<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" dtd-version="1.4" article-type="research-article">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-id journal-id-type="issn">1991-6639</journal-id>
      <journal-id journal-id-type="eissn">2949-1940</journal-id>
      <journal-title-group>
        <journal-title xml:lang="ru">Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН</journal-title>
        <journal-title xml:lang="en">NEWS OF THE KABARDINO-BALKARIAN SCIENTIFIC CENTER OF RAS</journal-title>
      </journal-title-group>
      <publisher>
        <publisher-name>КБНЦ РАН</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="doi">10.35330/1991-6639-2026-28-3-181-192</article-id>
      <article-id pub-id-type="edn">GBOAKO</article-id>
      <article-id pub-id-type="uri">https://izvestiyakbncran.ru/index.php/28-3-14/</article-id>
      <article-categories>
        <subj-group>
          <subject>РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА</subject>
        </subj-group>
        <subj-group>
          <subject>REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS</subject>
        </subj-group>
      </article-categories>
      <title-group>
        <article-title xml:lang="ru">Модели и методы прогнозирования объемов потребления энергоресурсов в экономике Российской Федерации до 2030 года</article-title>
        <trans-title-group xml:lang="en">
          <trans-title>Models and methods for forecasting energy consumption in Russian economy until 2030</trans-title>
        </trans-title-group>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author" corresp="yes">
          <name name-style="eastern">
            <surname>Володина</surname>
            <given-names>Наталия Николаевна</given-names>
          </name>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Володина</surname>
              <given-names>Наталия Николаевна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Volodina</surname>
              <given-names>Natalia N.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>nn_volod@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name name-style="eastern">
            <surname>Кротова</surname>
            <given-names>Мария Владимировна</given-names>
          </name>
          <name-alternatives>
            <name name-style="eastern" xml:lang="ru">
              <surname>Кротова</surname>
              <given-names>Мария Владимировна</given-names>
            </name>
            <name name-style="western" xml:lang="en">
              <surname>Krotova</surname>
              <given-names>Maria V.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>mw_krotowa@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <aff-alternatives id="aff1">
          <aff>
            <institution xml:lang="ru">Институт народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук (Москва, Россия)</institution>
          </aff>
          <aff>
            <institution xml:lang="en">Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences (Moscow, Russia)</institution>
          </aff>
        </aff-alternatives>
      </contrib-group>
      <pub-date pub-type="epub" iso-8601-date="2026-06-22">
        <day>22</day>
        <month>06</month>
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <pub-date date-type="collection">
        <year>2026</year>
      </pub-date>
      <volume>28</volume>
      <issue>3</issue>
      <fpage>181</fpage>
      <lpage>192</lpage>
      <history>
        <date date-type="received" iso-8601-date="2026-04-13">
          <day>13</day>
          <month>04</month>
          <year>2026</year>
        </date>
        <date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-06-11">
          <day>11</day>
          <month>06</month>
          <year>2026</year>
        </date>
      </history>
      <permissions>
        <copyright-statement>Володина Н. Н., Кротова М. В.</copyright-statement>
        <copyright-year>2026</copyright-year>
        <copyright-holder xml:lang="ru">Володина Н. Н., Кротова М. В.</copyright-holder>
        <copyright-holder xml:lang="en">Volodina N.N., Krotova M.V.</copyright-holder>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>CC BY 4.0</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri xlink:type="simple" xlink:href="https://izvestiyakbncran.ru/index.php/28-3-14/">https://izvestiyakbncran.ru/index.php/28-3-14/</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru">
        <p>В современных условиях развития мировой экономики энергоресурсы, такие как газ и электроэнергия, играют ключевую роль, оказывая значительное влияние на экономическую стабильность государств, деятельность промышленных предприятий и уровень жизни населения. Как показывает обзор ситуации на глобальном рынке энергоносителей первой половины XXI века, изменение доступности энергоресурсов способно не только создавать кризисы, перераспределение финансовых потоков и изменять конкурентоспособность компаний на глобальном рынке, но и изменять расстановку сил в мире. Поэтому задача прогнозирования физических объемов потребления энергоресурсов (нефти, газа, электроэнергии) как в натуральном выражении, так и в универсальном измерителе – тоннах условного топлива, – оказывается не менее важной, чем традиционный прогноз цен на энергоносители. Цель исследования – анализ российского рынка энергоресурсов и прогнозирование объемов потребления энергоресурсов в различных отраслях экономики страны. Методы исследования. Были использованы статистический и системный анализ, а также методы оценки влияния геоэкономических и геополитических факторов на развитие энергетического сектора, статистические методы анализа временных рядов, методы машинного обучения (ML) и методы, основанные на нейронных сетях. Выводы. Будучи крупнейшей страной-производителем и экспортером нефти, газа и других энергоносителей, национальная экономика РФ не может ограничиваться традиционной для стран-экспортеров задачей догоняющего развития. Необходимо обеспечить и поддерживать в постоянном режиме технологический и энергетический суверенитет страны. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения разработанных моделей для оценки, корректировки и оптимизации управленческих решений в топливно-энергетическом комплексе и в различных отраслях экономики.</p>
      </abstract>
      <trans-abstract xml:lang="en">
        <p>In the modern global economy, energy resources such as gas and electricity play a critical role, profoundly impacting national economic stability, industrial performance, and public living standards. A review of the global energy market in the first half of the 21st century demonstrates that shifts in energy availability can trigger crises, redistribute financial flows, compromise corporate competitiveness, and reshape the global balance of power. Therefore, forecasting energy consumption (oil, gas, and electricity), both in natural units and in tons of oil equivalent (toe), is just as critical as conventional energy price forecasting. The aim of this study is to analyze the Russian energy market and project energy consumption trends across key economic sectors. Research methods. Statistical and systems analysis were used as the primary research methods, along with frameworks for assessing geopolitical and geoeconomic impacts on the energy sector, time-series analysis, machine learning (ML), and neural networks. Conclusions. As one of the world's largest producers and exporters of oil, gas, and other energy resources, Russia cannot limit its national economy to the traditional trajectory of catch-up development typical of resource-exporting countries. Therefore, securing and continuously maintaining the nation's technological and energy sovereignty is of paramount importance. The practical significance of this study lies in the applicability of the developed models for evaluating, adjusting, and optimizing management decisions within the fuel and energy complex and other economic sectors.</p>
      </trans-abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <title>Ключевые слова</title>
        <kwd>энергоресурсы</kwd>
        <kwd>потребление энергоносителей</kwd>
        <kwd>прогнозирование цен</kwd>
        <kwd>стратегическое планирование</kwd>
        <kwd>отрасли экономики</kwd>
        <kwd>энергосбережение</kwd>
        <kwd>энергоэффективность</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <title>Keywords</title>
        <kwd>energy resources</kwd>
        <kwd>energy consumption</kwd>
        <kwd>price forecasting</kwd>
        <kwd>strategic planning</kwd>
        <kwd>economic sectors</kwd>
        <kwd>energy conservation</kwd>
        <kwd>energy efficiency</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <body/>
  <back>
    <ref-list>
      <ref id="ref1">
        <label>1</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Агашин А. В. Прогнозирование цен на природный газ как инструмент снижения угроз экономической безопасности России // Современные технологии управления. 2022. № 4(100). С. 9. EDN: DACESS</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref2">
        <label>2</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Бочкарев К. Г. Прогнозирование спроса электроэнергии в энергетике: описание проблемы и ее решение // Энерджинет. 2023. № 1-2(1). С. 27. DOI: 10.57112/E231-048</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref3">
        <label>3</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Вертакова Ю. В. Обзор экономических подходов и моделей для прогнозирования ВВП // Экономика и управление. 2016. № 2(124). С. 22–29. EDN: VVJAUX</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref4">
        <label>4</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Гальперова Е. В. Использование стенда моделей для долгосрочного прогнозирования рыночного спроса на энергоносители // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2016. № 4-2. С. 17–27. EDN: XCHSXV</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref5">
        <label>5</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Дробыш И. И. Статистические модели прогнозирования цен на оптовых рынках электроэнергии: российский и зарубежный опыт // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2017. Т. 11. № 3. С. 41–54.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref6">
        <label>6</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Золотова И. Ю., Дворкин В. В. Краткосрочное прогнозирование цен на российском оптовом рынке электроэнергии на основе нейронных сетей // Проблемы прогнозирования. 2017. № 6. С. 47–57. EDN: YNJMGW</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref7">
        <label>7</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Каукин А. С., Павлов П. Н., Косарев В. С. Краткосрочное прогнозирование цен на электроэнергию с использованием генеративных нейронных сетей // Бизнес-информатика. 2023. Т. 17. № 3. С. 7–23. DOI: 10.17323/2587-814X.2023.3.7.23</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref8">
        <label>8</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Ленин В. И. Империализм как высшая стадия капитализма. М.: Политиздат, 1977. 136 с.</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref9">
        <label>9</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Леонтьева Л. Н. Выбор моделей прогнозирования цен на электроэнергию // Машинное обучение и анализ данных. 2011. Т. 1. № 2. С. 127–137. EDN: OXWKUF</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref10">
        <label>10</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Сидорова Н. П., Демина Д. С. Методы прогнозирования на основе анализа временных рядов // Информационно-технологический вестник. 2017. № 3 (13). С. 118–126. EDN: ZIWDQP</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref11">
        <label>11</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Суслов С. А., Кондратьев М. А., Сергеев К. В. Агентное моделирование как средство анализа и прогноза спроса на энергоресурсы // Проблемы управления. 2010. № 2. С. 46–52. EDN: MQHUHR</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref12">
        <label>12</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Шихина А. В., Ягодкина Т. В. Повышение точности предсказания цены электроэнергии за счет применения комбинированных моделей прогноза // Вестник Московского энергетического института. 2020. № 6. С. 119–128. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-6-119-128</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref13">
        <label>13</label>
        <mixed-citation xml:lang="ru">Щетинин Е. Ю. Методы моделирования и прогнозирования спотовых цен на электроэнергию // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2008. № 11. С. 78–83. EDN: JUDVZL</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref14">
        <label>14</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Agashin A.V. Forecasting natural gas prices as a tool for reducing threats to Russia’s economic security. Modern Management Technologies. 2022. No. 4(100). P. 9. EDN: DACESS. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref15">
        <label>15</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Bochkarev K.G. Forecasting electricity demand in the energy sector: problem description and solution. EnergyNet. 2023. No. 1-2(1). P. 27. DOI: 10.57112/E231-048. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref16">
        <label>16</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Vertakova Yu.V. Review of economic approaches and models for GDP forecasting. Economics and Management. 2016. No. 2 (124). Pp. 22–29. EDN: VVJAUX. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref17">
        <label>17</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Galperova E.V. Using a model bench for long-term forecasting of market demand for energy resources. Information and Mathematical Technologies in Science and Management. 2016. No. 4-2. Pp. 17–27. EDN: XCHSXV. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref18">
        <label>18</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Drobysh I.I. Statistical models for forecasting prices in wholesale electricity markets: Russian and foreign experience. Bulletin of South Ural State University. Series: Economics and Management. 2017. Vol. 11. No. 3. Pp. 41–54. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref19">
        <label>19</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Zolotova I.Yu., Dvorkin V.V. Short-term price forecasting in the Russian wholesale electricity market based on neural networks. Problems of Forecasting. 2017. No. 6. Pp. 47–57. EDN: YNJMGW. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref20">
        <label>20</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Kaukin A.S., Pavlov P.N., Kosarev V.S. Short-term forecasting of electricity prices using generative neural networks. Business Informatics. 2023. Vol. 17. No. 3. Pp. 7–23. DOI: 10.17323/2587-814X.2023.3.7.23. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref21">
        <label>21</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Lenin V.I. Imperializm kak vysshaya stadiya kapitalizma [Imperialism, the highest stage of capitalism]. Moscow: Politizdat, 1977. 136 p. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref22">
        <label>22</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Leontyeva L.N. Selection of electricity price forecasting models. Machine Learning and Data Analysis. 2011. Vol. 1. No. 2. Pp. 127–137. EDN: OXWKUF. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref23">
        <label>23</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Sidorova N.P., Demina D.S. Forecasting methods based on time series analysis. Information Technology Bulletin. 2017. No. 3(13). Pp. 118–126. EDN: ZIWDQP. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref24">
        <label>24</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Suslov S.A., Kondratyev M.A., Sergeev K.V. Agent-based modeling as a tool for analyzing and forecasting energy demand. Problemy Upravleniya. 2010. No. 2. Pp. 46–52. EDN: MQHUHR. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref25">
        <label>25</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Shikhina A.V., Yagodkina T.V. Improving accuracy of electricity price forecasting through the use of combined forecast models. Bulletin of Moscow Power Engineering Institute. 2020. No. 6. Pp. 119–128. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-6-119-128. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref26">
        <label>26</label>
        <mixed-citation xml:lang="en">Shchetinin E.Yu. Methods for modeling and forecasting spot prices for electricity. Financial Analytics: Problems and Solutions. 2008. No. 11. Pp. 78–83. EDN: JUDVZL. (In Russian)</mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
