УДК 338.2:004.6
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.04.021

Авторы

Елена Александровна Шеверева,
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС»»; ФГБОУ ВО «МИРЭА-Российский технологический университет», г. Москва

Аннотация

В статье исследуется трансформация походов к ценообразованию под воздействием технологий предиктивной аналитики. Анализируется переход от реактивных моделей к проактивным системам формирования стоимости. Рассматриваются математические основы прогностических моделей, определяется роль больших данных и влияние алгоритмических решений на рыночное равновесие. Исследование подчеркивает значимость систем самообучения для минимизации ошибок, обеспечивающих динамическую устойчивость субъектов рынка в волатильной среде. Статья носит общий методический характер, ее содержание может быть использовано при анализе различных рыночных структур.

Ключевые слова

предиктивная аналитика, динамическое ценообразование, прогнозирование спроса, большие данные, экономическая эффективность, средняя абсолютная процентная ошибка, среднеквадратическая ошибка

Список литературы

  1. Трофимов В. В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Цифровая трансформация, искусственный интеллект : учебник для вузов / В. В. Трофимов, Е. В. Трофимова. – Москва : Издательство Юрайт, 2026. – 199 с. –[Электронный ресурс] // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. с. 65 – URL: https://urait.ru/bcode/590642/p.65 (дата обращения: 14.04.2026).
  2. Курбатов Н. Выбор метрики качества в задачах прогнозирования спроса [Электронный ресурс] // Datanomics.ru [сайт]. – 2022. – URL: https://datanomics.ru/artciles/vybor-metrikikachestva-v-zadachah-prognozirovaniya-sprosa/ (дата обращения: 14.04.2026).
  3. Иванов Ф.Д. Предиктивное моделирование в сфере управления цепями поставок на основании методов искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Экономика и управление. – 2025. – Т.31. – №9. – с. 1200 – 1212. – URL: https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025- 9-1200-1212 (дата обращения: 14.04.2026).
  4. Клычков И.А. Методы предиктивной аналитики для построения проактивной системы мониторинга сети [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона [сайт]. – 2025. – № 7. – URL: https://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/ n7y2025/10227 (дата обращения: 14.04.2026).
  5. Брагин Д. Предиктивная аналитика: что это такое, методы и инструменты прогностического анализа [Электронный ресурс] // cleverevce.ru [сайт]. – 2026. – URL: https://www.cleverence.ru/ articles/auto-busines/prediktivnaya-analitika-chtoeto-takoe-metody-i-instrumenty-prognosticheskogoanaliza/ (Дата обращения: 14.04.2026).