, Развитие методического инструментария прогнозирования рыночных цен на газовый конденсат при формировании сбытовой политики нефтегазодобывающих компаний // Вестник БГУ. Экономика и менеджмент. - 2025. №2. . - С. 134-142.

Развитие методического инструментария прогнозирования рыночных цен на газовый конденсат при формировании сбытовой политики нефтегазодобывающих компаний

DOI: 10.18101/2304-4446-2025-2-134-142 УДК: 338.51: 553.981.6

Актуальность исследования обусловлена ростом спроса на газовый конденсат как внутри страны, так и за ее пределами. Развитие инфраструктурных объектов нефтегазодобычи и наращивание объемов производства газового конденсата во многом обусловлены изменением рыночных цен, что определяет эффективность сбытовой политики и производственной деятельности нефтегазодобывающих компаний в целом. Вместе с тем рыночные цены на газовый конденсат повержены влиянию множества факторов и возникают сложности в прогнозировании их динамики на рынке всех энергоресурсов. Целью настоящего исследования является разработка методического подхода к повышению достоверности прогнозирования рыночных цен на газовый конденсат в условиях сезонности спроса и факторов неопределенности. В статье предложено использование метода проектирования экспериментов для моделирования рыночной цены на газовый конденсат. Авторами представлена имитационная модель, учитывающая сезонные колебания цен на рынке, а также влияние других факторов. Анализ динамики цены на газовый конденсат позволил выявить закономерности ее отклонений под влиянием изменения цен на нефть, климатических факторов и других рыночных рычагов воздействия. Представленное распределение частоты изменений рыночных цен на газовый конденсат под влиянием факторов неопределенности позволило сделать вывод о вероятностях колебания цен в течение года. В качестве дополнительных рекомендаций авторы рассматривают доработку предложенной модели путем использования искусственного интеллекта для моделирования факторов неопределенности на рынке энергоресурсов.

газовый конденсат, ценообразование, сбытовая политика, моделирование, нефтегазодобывающее предприятие, энергоресурсы.

Одиссей Иванов. Два математических метода, которые определяют моделирование цепей поставок // ОперМодель: [сайт]. URL: https://opermodel.ru/strategy/optimization- vs-simulation/ (дата обращения: 15.03.2025). Текст: электронный

Цепь Маркова — это просто: подробно разбираем принцип / Библиотека программиста // proglib.io: [сайт]. URL:https://proglib.io/p/markov-chain (дата обращения: 19.03.2025). Текст: электронный.

Романова, Л. Д. Интегральные преобразования: учебное пособие / Л. Д. Романова, Т. А. Шаркунова, Т. В. Елисеева. Пенза: Изд-во ПГУ, 2015. 80 с. Текст: непосредственный.

Ильясов Р. Х. Сплайн-анализ «тонкой» структуры взаимозависимости экспортных цен на природный газ и нефть / Р. Х. Ильясов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2008. № 6(68). С. 348–352. Текст: непосредственный.

Лучшие нейросети для решения задач по статистике в 2025 году / Рейтингус // vc.ru: [сайт]. URL: https://vc.ru/u/2581788-reitingus/1810470-luchshie-neiroseti-dlya- resheniya-zadach-po-statistike-v-2025-godu (дата обращения: 15.03.2025). Текст: электронный.

Рогулин Р. С. Систематический обзор проблемы управления цепями поставок: будущее и прошлые подходы к моделированию / Р. С. Рогулин // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. Т. 240, № 2. С. 228–256. DOI 10.38197/2072- 2060-2023-240-2-228-256. Текст: непосредственный.

Что такое генеративный искусственный интеллект и как он работает / Русбейс // dzen.ru: [сайт]. URL: https://dzen.ru/a/Z2luqn7nKAkEiUyx (дата обращения: 15.03.2025). Текст: электронный.

Сарычева С. Оптимизация ценообразования с использованием искусственного интеллекта / Priceva // priceva.ru: [сайт]. URL:https://priceva.ru/blog/article/optimizatsiya- tsenoobrazovaniya-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 19.03.2025). Текст: электронный.