СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕНЫ НА ПРОДУКЦИЮ, ВЫПУСКАЕМУЮ ПО ПРОГРАММЕ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ

В статье анализируются проблемы формирования цен на продукцию в контексте программы импортозамещения в России. Авторами рассматриваются способы модернизации существующих методов ценообразования с помощью применения цифровых технологий в виде создания базы данных, а также внедрения моделей машинного обучения. Основным достоинством исследования является обоснование применения цифровых технологий на основе машинного обучения, в частности методом k-nearest neighbors algorithm (KNN) и нейронными сетями при модернизации существующих методов ценообразования. В заключение авторы приходят к выводу, что целесообразно проводить модернизацию существующих методов ценообразования на сложную многокомпонентную продукцию, применяя такие инструменты, как метод трансфертного ценообразования и метод аналогичных цен с применением цифровых технологий в виде цифрового каталога продукции, базы данных контрактных цен, а также машинного обучения.

The article analyzes the problems of pricing products in the context of the import substitution program in Russia. The authors consider ways to modernize existing pricing methods using digital technologies in the form of creating a database, as well as introducing machine learning models. The main advantage of the study is the rationale for the use of digital technologies based on machine learning, in particular the k-nearest neighbors algorithm (KNN) method and neural networks when modernizing existing pricing methods. In conclusion, the authors come to the conclusion that it is advisable to modernize existing pricing methods for complex multi-component products, using tools such as the transfer pricing method and the method of similar prices using digital technologies in the form of a digital product catalog, a database of contract prices, as well as machine models education.