Компьютерные модели прогнозирования спроса в управлении платными образовательными услугами

Авторы

  • Алексей Дмитриевич Черников Московский университет «Синергия» Автор
  • Ольга Сергеевна Чемерис Московский университет «Синергия» , Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Автор

DOI:

https://doi.org/10.22394/ee252.6-24

Ключевые слова:

прогнозирование спроса, регрессионный анализ, модели эластичности, анализ временных рядов, python, машинное обучение, big Data, сценарное моделирование, платные образовательные услуги, управление образованием

Аннотация

Статья посвящена анализу и практическому применению компьютерных моделей для прогнозирования спроса в системе управления платными образовательными услугами. В условиях роста конкуренции и цифровизации образовательной сферы точное прогнозирование спроса становится важным фактором для эффективного планирования ресурсов, маркетинга и формирования ценовой политики, что определяет актуальность исследования. Авторы рассматривают как качественные, так и количественные методы прогнозирования: экспертные оценки (метод Дельфи, групповая экспертиза), регрессионный анализ, анализ временных рядов и моделей эластичности. Особое внимание уделено современным технологиям - использованию Python, машинного обучения и анализа больших данных для построения гибких и адаптивных моделей, которые получают в настоящее время должное теоретико-методическое и прикладное применение в экономических исследованиях в системе управления. Цель исследования заключается в разработке и апробации компьютерных моделей, способствующих эффективному управлению образовательными ресурсами и пониманию тенденций на рынке образовательных услуг. В статье представлены практические примеры расчётов, коды на Python, а также визуализации результатов. Кроме того, рассматриваются демографические, экономические и сценарные подходы к моделированию спроса. В результате разработаны современные компьютерные модели, которые позволяют более точно прогнозировать спрос на платные образовательные услуги. Представлены новые подходы к интерпретации результатов прогнозирования, что способствует повышению эффективности управления образовательными ресурсами. Статья подчёркивает важность комплексного и технологически подкреплённого подхода к прогнозированию как основного инструмента развития образовательной организации.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Библиографические ссылки

Чемерис, О. С. Исследование систем управления платными образовательными услугами: цифровизация и перспективы развития / О. С. Чемерис, А. Д. Черников // Экономический вестник. - 2024. - Т. 3, № 2. - С. 97-102. - EDN DEPKON.

Васько, Ю. Е. Особенности спроса на образовательные услуги вуза как объекта анализа и прогнозирования / Ю. Е. Васько // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. - 2013. - № 3. - С. 170-175. - EDN RDYBYP.

Цыгичко, В. Н. Прогнозирование социально-экономических процессов / В. Н. Цыгичко; В. Н. Цыгичко; предисл. Д. М. Гвишиани. - 3-е изд. - Москва: URSS Книжный дом "ЛИБРОКОМ", 2009. - 238 с. - ISBN 978-5-397-00021-5. - EDN QTIAUL.

Лапшинов, С. Б. Экономико-математические модели анализа и прогнозирования конъюнктуры регионального рынка платных услуг высшего образования: дисс. … канд. экон. наук: 08.00.13 / С. Б. Лапшинов. - Иваново, 2012. - 192 с. - EDN QFTVYT.

Дрейпер, Н. Р. Прикладной регрессионный анализ / Н. Р. Дрейпер; Норман Р. Дрейпер, Гарри Смит; [пер. с англ. и ред. М. Власенко и др.]. - 3-е изд. - Москва [и др.]: Диалектика, 2007. - 911 с. - ISBN 978-5-8459-0963-3. - EDN QJSGWD.

Барашков, В. М. Прогнозирование спроса на образовательные услуги на основе регрессионного анализа / В. М. Барашков, Н. А. Задорина // Развитие технических наук в современном мире: сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции, Воронеж, 11 декабря 2016 года. Том Выпуск III. - Воронеж: Инновационный центр развития образования и науки, 2016. - С. 108-112. - EDN XYBGWD.

МакКинни, У. Python и анализ данных / [пер. А. Слинкин]. - Москва: ДМК-Пресс, 2023. - 536 с. - ISBN978-5-93700-174-0.

Дегтярева, Н. А. Модели анализа и прогнозирования на основе временных рядов / Н. А. Дегтярева. - Челябинск: ЗАО "Библиотека А. Миллера", 2018. - 160 с. - ISBN 978-5-93162-080-0. - EDN VMUTEE.

Кильдишев, Г. С. Анализ временных рядов и прогнозирование / Г. С. Кильдишев, А. А. Френкель. - 2-е издание. - Москва: Ленанд, 2021. - 104 с. - ISBN 978-5-9710-8688-8. - EDN EAZYHM.

Яппаров, И. И. Анализ временных рядов и прогнозирование / И. И. Яппаров // XXVI Туполевские чтения (школа молодых ученых): Материалы Международной молодёжной научной конференции. Сборник докладов, Казань, 09-10 ноября 2023 года. - Казань: ИП Сагиев А.Р., 2023. - С. 2796-2801. - EDN CYNWCH.

Кузин, В. Прогнозирование спроса на основе коэффициентов эластичности / В. Кузин, Л. Невротов // Балтийский экономический журнал. - 2020. - Vol. 3, No. 31. - P. 109-117. - DOI 10.46845/2073-3364-2020-3-31-109-117. - EDN ZYAUJP.

Чилик, Д. А. Анализ эластичности спроса на платные услуги культуры населению / Д. А. Чилик, В. А. Карпов // Вестник Гродненского государственного университета имени Янки Купалы. Серия 5. Экономика. Социология. Биология. - 2013. - № 2(153). - С. 84-93. - EDN TTUWSB.

Котенев, В. А. Демографическое прогнозирование потребности рынка дошкольных образовательных услуг / В. А. Котенев, С. Н. Симонов, Д. Л. Симонова // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. - 2015. - Т. 20, № 11(151). - С. 47-56. - DOI 10.20310/1810-0201-2015-20-11(151)-47-56. - EDN VDMJGX.

Орлова, М. В. Компьютерные технологи сбора и обработки данных для задач экономического прогнозирования / М. В. Орлова // Математика и ее приложения. Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы Международной научно-практической конференции, Орел, 20-21 мая 2011 года. - Орел: Орловский государственный университет, 2011. - С. 301-303. - EDN TJTYKX.

Каширина, И. Б. Экономико-математическая модель прогнозирования спроса на образовательные услуги / И. Б. Каширина, В. Г. Мысник // Информатика и системы управления. - 2002. - № 2(4). - С. 46-53. - EDN IJVKAB.

Жадан, Д. А. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования экономических показателей и принятия управленческих решений / Д. А. Жадан, В. А. Васильева, И. В. Гваева // Управление информационными ресурсами: Материалы XX Международной научно-практической конференции, Минск, 29 марта 2024 года. - Минск: Академия управления при Президенте Республики Беларусь, 2024. - С. 353-354. - EDN DMAKLF.

Белоусов, Ю. В. Предсказание спроса с помощью методов машинного обучения / Ю. В. Белоусов, С. А. Полежаев // Процессы управления и устойчивость. - 2019. - Т. 6, № 1. - С. 218-222. - EDN COKARX.

Баранников, К. А. Методология анализа больших данных в образовании (Системно-методологический подход, основанный на анализе образовательных данных, поиска стратегии принятия управленческих и организационно-педагогических решений в образовании) / К. А. Баранников, С. М. Лесин // Народное образование. - 2020. - № 2(1479). - С. 81-90. - EDN WWCCKR.

Фиофанова, О. А. Анализ больших данных в сфере образования: методология и технологии / О. А. Фиофанова. - Москва: Издательский дом "Дело", 2020. - 200 с. - ISBN 978-5-85006-253-8. - EDN SLBKRW.

Бакулина, М. Прогнозирование методом сценариев / М. Бакулина, Я. Скворцова // Экономика и социум. - 2012. - № 5(5). - С. 51-55. - EDN WBGQZJ.

Осадчук, О. Л. Сценарное моделирование процессов управления в сфере образования / О. Л. Осадчук // Профессиональное образование в России и за рубежом. - 2011. - № 2(4). - С. 6-17. - EDN OIRPRX.

Лавриненко, Я. Б. Инновационная активность организаций высшего образования в программе "приоритет 2030" / Я. Б. Лавриненко, О. С. Чемерис // Интеллектуальная инженерная экономика и индустрия 5.0 (ЭКОПРОМ): Сборник трудов Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 17-18 ноября 2023 года. - Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. - С. 777-779. - DOI 10.18720/IEP/2023.4/231. - EDN ENIYGD.

Загрузки

Опубликован

2025-03-15

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Компьютерные модели прогнозирования спроса в управлении платными образовательными услугами. (2025). Экономическая среда, 14(2), 6-24. https://doi.org/10.22394/ee252.6-24