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.
The article suggests a model for forecasting the food products prices dynamics using a neural network. For the developed model for forecasting the food products prices dynamics, it is suggested to take into account the following factors: prices for food products of past periods on average in the Donetsk People's Republic, prices for food products of past periods in Rostov-on-Don and the Russian Federation as a whole, world prices for products, fuel prices, dollar exchange rate, personal income, agricultural producer price index, consumer price index of the Russian Federation, consumer price index in Rostov-on-Don. The stages of constructing a price forecast for basic food products in the Republic are presented. It was determined that after the calculations, small errors are obtained for goods with a linear trend (error up to 2-3%), for seasonal goods (vegetables) the error is much larger (up to 10%). The results of forecasting the food products prices on average for the Donetsk People's Republic in November 2023 have an average deviation error of 1.9%, which indicates fairly accurate forecast results in the absence of the negative influence of unforeseen factors.