The article analyzes the modern practice of forecasting business processes at trading enterprises in conditions of high uncertainty and structural turbulence. It is shown that traditional deterministic models are losing their adequacy, which necessitates the transition to risk-based and adaptive approaches. The author develops and theoretically substantiates a risk-based forecasting model that integrates early warning systems, stress testing, scenario modeling and modern machine learning methods. Special attention is paid to the classification of risks, their cascading effects and the institutionalization of uncertainty as an endogenous forecasting parameter. The proposed architecture provides a transition from reactive to proactive management, promotes the formation of antifragile business processes and allows you to transform external shocks into sources of competitive advantages.
В статье анализируется современная практика прогнозирования бизнес-процессов на предприятиях торговли в условиях высокой неопределённости и структурной турбулентности. Показано, что традиционные детерминированные модели утрачивают адекватность, что обусловливает необходимость перехода к риск-ориентированным и адаптивным подходам, разрабатывает и теоретически обосновывает модель риск-ориентированного прогнозирования, интегрирующую системы раннего предупреждения, стресс-тестирование, сценарное моделирование и современные методы машинного обучения. Особое внимание уделено классификации рисков, их каскадным эффектам и институционализации неопределённости как эндогенного параметра прогнозирования. Предложенная архитектура обеспечивает переход от реактивного реагирования к проактивному управлению, способствует формированию антихрупких бизнес-процессов и позволяет трансформировать внешние шоки в источники конкурентных преимуществ.
[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]