Предмет. Разработка адаптивных систем управления в условиях изменчивой внешнеэкономической среды и инновационные подходы к прогнозированию спроса и управлению рисками. Цели. Разработать практико-ориентированную методологию построения системы прогнозирования, направленную на снижение операционных рисков, влияющих на экономическую безопасность предприятия. Методология. В процессе исследования использовались математическое моделирование, а также системный подход к разработке архитектуры системы прогнозирования. Результаты. Предложена методология построения интеллектуальной системы прогнозирования. Описана архитектура системы, включающая модули сбора, анализа данных, прогнозирования и управления рисками. Выводы. Проведенные исследования демонстрируют, что интеграция системы прогнозирования в контур управления рисками является ключевым условием повышения экономической безопасности предприятия. Прогнозы на основе моделей глубокого обучения (LSTM) показали наилучшие результаты, что подтверждает необходимость их внедрения в процесс управления.
Гнездицкий М.А., Зарипова Р.С. Реинжиниринг бизнес-процессов как инструмент современного менеджмента в деятельности хлебозавода // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 4. № 1. С. 22–30. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.01.04.003 EDN: GRAWVV
Белозеров М.Н. Методология управления модельными рисками при прогнозировании спроса на продукцию производственной компании // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2025. Т. 27. № 3. С. 33–39. DOI: 10.18127/j19998554-202503-05 EDN: KYYTDA
Алемасов Е.П., Зарипова Р.С. Цифровизация промышленности как инструмент повышения производства // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2020. № 2. С. 107–109. EDN: FYUKEI
Пиорунский И.Д., Сумберг Г.И., Мухаметзянов И.З. Прогноз ключевых показателей сложноорганизованной экономической системы // Экономическая наука современной России. 2022. № 4. С. 49–62. DOI: 10.33293/1609-1442-2022-4(99)-49-62 EDN: MYUDZW
Смирнов Ю.Н., Каляшина А.В. Математическая модель оптимизации деятельности для цифровой системы управления предприятием // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 119–122. EDN: LXULQC
Лашкова Н.Г. Совершенствование системы управления промышленным предприятием на основе внедрения инновационных технологий и методологий // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 4. № 11. С. 64–73. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.11.04.007 EDN: ZEUTDX
Волков Д.А., Красавина Е.В., Сологуб В.А. Анализ стратегий управления экономической безопасностью предприятий хлебопекарной отрасли в условиях рыночной неопределенности // Хлебопечение России. 2024. Т. 68. № 3. С. 110–121. EDN: STITOM
Каранина Е.В., Ерешко Ф.И. Моделирование и прогнозирование рисков финансово-хозяйственной деятельности предприятия // Проблемы анализа риска. 2024. Т. 21. № 6. С. 66–80. EDN: BVLTZP
Жидко Е.А. Безопасное и устойчивое (антикризисное) развитие хозяйствующего субъекта: код объекта прогноза и адекватные ему методы прогнозирования // Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2025. № 1. С. 157–165. EDN: HAEIUV
Сибаева Г.Р., Беляев В.А., Лазарев Е.С. Модуль учета ресурсов организации в рамках перехода на отечественные решения // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 12. № 2. С. 29–35. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.02.12.005 EDN: MOYYJH
Халин Ю.А., Криушина Ю.А., Зинкин С.А. и др. Метод оценки и прогнозирования экономических рисков предприятия на основе интеллектуального анализа данных // Известия Юго-Западного государственного университета. 2022. Т. 26. № 4. С. 148–161. DOI: 10.21869/2223-1560-2022-26-4-148-161 EDN: UJLNPZ
Нестерова С.И., Капралова Е.А. Комплексный подход к анализу и прогнозированию финансовых показателей компании в условиях неопределенности // Вестник Международного института рынка. 2025. № 2. С. 48–55. EDN: VVEOUN
Воробьев А.В., Кудинов В.А. Определение важности прогноза при управлении производственным предприятием c помощью машинного обучения // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 4. С. 27–34. DOI: 10.14357/20718594210403 EDN: RBYFRZ
Емалетдинова Л.Ю., Вильданов Н.Р., Катасев А.С. Использование нейросетевой модели TCN-LSTM для прогнозирования значений временного ряда // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 6. С. 62–64. EDN: BLDCMH
Филимонова Т.К., Овсеенко Г.А., Мустафаев Т.А. Разработка имитационной информационно-математической модели деятельности предприятия // Научно-технический вестник Поволжья. 2023. № 11. С. 127–130. EDN: LBZEGK
Бирюков Д.В. Экономико-математические методы прогнозирования // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: российский и зарубежный опыт. 2021. № 4. С. 14–17. EDN: NYSYLI
Тиганов Н.М. Построение экономико-математической модели управления трансформацией бизнес-процессов промышленных предприятий // Экономика строительства. 2024. № 5. С. 269–272. EDN: SKXBTH
Юсупова Р.И., Зарипова Р.С., Нуриев М.Г. Влияние искусственного интеллекта на формирование новых компетенций и конкурентных преимуществ будущих специалистов // Казанская наука. 2025. № 2. С. 201–203. EDN: BQNPGY
Утакаева И.Х. Применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования спроса на продукцию перерабатывающих предприятий в условиях нестабильных рынков // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2025. № 5. С. 35–43. DOI: 10.31442/0235-2494-2025-0-5-35-43 EDN: UIDTKD
