Прогнозирование продаж на рынке B2G в условиях неопределенности внешней среды

УДК 338.24

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ НА РЫНКЕ B2G В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 

ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ

Воловиков Борис Петрович v-boris-p@rambler.ru

Омский институт (филиал) Российского государственного торгово – экономического 

Университета

Аннотация

В статье приведен сравнительный анализ методов прогнозирования временных рядов 

продаж промышленных товаров на рынке B2G. Результаты оценки адекватности и качества 
прогнозов 
моделей 
временных 
рядов 
позволяют 
определить
границы 
применимости 

рассматриваемых моделей и сформулировать требования к выбору наиболее эффективной 
маркетинговой стратегии с учетом особенностей рынка государственных закупок.

Ключевые слова

Рынок госзакупок, методы моделирования временных рядов, теория нейронных сетей, 

метод авторегрессионного проинтегрированного среднего скользящего.

Рынок  товаров условно делится   на два основных сегмента: рынок B2B, предназначенный 

для удовлетворения потребностей юридических лиц, использующих товары этого рынка для 
дальнейшего применения в производственном процессе и рынок потребительских товаров B2C.  
Разновидностью 
индустриального 
рынка 
B2B
является 
рынок 
электронных 
госзакупок, 

называемый рынком B2G (bussines to government). Стратегическая  важность этого вида торгов 
обусловлена тем, что результаты торгов напрямую влияют на деятельность государственных 
структур, а порой и на обороноспособность государства в целом.  Являясь инструментом для 
получения информации и организации взаимодействия между государством и бизнес-структурами, 
позволяющим избежать  затрат на организацию открытых торговых площадок, рынок B2G
предоставляет также возможность проведения качественных маркетинговых исследований. 
Возможность учета заключенных контрактов за различные периоды создает возможность 
составления достоверных прогнозов, а идентификация проданных изделий позволяет выделить те 
группы товаров, динамика продаж которых свидетельствует о перспективности их производства. 
По сравнению с другими видами торговых площадок, такими как валютные торги, рынок B2G имеет 
ряд отличительных особенностей, а с рынком промышленных товаров B2B имеет и некоторые 
общие черты.  Для прогнозирования валютных торгов разработано много методик, учитывающих 
особенности этого рынка, основанных на применении современных статистических методов и 
теории нейронных сетей 1 . Изучение различий между валютными и конкурсными торгами, 
позволяет сделать вывод о необходимости разработки нового методологического аппарата для 
исследования происходящих на рынке B2G процессов. Перед тем, как приступить к разработке 
моделей прогнозирования продаж на   рынке B2G, стоит подробно изучить закономерности этого 
типа рынка и сформулировать требования, предъявляемые к маркетинговым инструментам их 
моделирования. На рынке госзакупок на соотношение спроса и предложения сильное влияние 
оказывает внешняя среда, поэтому обратимся к описанию факторов, формирующих это 
соотношение. 

Для проведения исследований в качестве объекта изучения был выбран рынок открытых 

конкурсных торгов радиорелейных станций, обеспечивающих линейную связь в госструктурах. 
Потребителями систем радиосвязи являются крупные госкорпорации, министерства и ведомства. 
Каждая  совершенная сделка  отмечается в истории  электронных торгов, при этом  на 
соответствующем сайте госзакупок можно найти дату заключения сделки,  сумму и предмет 
контракта (количество единиц приобретаемого оборудования) [1-3]. Процесс заключения сделок 
носит ярко выраженный стохастический характер, тем не менее, стратегическое планирование 
торговой деятельности невозможно без прогнозов, составление которых в свою очередь, требует   
разработки модели протекания процессов  во времени, оценки ее адекватности и степени 
достоверности.

Целью исследований является разработка модели прогнозирования рынка открытых 

электронных конкурсных торгов для формирования в дальнейшем маркетинговой стратегии. 
Достижению поставленной цели способствует решение следующих задач: 1) формирование 
требований к моделям рынка B2G; 2) оценка адекватности выбранных моделей; 3) оценка 
достоверности прогнозов выбранной модели.

1 Кратович П.В. "Нейронные сети и модели arima для прогнозирования котировок»  Журнал 
"Программные продукты и системы»» № 1 2011 год.