Рассматривается задача формирования прогнозов цен на сырье на год вперед с помесячным разбиением. Такие прогнозы являются необходимым элементом формирования планов промышленного предприятия. Однако неопределенность прогноза, вызываемая событиями внешней среды, возрастает по мере увеличения горизонта. Для уменьшения этой неопределенности предложена гибридная модель формирования и коррекции помесячного прогноза цен на год вперед. Предлагаемая модель, помимо прогнозируемых показателей и оказывающих влияние на прогноз временных рядов цен, использует информацию, полученную путем обработки экспертных суждений когнитивной картой ситуации. Модель прогнозирования основана на использовании ансамблей многомерных цифровых моделей временных рядов, при формировании которых учитывается сила влияния ключевых факторов, оцениваемая на основе экспертной информации. Для коррекции прогнозируемого показателя на горизонте прогноза разработан алгоритм, основанный на сигналах ситуационного и цифрового мониторинга. Процесс коррекции прогноза на горизонте прогнозирования продемонстрирован на примере прогнозирования цен на черный лом на 2019 г. по сигналам ситуационного и цифрового мониторинга.