УДК 339.13:004
DOI: 10.36871/26189976.2026.03-4.001

Авторы

Андрей Васильевич Зенович,
Волгоградский Государственный университет, Волгоград, Россия
Валерий Валентинович Косулин,
ФГБОУ ВО КГЭУ Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Салидат Магомедовна Юнаева,
Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье исследуются теоретические и прикладные аспекты моделирования спроса и предложения с использованием современных информационных технологий, методов статистического анализа и аналитики данных, что представляет собой актуальную проблему современной экономической науки и практики, поскольку точность прогнозирования спроса и предложения непосредственно влияет на эффективность управления запасами, ценообразования, планирования производства и маркетинговых стратегий, а традиционные методы, основанные на ограниченных выборках и линейных моделях, не позволяют в полной мере учитывать динамику рыночных процессов, нелинейность зависимостей и многообразие факторов, влияющих на рыночное равновесие. На основе синтеза положений микроэкономической теории, статистики, методов машинного обучения и технологий обработки больших данных автором рассматриваются основные типы моделей спроса и предложения, включая модели временных рядов для прогнозирования динамики, модели регрессионного анализа для оценки эластичностей, модели дискретного выбора для анализа потребительских предпочтений, а также структурные модели рыночного равновесия, учитывающие одновременное формирование спроса и предложения. Анализируются источники данных для моделирования, включая транзакционные данные, данные опросов потребителей, данные о поисковых запросах, данные сенсоров и устройств интернета вещей, а также проблемы их интеграции и обработки. Особое внимание уделяется методам аналитики данных, позволяющим выявлять скрытые закономерности в поведении потребителей и производителей, сегментировать рынок, прогнозировать сезонные колебания и оценивать влияние маркетинговых активностей.

Ключевые слова

моделирование спроса
моделирование предложения
информационные технологии
аналитика данных
статистическое моделирование
прогнозирование

Список литературы

[1] Айвазян С. А., Мхитарян, В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхитарян. — М.: ЮНИТИ, 2020. — 1024 с.

[2] Бокс Дж., Дженкинс, Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. — М.: Мир, 2019. — 406 с.

[3] Васильев А. П., Козлов, Д. А. Прогнозирование спроса с использованием методов машинного обучения // Прикладная эконометрика. — 2024. — № 4. — С. 34–51.

[4] Григорьев М. В., Соколова, Т. Н. Анализ потребительского выбора: модели дискретного выбора и их применение // Экономика и математические методы. — 2024. — Т. 60, № 3. — С. 45–62.

[5] Дробышевский С. М., Синельников-Мурылев, С. Г. Моделирование спроса на потребительские товары в России // Экономическая политика. — 2023. — Т. 18, № 6. — С. 8–35.

[6] Ермаков С. В., Кузнецова, О. И. Применение методов машинного обучения для сегментации рынка // Вопросы экономики. — 2025. — № 2. — С. 56–73.

[7] Иванов К. Л., Смирнова, Е. А. Анализ потребительской корзины и рекомендательные системы в розничной торговле // Российский журнал менеджмента. — 2024. — Т. 22, № 3. — С. 34–51.

[8] Кузнецов А. В., Фролова, Е. А. Прогнозирование временных рядов спроса: сравнение методов // Журнал Новой экономической ассоциации. — 2025. — № 1. — С. 45–62.

[9] Лебедев А. А., Михайлова, О. В. Большие данные в анализе потребительского поведения // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2024. — № 2. — С. 23–41.

[10] Морозов В. П., Тихомирова, Н. П. Системы поддержки принятия решений для управления спросом // Финансовый менеджмент. — 2025. — № 1. — С. 56–71.