• Бастанов Артур Эмильевич, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Россия)

Статья представляет методологический результат первого этапа исследовательской программы, направленной на повышение эффективности управления товарными запасами и оборотным капиталом селлеров на электронных маркетплейсах. Актуальность исследования определяется тем, что задачи распределения ограниченного оборотного капитала между многочисленными товарными позициями на практике решаются в условиях стохастического спроса, выраженной сезонности, неоднородной волатильности и ограниченных вычислительных ресурсов, в то время как традиционные методы управления запасами либо остаются статичными, либо требуют априорного задания параметров спроса и затрат. В работе предложена комплексная методика анализа спроса и распределения оборотного капитала, включающая три взаимосвязанных компонента: интеллектуальный анализ спроса на основе сезонно-трендовой декомпозиции и моделей машинного обучения для временных рядов (DLinear, NLinear, XGBoost); расширенный анализ волатильности спроса с использованием двух вариантов коэффициента вариации и адаптивной кластеризации ассортиментной матрицы; алгоритм распределения оборотного капитала, основанный на интегральном показателе «индекс доходности» и дополненный учётом сезонности и риска. Существенным элементом методики является разделение предсказуемой сезонной компоненты и остаточной волатильности, что позволяет более корректно оценивать риск товарных позиций и использовать эти оценки при формировании решений о распределении оборотного капитала. Методика формирует структурированный вектор признаков, включающий прогнозные, статистические и экономические характеристики товарных позиций, пригодный как для одноэтапных систем поддержки принятия решений, так и в качестве входного пространства состояний для дальнейших стохастических и динамических моделей управления запасами. Научная новизна работы заключается в интеграции известных инструментов прогнозирования, оценки волатильности и распределения оборотного капитала в единую математически согласованную методологическую модель, учитывающую специфику электронных маркетплейсов и специфические ограничения селлеров. Статья обосновывает предложенную методику, описывает её архитектуру и раскрывает дизайн вычислительных экспериментов, предназначенных для последующей эмпирической оценки её эффективности.

маркетплейс, селлер, прогнозирование спроса, сезонность, коэффициент вариации, индекс доходности, управление запасами, управление оборотным капиталом, методы машинного обучения

2026-09-03