ЦИФРОВОЙ ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ ЦЕН НА ПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЕ ТОВАРЫ
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-1294Статья поступила в редакцию: 08.04.2024
Статья принята к публикации: 13.05.2024
Статья опубликована: 27.05.2024
Ключевые слова:
прогнозирование цен, продовольственные товары, нейронная сеть, цифровые инструменты, модельАннотация
В статье предложена модель для прогнозирования динамики цен на продовольственные товары с помощью нейронной сети. Для разработанной модели прогнозирования динамики цен на продовольственные товары предложено учитывать следующие факторы: цены на продовольственные товары прошлых периодов в среднем по Донецкой Народной Республике, цены на продовольственные товары прошлых периодов в г. Ростов-на-Дону и Российской Федерации в целом, мировые цены на продукты, цены на топливо, курс доллара, доходы населения, индекс цен производителя сельскохозяйственной продукции, индекс потребительских цен Российской Федерации, индекс потребительских цен в г. Ростов-на-Дону. Представлены этапы построения прогноза цен на основные продовольственные товары в Республике. Определено, что после проведения расчетов получаются небольшие ошибки для товаров с прямолинейным трендом (ошибка до 2-3%), для товаров с выраженной сезонностью (овощи) ошибка значительно больше (до 10%). Результаты прогноза цен на продовольственные товары в среднем по Донецкой Народной Республике в ноябре 2023 г. имеют среднюю ошибку отклонения в размере 1,9%, что свидетельствует о достаточно точных результатах прогноза при отсутствии негативного влияния непредвиденных факторов.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Полшков Ю.Н. Методология математического моделирования в сфере обеспечения экономической безопасности // Вестник Донецкого национального университета. Серия В. Экономика и право. 20210. № 3. С. 174-183.
Зуева В.Н. Прогнозирование цен на сельскохозяйственные культуры // Теория и практика общественного развития. 2015. № 1. С. 1-4.
Рогачев А.Ф., Мелихова Е.В. Адаптация алгоритмов и обоснование инструментария для нейросетевого прогнозирования урожайности агрокультур с использованием ретроспективных данных // Известия НВ АУК. 2020. № 1 (57). С. 290-302.
Каширина И.Л., Демченко М.В. Исследование и сравнительный анализ методов оптимизации, используемых при обучении нейронных сетей // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2018. № 4. С. 123-132.
Лепа Р.Н., Высоцкий А.Е. Система сценарного динамического анализа «Продовольственный баланс ДНР» // Вестник Института экономических исследований. 2020. № 2 (18). С. 10-17.
Половян А.В., Синицына К.И. Опыт применения форсайт технологии в развитии пищевой отрасли // Вестник Донецкого национального университета. Серия В. Экономика и право. 2019. № 2. С. 196-205.
Министерство экономического развития Донецкой Народной Республики. [Электронный ресурс]. URL: https://mer.govdnr.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=11128&Itemid=313 (дата обращения: 29.03.2024).
Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Ростовской области. [Электронный ресурс]. URL: https://61.rosstat.gov.ru/folder/73615 (дата обращения: 29.03.2024).
Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/price (дата обращения: 29.03.2024).
The World Bank Group. [Электронный ресурс]. URL: https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets#1 (дата обращения: 29.02.2024).
Центральный Банк России. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/currency_base/daily/ (дата обращения: 29.03.2024).
Жителям объяснили причину роста цен на продукты, и что, всё? [Электронный ресурс]. URL:
http://xvesti.ru/social-news/10037-ceni-dnr.html?ysclid=lpqxb4cezh618607527 (дата обращения: 29.03.2024).
Какое мясо рекордно подорожало в РФ в 2023 году: говядина, курица, свинина. [Электронный ресурс]. URL: https://news.ru/society/kakoe-myaso-rekordno-podorozhalo-v-rf-v-2023-godu-govyadina-kurica-svinina/?ysclid=lqb1v38hzr280201582 (дата обращения: 29.02.2024).
Вице-премьер Владислав Васильев о повышении цен на некоторые продукты. [Электронный ресурс]. URL: https://dnr-news.ru/politics/2023/11/20/541816.html?ysclid=lqb1iqm142716238367 (дата обращения: 29.03.2024).
В России впервые с начала года подорожало молоко: почему и что будет дальше. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/prodovolstvennaya-bezopasnost/500868-v-rossii-vpervye-s-nacala-goda-podorozalo-moloko-pocemu-i-cto-budet-dal-se?ysclid=lqb2kgl8f0738801158 (дата обращения: 29.03.2024).
