<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1991-6639</issn><issn publication-format="electronic">2949-1940</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">306163</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.35330/1991-6639-2025-27-3-88-98</article-id><article-id pub-id-type="edn">JQNQJS</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Информатика и информационные процессы</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Informatics and information processes</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">IAS development for industrial economic forecasting</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Разработка ИАС для решения задачи прогнозирования промышленной экономики</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0003-7810-3720</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">6750-3298</contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Иксанов</surname><given-names>В. Р.</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Iksanov</surname><given-names>V. R.</given-names></name></name-alternatives><address><country country="RU">Russian Federation</country></address><bio xml:lang="en"><p>Master, Assistant of the Department of Computer Science</p></bio><bio xml:lang="ru"><p>магистр, ассистент кафедры информатики</p></bio><email>vlad-iksanov@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Plekhanov Russian University of Economics</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова</institution></aff></aff-alternatives><content-language>ru</content-language><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-21" publication-format="electronic"><day>21</day><month>10</month><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><volume>27</volume><issue>3</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 27, NO3 (2025)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 27, №3 (2025)</issue-title><fpage>88</fpage><lpage>98</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2025-08-25"><day>25</day><month>08</month><year>2025</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Иксанов В.Р.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Iksanov V.R.</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Иксанов В.Р.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Iksanov V.R.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/306163">https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/306163</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>The ability to forecast trends for the future period has always been in demand in commercial and public enterprises. Based on forecasting, effective management decisions are made that contribute to the improvement of the enterprise and the country's economy. Such calculations require a tool capable of making a high-quality calculation and analysis taking into account the volatile behavior of the market. To implement this system, it is necessary to consider macroeconomic indicators, industrial production indicators, and the right choice of software architecture. The purpose of the study is to analyze the software architecture and create an information and analytical system. Research methods – comparative analysis of software architecture and statistical classification. Results. Within the framework of this work, software architectures are analyzed to solve the problem of forecasting the economic indicators of the Russian Federation based on the author's architecture assessment method. A comparative analysis table is compiled, the use of which the optimal architecture suitable for the problem is defined. The paper reveals the significance of the study, sets goals and objectives. The information-analytical forecasting system has been advanced and the system development grounded on the chosen architecture is presented. IAS operation is demonstrated, initial calculations by forecasting methods are made, and conclusions are drawn on the basis of the results. Each task was accomplished.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Возможность прогнозировать тренды на будущий период всегда был а востребован а на коммерческих и государственных предприятиях. На основе прогнозирования принимаются эффективные управленческие решения, способствующие развитию предприятия и экономике страны. Для таких расчетов необходим инструмент, способный сделать качественный расчет и анализ с учетом нестабильного поведения рынка. Для реализации данной системы необходимо учитывать макроэкономические показатели, показатели промышленного производства и правильный выбор архитектуры программного обеспечения. Цель исследования – анализ архитектуры программного обеспечения и разработка информационно-аналитической системы. Методы исследования – сравнительный анализ архитектуры программного обеспечения, статистические данные получены путем метода классификации. Результаты. В рамках данной работы разобраны и проанализированы архитектуры программного обеспечения для решения задачи прогнозирования показателей Российской Федерации на основе авторского метода оценки архитектуры. Составлена таблица сравнительного анализа, на основе которой была выявлена оптимальная архитектура, подходящая для решения поставленной задачи. В работе выявлена актуальность данного исследования, поставлены цели и задачи. Разработана информационно-аналитическая система прогнозирования, показан процесс разработки системы на основе выбранной автором архитектуры. Продемонстрирована работа ИАС, сделаны первичные расчеты методами прогнозирования, на основе результатов сделаны выводы. Каждая поставленная задача была выполнена.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>MAPE</kwd><kwd>Tkinter</kwd><kwd>Pandas</kwd><kwd>IAS</kwd><kwd>microservice architecture</kwd><kwd>IAS development</kwd><kwd>forecasting</kwd><kwd>industrial economics</kwd><kwd>MAPE</kwd><kwd>determination coefficient</kwd><kwd>Tkinter</kwd><kwd>Pandas</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>ИАС</kwd><kwd>микросервисная архитектура</kwd><kwd>разработка ИАС</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>промышленная экономика</kwd><kwd>коэффициент детерминации</kwd><kwd>Tkinter</kwd><kwd>Pandas</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kitova O.V., Savinova V.M., Iksanov V.R. Comparative analysis of machine learning methods for forecasting industrial indicators of the Russian Federation. Voprosy istorii [Questions of History]. 2022. No. 9-2. Pp. 248–262. DOI: 10.31166/VoprosyIstorii202209Statyi37. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Китова О. В., Савинова В. М., Иксанов В. Р. Сравнительный анализ методов машинного обучения для прогнозирования показателей промышленности РФ // Вопросы истории. 2022. № 9 -2. С. 248 –262. DOI: 10.31166/V oprosyIstorii202209Statyi37</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kitova O.V., Kolmakov I.B., Penkov I.A. Support vector machine method for forecasting investment indicators. Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO [Economics, Statistics and Informatics. Bulletin of UMO]. 2016. No. 4. Pp. 27–30. EDN: WHOQRX. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Китова О. В., Колмаков И. Б., Пеньков И. А. Метод машин опорных векторов для прогнозирования показателей инвестиций // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2016. № 4. С. 27 –30. EDN: WHOQRX</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Baturin A.S. Time series and forecasting models [Electronic resource]. Access mode: https://4analytics.ru/prognozirovanie/vremennie-ryadi-i-modeli-prognozirovaniya.html (Accessed: 15.03.2025). (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Батурин А. С. Временные ряды и модели прогнозирования [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://4analytics.ru/prognozirovanie/vremennie -ryadi-i-modeli -prognozirovaniya.html (Дата обращения : 15.03.2025)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kitova O.V., Savinova V.M., Dyakonova L.P. System of hybrid forecasting models for situational centers of regional government bodies and their application in education. Vestnik rossiyskogo ekonomicheskogo universiteta imeni G.V. Plekhanova [Bulletin of Plekhanov Russian University of Economics]. 2017. No. 5(95). Pp. 126–134. EDN: ZSPYVB. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Китова О. В., Савинова В. М., Дьяконова Л. П. Система гибридных моделей прогнозирования для ситуационных центров региональных органов управления и их применение в образовании // Вестник российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2017. № 5(95). С. 126 –134. EDN: ZSPYVB</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Kitova O.V., Kolmakov I.B., Domozhakov M.V. et al. Hybrid distributed regression and intelligent systems for forecasting indicators of socio-economic development of Russia. Vestnik rossiyskogo ekonomicheskogo universiteta imeni G.V. Plekhanova [Bulletin of Plekhanov Russian University of Economics]. 2017. No. 2(92). Pp. 147–161. EDN: YNTSCD. (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Китова О. В., Колмаков И. Б., Доможаков М. В. и др. Гибридные распределенные регрессионные и интеллектуальные системы прогноза показателей социально -экономического развития России // Вестник российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2017. № 2(92). С. 1 47–161. EDN: YNTSCD</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>6.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Savinova V.M. The system of econometric models for forecasting socio-economic indicators of the Russian Federation as the basis of the IAS “Horizon”. Modern Economy Success. 2022. No. 2. Pp. 140–147. EDN: ULYEZO</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Савинова В. М. Система эконометрических моделей прогнозирования социально -экономических показателей РФ как основа ИАС «Горизонт» // Modern Economy Success. 2022. № 2. С. 140 –147. EDN: ULYEZO</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>7.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Baturin A.S. Time series and forecasting models [Electronic resource]. Access mode: https://4analytics.ru/prognozirovanie/vremennie-ryadi-i-modeli-prognozirovaniya.html (Accessed: 11.03.2025). (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Батурин А. С. Временные ряды и модели прогнозирования [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://4analytics.ru/prognozirovanie/vremennie -ryadi-i-modeli -prognozirovaniya.html (Дата обращения : 11.03.2025)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>8.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Rustamov A.B. Forecast for the future of factors affecting the volume of production by the regional industrial entities in the digital economy. Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and Entrepreneurship]. 2022. No. 4(141). Pp. 265–272. DOI: 10.34925/EIP.2022.141.4.050. EDN: BQXFDT</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Rustamov A. B. Forecast for the future of factors affecting the volume of production by the regional industrial entities in the digital economy // Экономика и предпринимательство . 2022. No. 4(141). Pp. 265 –272. DOI: 10.34925/ EIP.2022.141.4.050. EDN : BQXFDT</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>9.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Tovma O.D. Main types of software architecture [Electronic resource]. Access mode: https://www.artofba.com/post/main-types-of-software-architecture-ru (Accessed: 03/15/2025). (In Russian)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Товма О. Д. Основные типы архитектуры программного обеспечения [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.artofba.com/post/main -types -of-software -architecture -ru (Дата обращения : 15.03.2025)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>
