| Form of presentation | Articles in Russian journals and collections |
| Year of publication | 2026 |
| Язык | русский |
|
Akhmetova Irina Anatolevna, author
Chumarina Gulnara Raisovna, author
|
|
Islamova Luiza Khamisovna, author
|
| Bibliographic description in the original language |
Islamova L.Kh., Akhmetova I.A., Chumarina G.R.
Ekonomika ustoychivogo razvitiya. 2025. № 4 (64). S. 319-323. |
| Annotation |
Цель: провести анализ современных подходов к тарифной политике в электроэнергетике и оценить их потенциал с позиции обеспечения баланса интересов поставщиков и потребителей, доступности электроэнергии, а также на возврат инвестиций в отрасль. Обсуждение: рассмотрены различные методы прогнозирования цен. Показано, что факторами, усложняющими прогнозирование цен в электроэнергетике РФ выступают производственные планы на предприятиях-контрагентах, которые составляются заранее (до того, как станет известна спотовая цена электроэнергии для целей планирования производственной программы). В статье раскрыты основные параметры, формирующие характерные особенности, присущие прогнозированию цен в РФ на примере эконометрической модели.
Результаты: выявлены особенности применения статистических моделей. В ходе исследования установлено, что к числу перспективных методов прогнозирования цен в электроэнергетике РФ относятся методы, реализующие модели машинного обучения (ML). В качестве моделей предлагается использовать ARX-модели (авторегрессионные модели с экзогенной переменной). ARX-модель использует лаг-функции (прошлые значения данных временного ряда) в качестве входных данных для прогнозирования будущих значений. Выделены признаки, предлагаемые к использованию в ML-моделировании прогнозирования цен на электроэнергию.
|
| Keywords |
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА РФ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, СНАБЖЕНИЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЕЙ, ТОРГОВЛЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЕЙ, ЭНЕРГОСИСТЕМА, МОДЕЛИРОВАНИЕ |
| The name of the journal |
Экономика устойчивого развития
|
| URL |
http://www.economdevelopment.ru |
| Please use this ID to quote from or refer to the card |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=323625&p_lang=2 |
Full metadata record  |
| Field DC |
Value |
Language |
| dc.contributor.author |
Akhmetova Irina Anatolevna |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Chumarina Gulnara Raisovna |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Islamova Luiza Khamisovna |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2026-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2026-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2026 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Исламова Л.Х., Ахметова И.А., Чумарина Г.Р.
Экономика устойчивого развития. 2025. № 4 (64). С. 319-323. |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=323625&p_lang=2 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Экономика устойчивого развития |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Цель: провести анализ современных подходов к тарифной политике в электроэнергетике и оценить их потенциал с позиции обеспечения баланса интересов поставщиков и потребителей, доступности электроэнергии, а также на возврат инвестиций в отрасль. Обсуждение: рассмотрены различные методы прогнозирования цен. Показано, что факторами, усложняющими прогнозирование цен в электроэнергетике РФ выступают производственные планы на предприятиях-контрагентах, которые составляются заранее (до того, как станет известна спотовая цена электроэнергии для целей планирования производственной программы). В статье раскрыты основные параметры, формирующие характерные особенности, присущие прогнозированию цен в РФ на примере эконометрической модели.
Результаты: выявлены особенности применения статистических моделей. В ходе исследования установлено, что к числу перспективных методов прогнозирования цен в электроэнергетике РФ относятся методы, реализующие модели машинного обучения (ML). В качестве моделей предлагается использовать ARX-модели (авторегрессионные модели с экзогенной переменной). ARX-модель использует лаг-функции (прошлые значения данных временного ряда) в качестве входных данных для прогнозирования будущих значений. Выделены признаки, предлагаемые к использованию в ML-моделировании прогнозирования цен на электроэнергию.
|
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ |
ru_RU |
| dc.subject |
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ |
ru_RU |
| dc.subject |
ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА РФ |
ru_RU |
| dc.subject |
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ |
ru_RU |
| dc.subject |
СНАБЖЕНИЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЕЙ |
ru_RU |
| dc.subject |
ТОРГОВЛЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЕЙ |
ru_RU |
| dc.subject |
ЭНЕРГОСИСТЕМА |
ru_RU |
| dc.subject |
МОДЕЛИРОВАНИЕ |
ru_RU |
| dc.title |
О ФОРМИРОВАНИИ ПОДХОДОВ К ТАРИФНОЙ ПОЛИТИКЕ И ПРИМЕНЕНИЮ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ РФ |
ru_RU |
| dc.type |
Articles in Russian journals and collections |
ru_RU |
|