских экспертов, а также внутренние дискуссии о состоянии экономики ярко демонстрируют сложность и многомерность задачи прогнозирования спроса.

Особенности экономических прогнозов в условиях геополитической фрагментации

Превращение прогнозов в идеологический инструмент: Усиление геополитической фрагментации привело к тому, что экономические прогнозы часто несут на себе отпечаток политической позиции. Это проявляется в расхождениях оценок, когда одни институты предрекают России затяжной спад, а другие — устойчивую адаптацию.
Снижение доверия к зарубежным прогнозам: Из-за частых ошибок и проблем с доступностью данных для международных структур, доверие к зарубежным прогнозам относительно перспектив российской экономики существенно снизилось. Зачастую международные институты хронически занижают прогнозы по России, что, по мнению ряда российских экспертов, связано с недооценкой эффективности антикризисной политики Правительства РФ и структурных сдвигов в отечественной экономике.
Гибкость российских прогнозистов: Российские аналитики, как правило, обладают большей гибкостью в получении необходимых данных, в том числе косвенными методами, и более глубоким пониманием внутренней специфики, что позволяет им работать с моделями и делать прогнозы, лучше отражающие реальное положение дел.

Взгляды российских экономистов на состояние экономики и прогнозирование

Внутри российского экспертного сообщества также ведутся оживленные дискуссии о текущем состоянии экономики и ее перспективах, что напрямую влияет на подходы к прогнозированию спроса:

Функции прогноза: По мнению директора Института народнохозяйственного прогнозирования РАН Александра Широва, важнейшая функция прогноза — это не только предсказание будущего, но и оценка последствий действий или бездействия экономических властей, а также инструмент обоснования экономической политики. Прогноз позволяет рассматривать развитие экономики в условиях согласованности и взаимосвязанности показателей, что критически важно для понимания диапазона возможных изменений и формирования эффективной антикризисной политики.
Дискуссии о росте/стагнации:
- Глава Сбербанка Герман Греф ранее отмечал, что российская экономика приближается к нулевым отметкам роста, одной из причин называя слишком высокую ключевую ставку ЦБ.
- Председатель Центрального банка Эльвира Набиуллина, напротив, заявляла об отсутствии стагнации или рецессии, отмечая рост экономики, хоть и медленный.
- Министр финансов Антон Силуанов также говорил о «плановом охлаждении экономики», а не о рецессии.
Однако многие экономисты сходятся во мнении, что текущий рост ВВП России очень медленный, «сопоставимый с погрешностями измерения». Прогноз Минэкономразвития РФ на 2024 год составляет 2,8%, а на 2025 год — 2,3%, что свидетельствует о скромных темпах.
Проблемы «разжатия» экономики: Эксперты указывают, что в условиях текущего экономического сжатия «разжать» экономику будет сложнее, чем после пандемии или санкций 2022 года. Причина в том, что многие инструменты стимулирования уже были использованы, и их эффекты отработаны, что ограничивает возможности для быстрого восстановления спроса.

Актуальные проблемы прогнозирования, отмеченные экспертами

Несмотря на развитие методов и инструментов, эксперты продолжают выделять ряд системных проблем в прогнозировании спроса в России:

Отсутствие надежной методики количественной оценки факторов: Существует острая потребность в разработке более совершенных методик, способных количественно оценить наиболее существенные факторы, влияющие на спрос, особенно в условиях высокой турбулентности и быстрых структурных изменений.
Слабая разработанность подходящих моделей: Проблема заключается не только в отсутствии данных, но и в слабой разработанности математических моделей, которые могли бы адекватно описывать сложную динамику и структуру спроса, особенно учитывая специфику потребительского поведения и макроэкономических шоков в РФ.

В целом, мнения экспертов подчеркивают, что прогнозирование спроса в России — это комплексная задача, требующая не только применения передовых аналитических инструментов, но и глубокого понимания экономической политики, геополитических реалий и внутренних структурных особенностей рынка. Чем выше нестабильность спроса, тем точнее должен быть прогноз, что делает эту задачу ключевым фактором успеха предприятия.

Заключение

Исследование количественных методов прогнозирования спроса в контексте современной российской экономики выявило как универсальные принципы и мощные аналитические инструменты, так и уникальные вызовы, требующие специфической адаптации. Мы увидели, что прогнозирование спроса — это не просто техническая процедура, а жизненно важный элемент стратегического планирования, способный обеспечить рентабельность и минимизировать риски компании в условиях рыночной неопределенности.

Фундаментальные принципы прогнозирования, такие как единство, участие, непрерывность и гибкость, остаются незыблемыми, формируя основу для любого успешного подхода. Классические количественные методы, от методов экстраполяции и экспоненциального сглаживания (с их расширенными моделями Хольта-Уинтерса, учитывающими тренд и сезонность) до регрессионного анализа (включая множественную и полиномиальную регрессию) и моделей ARIMA (с их компонентами AR, I, MA), продолжают играть ключевую роль, предоставляя прочный математический аппарат для анализа временных рядов.

Однако подлинный прорыв в прогнозировании спроса сегодня связан с машинным обучением (ML) и Big Data. Примеры российских компаний, таких как X5 Retail Group, СберМаркет и Первая грузовая компания, наглядно демонстрируют, как эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы данных, выявлять неочевидные закономерности, значительно повышать точность прогнозов (до 20%) и существенно сокращать временные затраты (до 50%), обеспечивая впечатляющий экономический эффект.

Вместе с тем, российская экономика преподносит особые вызовы. Геополитические шоки, санкции 2022 года, последствия пандемии COVID-19, нестабильность цен на нефть, высокая ключевая ставка ЦБ РФ и рекордный дефицит кадров создают беспрецедентный уровень неопределенности. Эти факторы требуют от компаний не только гибкости в адаптации, но и глубокого учета их влияния на макроэкономические показатели (инфляция, реальные доходы населения) и особенности потребительского поведения (переход к рациональному потреблению, влияние индекса потребительских настроений).

Практические рекомендации, такие как постоянный мониторинг рынка, тщательная очистка данных, оценка качества прогнозов, применение ансамблей моделей и, что особенно важно, интеграция качественных и количественных методов, становятся критически важными для повышения надежности прогнозов. Для России это означает необходимость адаптации моделей к стратегиям импортозамещения, переориентации экспорта и учета уникальных факторов, таких как дефицит кадров.

Наконец, анализ мнений ведущих российских экономистов и аналитиков подчеркивает, что прогнозирование в современных условиях становится не только инструментом анализа, но и частью дискуссии о будущем страны. Различия в оценках, критическое отношение к зарубежным прогнозам и внутренние дебаты о состоянии экономики лишь подтверждают сложность задачи и необходимость постоянного совершенствования методологий. Успешное прогнозирование спроса является не просто технической задачей, но стратегическим императивом для устойчивого развития бизнеса.

Дальнейшие перспективы развития прогнозирования спроса в РФ лежат в области дальнейшего внедрения продвинутых ML-алгоритмов, развитии отечественных платформ Big Data, а также в создании более совершенных методик для количественной оценки трудноформализуемых факторов. Комплексный, адаптивный и междисциплинарный подход, интегрирующий передовые технологии с глубоким пониманием российской специфики, является ключом к успешному прогнозированию спроса и устойчивому развитию бизнеса в ближайшем будущем.

Список использованной литературы

Афитов Э. А. Планирование на предприятии: Учебное пособие. 2012.
Бабич Т. Н., Козьева И. А., Вертакова Ю. В., Кузьбожев Э. Н. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013.
Баринов В. А. Бизнес-планирование: Учебное пособие. М.: Форум, 2013.
Басовский Л. Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013.
Берг Т.И. Методика изучения покупательского спроса на потребительские товары // Экономика и финансы. 2012. № 1. С. 11-15.
Влашева С., Шаститко А. Модернизация антимонопольной политики в России (экономический анализ предлагаемых изменений конкурентного законодательства) // Вопросы экономики. 2015. № 5.
Газета Экономика и Жизнь: 2011-2012 гг.
Завьялов И.А. Конкурентоспособность российской экономики — глазами отечественных производителей // Эксперт. 2015. № 12.
Ильин В.И. Социальная группа как фактор потребительского поведения // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2013. № 2. С. 34-42.
Камаева В.Д. Экономическая теория: Учебник для студ. высш. учеб. заведений. 10-е изд., перераб. и доп. М.: Гуманит. Изд. центр ВЛАДОС, 2013. 592 с.
Овчинников Г.П. Основы анализа спроса и предложения // Макроэкономика. СПб, 2012. Т.1, гл.2.
Рузавин Г.И., Мартынов В.Т. Курс рыночной экономики. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2015.
Соломатина А.Н. Организация деятельности торгового предприятия: учебник. 2-е изд. Москва: ИНФРА-М, 2013.
Ходов Л.Г. Основы государственной экономической политики. М.: БЕК, 2013.
Методы прогнозирования спроса // Ростовская Школа Логистики.
Прогнозирование методом экспоненциального сглаживания (ES, exponential smoothing) // Forecast NOW!
Метод экспоненциального сглаживания (ES) // YouTube.
Регрессионный анализ: виды, особенности и практическое применение // Skypro.
3.1.2.2. Экспоненциальное сглаживание // СИЭУ.
Какие есть методы прогнозирования спроса и как ими пользоваться // GoodsForecast.
Метод экстраполяции // Финансовый анализ.
Временные ряды в прогнозировании спроса, нагрузки на КЦ, товарных рекомендациях и поиске аномалий // Habr.
4. МЕТОДЫ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ // Финансовый университет.
2.4 Методы прогнозной экстраполяции // Научная электронная библиотека.
4.7. Количественные и качественные методы прогнозирования // Омский Государственный Технический Университет.
Пример использования ARIMA для прогноза продаж // Loginom.
Регрессионный анализ: основы, задачи и применение в Data Science // Skillfactory Media.
Метод ARIMA в прогнозировании: виды, применение и особенности // Skypro.
Прогноз значения показателей деятельности компании методом Arima // ФИНОКО.
ARIMA – ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ // КиберЛенинка.
Основы регрессионного анализа — ArcGIS Pro // Документация.
Методы определения прогнозного объема спроса и предложения на телекоммуникационные услуги // Вестник.
Количественные методы прогнозирования спроса на потребительские товары и их характеристика // Studref.com.
Система прогнозирования спроса: принципы, методы анализа // GoodsForecast.
Прогнозирование спроса — методы, модели и анализ прогнозирования потребительского спроса // GoodsForecast.
Количественные методы прогнозирования // Бизнес-планирование.
Табличный процессор Excel в экономических и финансовых расчетах. Лекция 13: Прогнозирование. Регрессионный анализ, его реализация и прогнозирование // Интуит.
Количественные методы // СИЭУ.
Прогнозная модель спроса продукции предприятия // КиберЛенинка.
Прогнозирование спроса для современной цепочки поставок // SAP.
Прогнозирование временных рядов: анализ и применение методов машинного обучения // Nerd IT.
Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс // YouTube.
Прогнозирование с помощью эконометрики против машинного обучения // Reddit.
Анализ временных рядов // Habr.
Ключевая ставка ЦБ РФ на сегодня // Домклик.
Инфляция и ключевая ставка Банка России // Банк России.
Ключевая ставка ЦБ РФ: последние новости на сегодня // Журнал Домклик.
Ключевая ставка ЦБ РФ, динамика, график // CALCUS.
Прогнозирование спроса: методы, этапы и реальные примеры внедрения // Forecast NOW!
Инфляция в России по годам: официальные данные с 1991 по 2025 от Росстата и ЦБ РФ // GoGov.ru.
Ключевая ставка в России // Википедия.
Доходы населения России // Википедия.
Индекс инфляции в России // Trading Economics.
Инфляция в России: динамика с начала года и прогнозы на 2025 год // SberCIB.
Росстат: реальные располагаемые доходы населения в 2024 году выросли на 7,3% (графики) // Новости ЕРЗ.РФ.
Реальные денежные доходы населения России // TAdviser.
Инфляция в России // Интерфакс.
Прогнозирование спроса. Традиционные и новые методы // Platforma.
Оценка влияния кризиса, связанного с пандемией COVID-19, на отрасли российской экономики и их посткризисное развитие // НИУ ВШЭ.
О влиянии западных санкций на экономику России в условиях специальной военной операции // КиберЛенинка.
Влияние пандемии COVID-19 на экономику России и мира в графиках // Ведомости.
Без драматизма. О чем говорит свежая статистика по России // Финам.
Обзор классических методов прогнозирования спроса: достоинства и недостатки // Forecast NOW!
ДИНАМИКА ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ЦЕН // Банк России.
Глобальные экономические тренды: давление долгов и торговые войны // ЦМАКП.
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПРОГНОЗ ПОСЛЕДСТВИЙ САНКЦИЙ 2022 Г. ДЛЯ РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКИ // КиберЛенинка.
Давно вам 17? Рост налогов и дефицита бюджета затормозит снижение ключевой ставки // МГОРСК.ру.
Вероятность снижения ключевой ставки ЦБ до 15% к концу года снизилась // Финам.
Методы прогнозирования и их применение в практике менеджмента // КиберЛенинка.
Федеральная служба государственной статистики // Росстат.
Инфляция в России по годам // Finzo.
Индексы потребительских цен на товары и услуги // ЕМИСС.
«Проблемы прогнозирования» 2025 №2 // ИНП РАН.
«Проблемы прогнозирования» 2024 №1 // ИНП РАН.
Проблемы планирования и прогнозирования в условиях высокой неопределенности российской экономики // Евразийский научный журнал.
Эксперты оценили влияние индексации пенсии на доходы россиян // Eastrussia.
Цена нефти и газа. Задача-минимум выполнена // БКС Экспресс.
Первый рейтинг инженерных вузов России // Expert.ru.
Рынок акций РФ в пятницу растерял недельный прирост по индексу МосБиржи и закрыл неделю в «минусе» // Финмаркет.
Data Science для предсказания спроса: как это работает на самом деле // Platforma.
Russia | GDP: Forecast: Ministry of Economic Development: Annual // CEIC.
Машинное обучение и Большие данные // СТИ.
Russian economy cooling faster than expected, econ ministry to revise forecasts // Interfax.
Экономические прогнозы становятся инструментом борьбы идей // Независимая газета.
Ministry of Economic Development of the Russian Federation // The Russian Government.
Прогнозирование спроса методами машинного обучения // Beltel Datanomics.
Russian Central Bank Holds Key Rate Steady Amid Soaring Inflation // The Moscow Times.
News // The Russian Government.
Прогнозирование спроса методами машинного обучения // Сбер Бизнес Софт.
Тренды потребительского поведения 2024—2025 // СберПро.
Russia Inflation Rate // Trading Economics.
Rosstat Explained the Specifics of Calculating the Consumer Price Index (CPI) From February 1, 2021 // Росстат.
Russian Federation // European Economic Forecast. Spring 2024.
Что будет с российской экономикой в 2026 году // TaxFree.
Треть экономики на грани банкротства. Отрезвляющий прогноз // Радио Свобода.
ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОКУПАТЕЛЬСКОГО СПРОСА И ИХ ЗНАЧЕНИЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО ПОВЕДЕНИЯ // КиберЛенинка.
kursovaya.prognozirovanie_krizisa.docx // КубГУ.
Как мы научили ML-модель выбирать товары для акций в СберМаркете и увеличили ROI скидок в 8 раз // Habr.
О роли искусственного интеллекта и ML-моделей в оптимизации оптового бизнеса // IT-World.
А зачем это бизнесу? Экономическое обоснование использования ML для прогнозирования спроса на ж/д // Habr.
Россия в условиях санкций: пределы адаптации // КиберЛенинка.
ВЫБОР МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЯ ПРОИЗВОДСТВА // КиберЛенинка.
Станет ли слаще от слова «халва»? О ближайших перспективах российской экономики // EADaily.
Влияние индекса потребительских настроений на прогнозирование потребления в России и Америке // НИУ ВШЭ.
Прогнозирование и модельный аппарат // Банк России.
Эконометрическое моделирование и прогнозирование спроса на грузовые перевозки в России в 1992-2015 гг // КиберЛенинка.
Прогнозно-аналитические возможности макроэкономических моделей в условиях кризисного развития экономики (на примере модели QUMMIR) // КиберЛенинка.
Статистические методы прогнозирования в экономике // StockSharp.
Разработка прогноза потребительского спроса в Российской Федерации // КиберЛенинка.
Стратегии адаптации российских компаний к санкциям 2022 г.1 // Новая Экономическая Ассоциация.
РОССИЯ В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ: ПРЕДЕЛЫ АДАПТАЦИИ // Elibrary.
ИССЛЕДОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ 2023 – 2025 Г.Г.: ВЫЗОВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ, НА РЫНКЕ ОДЕЖДЫ // Эдиторум.