В условиях тендерных закупок значимым является учет влияния многих факторов при выборе стратегии ценового предложения участника, которые выходят за пределы классической экономики. Целью магистерской диссертации является разработка модели прогнозирования ценового предложения участников тендерных закупок. В работе рассматривается понятие прогнозирования ценового предложения, влияние факторов на участника тендерных закупок и принципы поведенческой экономики. В качестве источников использовалась научно-исследовательская и методическая литература, нормативно-правовые акты и статистические данные различных электронно-торговых площадок в открытом доступе. В магистерской диссертации была разработана модель прогнозирования ценового предложения участника тендерных закупок, базирующаяся на функции полезности Неймана-Моргенштерна, отличающаяся учетом влияния релевантных факторов, позволяющая корректировать тактику поведения участника для каждого шага торгов и максимизировать полезность предложения с точки зрения принципов поведенческой экономики. / In terms of tender purchases, it is important to take into account the influence of many factors when choosing a bidder's price proposal strategy, which go beyond the classical economy. The aim of the master's thesis is to develop a model for forecasting the price offer of bidders. The paper discusses the concept of forecasting the price offer, the influence of factors on the participant in tender purchases and the principles of behavioral economics. The sources used were scientific research and methodological literature, regulatory legal acts and statistical data of various electronic trading platforms in the public domain. In the master's thesis, a model for predicting the price offer of a bidder was developed based on the Neumann-Morgenstern utility function, which takes into account the influence of relevant factors, which allows you to adjust the bidder's behavior tactics for each bidding step and maximize the utility of the offer in terms of the principles of behavioral economics.