канд. экон. наук, доц., Нижегородский филиал МЭСИ,
603001, г. Нижний Новгород, ул. Рождественская, 37
Candidate of economic Sciences, Associate Professor, Nizhegorodskii branch,
603001 Nizhnii Novgorod, Rozhdestvenskaya St, 37
канд. экон. наук, доц. каф. «Экономика, управление и финансы»,
603950, ГСП-41, Н. Новгород, ул. Минина, д. 24
Candidate of economic Sciences, Associate Professor,
Minin St., 24, Nizhny Novgorod, 603950.
В статье рассмотрены проблемы систематизации, сбора и хранения информации, с целью ее последующей обработки и интерпретации применительно к прогнозу спроса в автомобильной промышленности.
Социально-экономическое прогнозирование является эффективным инструментом прогнозирования спроса на производимую продукцию. При этом процесс прогнозирования является достаточно сложным, так как зависит от большого числа как управляемых, так и неуправляемых параметров. Для осуществления и улучшения точности прогноза необходимым является определение наиболее важных факторов, влияющих на прогнозируемый показатель. В статье определены основные макроэкономические, политико-правовые, рыночные, инфраструктурные и производственные факторы, оказывающие влияние на изменения потенциального спроса на продукцию автомобилестроения. Рассматриваемые в статье факторы имеют специфические особенности, и существенно различаются между собой, поэтому необходимым является как идентификация таких факторов, так и их качественное и количественное описание.
На основании количественного и качественного анализа данных обоснованы методические подходы к разработке мультипликаторов, учитывающих влияние наиболее значимых причин, обуславливающих развитие автомобильной промышленности, включая механизм оценки весов интегрального показателя, характеризующего макроэкономические условия протекания данного процесса.
В качестве практического примера реализации предложенных методик прогнозирования представлены результаты краткосрочного прогноза для коммерческого и легкового сегмента автомобильной промышленности. С целью увеличения наглядности представленных прогнозов в статье применяются графики и лепестковая диаграмма.
Статья может представлять интерес как для специалистов-практиков, работающих в соответствующей сфере, так и для широкого круга читателей.
The article deals with problems of collection and storage of information which will be subsequentlyprocessed and interpreted when forecasting the demand in the motorcar industry. Socio-economic forecasting is an effective predictor of demand for manufactured products. In this case, the forecasting process is quite complex, since it depends on a large number of both predictable and unpredictable options. To implement and improve forecast accuracy it is necessary to identify the most important factors influencing the projected figure. The article defines the basic macroeconomic, political, legal, market, infrastructure and production factors influencing the change of the potential demand for the products of the motorcar industry. Factors presented in the paper inherit specific peculiarities, they differ from each other, thus it becomes necessary to identify both factors and their qualitative and quantitative description. On the basis of quantitative and qualitative data analysis the methodological approaches to the development of multipliers aredescribed which influence the most significant reasons for the development of the motorcar industry , including the mechanism for assessing the scale of the integral indicator characterizing the macroeconomic conditions of the process. As a practical example of the implementation of the proposed methods of forecasting the results of shortterm forecast for the commercial and passenger segment of the motorcar industry are presented.. For better demonstration of forecast the article provides graphics and radar chart. The article may be of interest both for a wide audience engaged in theoretical aspects of branch prediction and for practitioners working in the relevant field.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.