сотрудник с 01.01.2019 по 01.01.2019
Тула, Тульская область, Россия
Целью данной статьи является анализ существующих подходов к прогнозированию спроса на продукцию промышленного предприятия, а также выявление их достоинств и недостатков. По результатам выполненного анализа сделан вывод о необходимости использования комбинированного подхода к прогнозированию спроса на продукцию промышленного предприятия, что позволит повысить точность прогноза и снизить риск невыполнения заказов клиентов. На основании результатов исследования формируется методический подход к прогнозированию спроса на продукцию промышленного предприятия в условиях неопределенности рыночной среды на основе разделения товарных позиций по уровню доходности и степени риска невыполнения заказа. Статья представляет интерес для руководителей промышленных предприятий, экономистов, специализирующихся на исследовании проблем управления спросом в условиях неопределенности рыночной среды.
прогнозирование спроса, неопределенность рыночной среды, риск невыполнения заказа, классификация, точность прогноза
1. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: учеб. пособие для вузов / И.В. Антохонова. 2-е изд., испр. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2019. 213 с.
2. Горчакова Д.А., Шабалов В.А. Нечеткая регрессионная модель планиро-вания поставок продукции металлургического предприятия // Вестник Череповецкого государственного университета. 2019. № 3 (90). С. 9-16.
3. Иконин А.А. Особенности организации закупочной деятельности // Вестник науки и образования. 2019. № 12-1 (66). С. 65-69.
4. Михалева Е.П., Доможирова И.В. Управление производственной про-граммой промышленного предприятия в условиях нестабильного рыночного спроса // Экономический анализ: Теория и практика. 2019. Т. 18. №6 (489). С. 1057-1072.
5. Михалева Е.П. Методический подход к формированию бизнес-процессов в организации // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2013. № 5-1. С. 288-294.
6. Поспелова Л.Я., Шананин А.А. Прогнозирование потребительского спроса с помощью композиции обобщенного непараметрического и нейросетево-го методов // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. № 1-2 (79). С. 23-28.
