Инструментарий прогнозирования развития маркетинговых систем агропромышленного комплекса Арктической зоны в условиях цифровой трансформации и волатильности

УДК 338.43:631.1:004.9(98),

Выпуск № 5, Май 2026 г., статья № 2, стр. 11-20

Ключевые слова: АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС, АРКТИЧЕСКАЯ ЗОНА, МАРКЕТИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, ВОЛАТИЛЬНОСТЬ, ГИБРИДНЫЕ МОДЕЛИ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ, РИСК-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ, АРКТИЧЕСКАЯ ПРЕМИЯ, СЕВЕРНЫЙ ЗАВОЗ

Аннотация: Актуальность исследования обусловлена необходимостью обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого развития агропромышленного комплекса Арктической зоны Российской Федерации в условиях цифровой трансформации и высокой волатильности, вызванной экстремальными природно-климатическими факторами и ограниченной транспортно-логистической доступностью. Традиционные методы прогнозирования маркетинговых систем, успешно применяемые в южных и центральных регионах, демонстрируют недостаточную эффективность в арктических условиях вследствие игнорирования специфических детерминант: состояния ледовых трасс, сроков навигации по Северному морскому пути, динамики криолитозоны и особенностей потребительского поведения изолированных арктических социумов. Впервые установлено, что в условиях Арктической зоны волатильность маркетинговой среды на 40 процентов детерминируется транспортно-климатическими факторами. Разработана гибридная прогностическая модель, интегрирующая SARIMA с нейросетевым анализом спутниковых данных, обеспечивающая повышение точности среднесрочных прогнозов сбыта на 25-30 процентов. Математически доказана трансформация модели ценообразования в арктическую модель «логистическая доступность — товарный запас — цена», синтезирована методика риск-ориентированного ценообразования с коэффициентами «арктической премии» (1,44-1,69), снижающая убытки от вынужденной реализации на 18 процентов. Предложена концептуальная архитектура цифровой платформы с принципом «двойного контура», использующая этнографические и вахтовые данные в качестве прокси-переменных, что повышает точность краткосрочных прогнозов спроса с 72 до 89 процентов и обеспечивает сокращение потерь от затоваривания на 32 процента при снижении дефицита на 28 процентов. Совокупность предложенных методов и моделей формирует методологическую основу для перехода маркетинговых систем агропромышленного комплекса Арктической зоны от реактивного управления поставками к предиктивному формированию товарного предложения, что имеет критическое значение для обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого социально-экономического развития арктических территорий.

Авторы:
Еремина Ирина Александровна, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Еремина, И. А. Инструментарий прогнозирования развития маркетинговых систем агропромышленного комплекса Арктической зоны в условиях цифровой трансформации и волатильности / И. А. Еремина. – DOI 10.33305/265-11. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2026. – № 5. – (Цифровизация в апк). – С. 11-20.

TOOLS FOR FORECASTING THE DEVELOPMENT OF MARKETING SYSTEMS OF THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX OF THE ARCTIC ZONE IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION AND VOLATILITY

DOI 10.33305/265-11

Issue № 5, 2026, article № 2, pages 11-20

Section: Digitalization in agrarian and industrial complex

Keywords: AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX, ARCTIC ZONE, MARKETING SYSTEMS, FORECASTING, DIGITAL TRANSFORMATION, VOLATILITY, HYBRID MODELS, NEURAL NETWORKS, SATELLITE MONITORING, RISK-BASED PRICING, ARCTIC PREMIUM, NORTHERN DELIVERY

Abstract: The relevance of this study stems from the need to ensure food security and sustainable development of the agro-industrial complex in the Arctic zone of the Russian Federation in the context of digital transformation and high volatility caused by extreme natural and climatic factors and limited transport and logistics accessibility. Traditional marketing forecasting methods, successfully applied in the southern and central regions, demonstrate limited effectiveness in Arctic conditions due to ignoring specific determinants: the state of ice routes, navigation periods along the Northern Sea Route, permafrost dynamics, and the consumer behavior characteristics of isolated Arctic communities. It has been established for the first time that 40 percent of marketing environment volatility in the Arctic zone is determined by transport and climatic factors. A hybrid forecasting model has been developed that integrates SARIMA with neural network analysis of satellite data, improving the accuracy of medium-term sales forecasts by 25-30 percent. The transformation of the pricing model into an Arctic model of "logistics availability - inventory - price" is mathematically proven, and a risk-based pricing methodology with "Arctic premium" coefficients (1.44-1.69) is synthesized, reducing losses from forced sales by 18 percent. A conceptual architecture for a digital platform with a "double loop" principle is proposed, using ethnographic and shift data as proxy variables. This increases the accuracy of short-term demand forecasts from 72 to 89 percent and ensures a 32 percent reduction in losses from overstocking while reducing shortages by 28 percent. The combination of the proposed methods and models forms a methodological basis for the transition of marketing systems in the Arctic agro-industrial complex from reactive supply management to predictive product supply formation, which is critical for ensuring food security and the sustainable socioeconomic development of Arctic territories.

Authors: Eremina Irina Aleksandrovna