WWW.NEW.Z-PDF.RU
БИБЛИОТЕКА  БЕСПЛАТНЫХ  МАТЕРИАЛОВ - Онлайн ресурсы
 

«прогнозировать пассажиропотоки и оценивать влияние принимаемых решений и внешних факторов на результаты работы транспорта. При составлении ...»

Логистика прогнозирования пассажиропотоков

Необходимой базой эффективного управления пассажирским транспортом является возможность

прогнозировать пассажиропотоки и оценивать влияние принимаемых решений и внешних факторов на

результаты работы транспорта .

При составлении логистических прогнозов обычно используются различные математические модели,

основанные на анализе временных рядов. В зависимости от сложности моделируемых процессов могут

применяться как одномерные, так и многомерные (многофакторные) модели .

В одномерных моделях анализируется динамика исследуемого показателя, и выявленная зависимость продолжается на будущее. Этот подход называют также экстраполяцией. Он основан на предположении, что выявленная закономерность поведения показателя устойчива и сохранится в будущем. Другими словами, предполагается, что динамика показателя вообще не может измениться под воздействием какихлибо факторов, или влияние этих факторов не успеет существенно проявиться на прогнозируемом периоде .

Для прогнозирования пассажиропотоков, особенно на среднесрочную или долгосрочную перспективу, использование одномерной модели неприменимо из-за влияния на пассажиропотоки большого количества различных факторов. Прогноз пассажиропотоков должен базироваться на многомерных регрессионных моделях, описывающих статистически значимые взаимосвязи между прогнозируемыми показателями и влияющими внешними факторами. Прогнозируемые значения показателей вычисляются по известным (ожидаемым, планируемым) значениям внешних факторов на основе взаимосвязей, заложенных в модели .

В настоящее время в пассажирском комплексе успешно используется многофакторная модель спроса на пассажирские перевозки, позволяющая производить расчеты прогнозов пассажирооборота, как определяющего фактора для прогнозирования пассажиропотоков на основных направлениях перевозки пассажиров. Ниже описаны основные принципы построения и функционирования модели .

Построение модели включает в себя следующие этапы: 1) определение набора факторов, оказывающих влияние на подвижность населения; 2) моделирование зависимости пассажирооборота, как определяющей характеристики подвижности населения, от различных факторов и их сочетаний .

Набор логистических факторов, оказывающих влияние на объемы перевозок, можно разделить на две группы: внешние и внутренние .

В качестве внешних факторов при построении модели рассматривались показатели, характеризующие уровень социально-экономического развития страны или отдельных регионов. К таким показателям относятся средняя месячная заработная плата, денежный доход на душу населения, минимальный потребительский бюджет, оборот розничной торговли на душу населения, уровень промышленного производства, доходы в отдельных отраслях экономики и др. Однако, многие из них сильно коррелированны, поэтому включение в модель всей совокупности этих факторов не повышает ее качества. В таких случаях обычно произво

–  –  –

В качестве внутренних факторов для построения модели спроса были выбраны уровни тарифов в различных типах вагонов. В отдельных случаях для предварительных оценок использовался обобщенный показатель – размер доходной ставки в дальних перевозках .

В качестве моделируемого показателя, характеризующего подвижность населения и предпочтения пассажиров при выборе транспортных услуг, использовался пассажирооборот (во всех видах перевозок или в плацкартных, купейных, СВ и общих вагонах отдельно) .

На показатели пассажирских перевозок и перечисленные выше социально-экономические показатели существенное влияние оказывает еще один неявный фактор – сезонная неравномерность. Поэтому, прежде чем перейти к построению модели пассажирских перевозок, необходимо произвести приведение к сопоставимым значениям исходных данных, т.е. выявить и устранить влияния сезонности .

Для среднедушевого денежного дохода это делается общепринятым при моделировании пассажирских перевозок дальнего следования способом. Поскольку среднестатистический пассажир совершает всего 1-2 поездки в год, планирование поездки определяется уровнем дохода не в тот конкретный месяц, когда осуществлялась поездка, а средним доходом за длительный предшествующий период (например, за год) .

Поэтому обычно рассматривается зависимость объемов перевозок не от исходных денежных доходов за текущий месяц, а от их усреднённых за предшествующие 12 месяцев значений. Таким образом, вместо показателя среднедушевого денежного дохода в расчетах будем использовать его скользящее среднее за год (рис. 4.1) .

Расчет среднего скользящего значения за год производится по формуле:

picc = pi k, (1) 12 k = 0

–  –  –

где P, Pпр – текущее значение соответственно исходного и приведенного пассажирооборота, i, m(i) – ii эт Pm (i ) – значение пассажирооборота за текущий месяц и соответствующий ему месяц эталонного года, соответствующий месяц эталонного года .

На рис. 4.3. показаны результаты расчетов на примере приведенного пассажирооборота на всей сети железных дорог по данным из отчетности ЦО-22 .

Таким образом, в логистической модели выбора пассажирами вариантов реализации намеченных поездок необходимо использовать перечисленные выше социально-экономические факторы и уровень тарифов на железнодорожном транспорте. Следует, однако, иметь в виду, что реально на решение о поездке оказывает влияние не столько уровень тарифов на транспортные услуги, сколько соотношение между тарифами и доходами пассажира. Другими словами, вместо уровня тарифов более правильно использовать некий интегральный фактор, вычисляемый как отношение уровня тарифа (или доходной ставки) к среднедушевому денежному доходу. Этот новый вычисляемый фактор можно назвать реальным уровнем тарифа .

Аналогично влияние внешних факторов, в частности уровня доходов, на выбор варианта поездки определяется не столько размерами доходов пассажира, сколько соотношением между уровнем доходов и уровнем потребительских цен. Другими словами, при изучении влияния внешних факторов на решения о выборе варианта поездки необходимо использовать некий интегральный показатель, вычисляемый как отношение среднедушевого денежного дохода к минимальному потребительскому бюджету. Этот новый фактор можно условно назвать реальным уровнем дохода .

Рис. 4.2. Эталонный год пассажирооборота на сети железных дорог РФ в различных типах пассажирских вагонов Рис. 4.3.

Расчет приведенного пассажирооборота в дальнем следовании на сети железных дорог РФ по данным ЦО-22 Таким образом, в задаче логистического моделирования вместо показателей среднедушевого денежного дохода, минимального потребительского бюджета и исходных уровней тарифа необходимо использовать следующие вычисляемые на их основе факторы:

– реальный уровень денежных доходов населения, определяемый отношением среднедушевого денежного дохода к минимальному потребительскому бюджету (в некоторых моделях использовалось обратное отношение);

– реальный уровень тарифов в плацкартных, купейных и вагонах СВ, определяемый отношением уровня тарифа (или его обобщенной характеристики – доходной ставки) к среднедушевому денежному доходу. Исходные уровни тарифов в различных типах вагонов будем брать относительно января 1998 г., приняв их на этот период равными 1 .

На рис. 4.4 приведены графики вычисляемых факторов, а также график уровня промышленного производства, который также может быть использован при построении модели .

Для проверки правильности выбора факторов и оценки их влияния на качество логистической модели были проведены предварительные исследования результатов расчета зависимости пассажирооборота в дальнем следовании от перечисленных выше факторов. Точность моделирования определялась степенью приближения значений пассажирооборота, вычисленных с помощью модели, к реальным данным пассажирооборота .

Для предварительных исследований в качестве источника исходных данных использовалась отраслевая отчетность ЦО-22. В расчетах использовались ежемесячные сведения об объемах перевозок на сети железных дорогах РФ в целом. Сначала была рассмотрена простейшая модель, в которой пассажирооборот зависит от единственного фактора – реального уровня тарифов, выраженного через доходную ставку .

Результаты расчетов с помощью данной модели показаны на рис. 4.5. На графиках хорошо видно, что на первой половине исследуемого периода расчетные значения пассажирооборота отличаются от реального пассажирооборота в большую сторону, но, начиная с определенного момента времени, смоделированные значения становятся ниже реальных. Такое явно не случайное поведение отклонений говорит о том, что в данной модели не хватает объясняющих факторов. Средняя погрешность расчетов с помощью данной модели составляет 8% .

Для уточнения модели к реальному уровню тарифов был добавлен еще один объясняющий фактор – реальный уровень доходов населения. Через эти два фактора выражались значения пассажирооборота .

Результаты моделирования и сравнение их с фактическими данными показаны на рис. 4.6. объясняется на содержательном уровне тем, что при возрастании жизненного уровня увеличивается подвижность населения. Средняя погрешность расчетов по данной модели составила 3,1% .

–  –  –

Дальнейшее уточнение модели путем добавления в нее еще одного фактора – уровня промышленного производства, о котором шла речь ранее и который предположительно оказывает влияние на размеры пассажирооборота, не улучшило качества модели. Это подтверждается величиной средней погрешности расчетов, оставшейся равной 3,1%, а также низким уровнем значимости введенного фактора. Отсутствие влияния роста промышленного производства на объемы перевозок на содержательном уровне объясняется данными Госкомстата РФ, согласно которым уровень промышленного производства в России на протяжении последних лет определяется величиной добычи и экспорта сырьевых ресурсов, не оказывающей заметного влияния на подвижность населения. Таким образом, нет необходимости фактор уровня промышленного производства включать в модель .

Введение нового фактора заметно улучшило качество модели. Несмотря на хорошие результаты, которые показала вторая из описанных выше моделей, тем не менее, она требует уточнения, поскольку один из ее факторов, – реальный уровень тарифов, – выражен через доходную ставку, которая является средневзвешенным тарифом с весами, зависящими от исследуемой величины распределения пассажиропотоков по видам вагонов. Более правильно – выразить этот фактор через отношение исходного уровня тарифов в различных видах вагонов к среднедушевому денежному доходу .

Результаты расчетов с помощью уточненной модели, в которой данные пассажирооборота выражены через реальный уровень денежных доходов и реальный уровень тарифов в каждом виде вагонов, показаны на рис. 4.7. Помимо того, что данная модель более корректна по сравнению со своей предшественницей, она еще показывает более высокую точность приближения расчетных данных пассажирооборота к фактическим значениям. Средняя погрешность расчетов составила 2,75% .

Прежде чем приступить к прогнозированию пассажиропотоков необходимо выделить рынки транспортных услуг на сети железных дорог: от национального до конкретного (между определенными пунктами). Каждый рынок характеризуется внешними факторами, которые и определяют реакцию пассажиров в виде предпочтений к поездке, выраженных в количественных показателях. Определяющим показателем подвижности населения является пассажирооборот, поэтому построенная выше модель пассажирооборота может использоваться для задачи среднесрочного прогноза пассажиропотоков на основных сегментах рынка транспортных услуг .

Заложенные в модель взаимосвязи между несколькими показателями при прогнозировании переносятся на будущее. Прогнозируемые значения показателей вычисляются по известным значениям внешних факторов. В нашем случае для вычисления прогнозов пассажирооборота используются Рис. 4.7. Зависимость пассажирооборота от реального уровня тарифов в разных видах вагонов и реального уровня денежных доходов плановые значения тарифов на прогнозный период, а также прогнозы социально-экономических показателей, полученные из сторонних источников (Минэкономразвития, Госкомстат) или с помощью одномерных моделей .

Среди внешних факторов, характеризующих каждый рынок транспортных услуг, особое место занимают конкурентные виды транспорта. Наличие в определенном сегменте рынка альтернативных видов пассажирских перевозок приводит к «перетеканию» пассажиров из одного вида транспорта в другой .

Аналогичные перетоки возникают и в пассажирских перевозках железнодорожным транспортом между различными типами вагонов (СВ, купе, плацкарт, общие). При этом изменение предпочтений пассажиров приводит к согласованному уменьшению пассажирооборота в одних типах вагонов (видах транспорта) и увеличению в других. В данном случае для прогноза пассажиропотоков необходимо использовать не предложенную выше регрессионную модель, а построенную на ее основе эконометрическую модель, в которой одновременно прогнозируется несколько взаимозависимых показателей. Результаты прогноза по такой модели лучше, чем независимые прогнозы по каждому из видов пассажирских перевозок .

Описанные выше модели на протяжении последних нескольких лет прошли успешную апробацию в ЦЛД и ФПД и в настоящее время являются неотъемлемой частью информационно-аналитического обеспечения задач управления пассажирскими перевозками.

Кроме задач прогнозирования пассажиропотоков, с помощью разработанных моделей решается ряд других управленческих задач, включая:

• задачи организации движения. Снижение издержек, связанных с пассажирскими перевозками, за счет оптимизации плана формирования поездов;

• задачи тарифной и рыночной политики. Прогноз перераспределения пассажиропотоков и изменения подвижности населения при изменении соотношений между различными тарифами на транспортные услуги и общего уровня тарифов, выработка предложений по оптимизации тарифов, оценка мер по повышению конкурентоспособности на рынках транспортных услуг;

• задачи планирования основных показателей и регулирования парка вагонов. Составление на основе полученных прогнозов пассажирооборота планов по основным показателям работы дорог. Планирование

Похожие работы:

«УДК 577.29 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДУПЛЕКС-СПЕЦИФИЧЕСКОЙ НУКЛЕАЗЫ КРАБА ДЛЯ БЫСТРОГО АНАЛИЗА ОДНОНУКЛЕОТИДНЫХ ПОЛИМОРФИЗМОВ И ВЫЯВЛЕНИЯ ДНК-МИШЕНЕЙ В КОМПЛЕКСНОМ ПРОДУКТЕ ПЦР © 2011 г. И. А. Шагина*, Е. А. Богданова**, И. М. Альтшулер*, С. А. Лукьянов**, Д. А. Шагин*,** * ЗАО Евроген, Москва; **Учреждение РАН Институт биоорганической хи...»

«ГЕОФИЗИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ И БИОСФЕРА, 2011, T. 10, № 1, с. 5–8 УДК 550.34 ВЫДАЮЩЕЕСЯ ДОСТИЖЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК: УСПЕШНЫЙ ПРОГНОЗ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИЯ В ЯПОНИИ 11 МАРТА 2011 г. © 2011 г. А.Я. Сидорин Институт физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН, г. Москва, Россия Сейсм...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО НАУЧНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ РОССИИ РОССИЙСКИЙ ФОНД ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ РОССИЙСКОЕ МИНЕРАЛОГИЧЕСКОЕ ОБЩЕСТВО ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЙ МИНЕРАЛОГИИ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК V ВСЕРОССИЙСКАЯ ШКОЛА МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ "ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ...»

«Глава 5. Некоторые объекты и методы математического моделирования 1. Фракталы и фрактальные структуры ФРАКТАЛ – это геометрическая фигура, в которой один и тот же фрагмент повторяется при каж...»

«НИРОВ Хазретали Сефович КЛАССИФИКАЦИЯ, СИММЕТРИИ И РЕШЕНИЯ ТОДОВСКИХ СИСТЕМ Специальность: 01.04.02 теоретическая физика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора физико-математических наук Москва 2009 год Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте ядерных исследований РАН Официальные оппоненты: доктор физико-математи...»

«Тезисы к презентации Проект ОАО "НК "Роснефть" Восточная Нефтехимическая Компания (ВНХК) мощностью до 30 млн. тонн в год по углеводородному сырью Слайд 2. Информация о проекте. В соответствии с поручением Президента РФ по вопросу обеспечения нефтепродуктами регионов Дальнего Восток...»

«Прайс-лист учебного оборудования на 2017 год. ООО "КЛ Электроника" Цена Наименование оборудования Фото № с НДС/руб. Учебное оборудование для средней школы и СПО Демонстрационное оборудование для кабинета физики Э1-КЛ, Набор для исследования цепей постоянног...»

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В. ЛОМОНОСОВА ФИЗИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ ЗАДАЧИ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ И ОЛИМПИАД ПО ФИЗИКЕ В МГУ – 2007 (с подробными решениями) Москва Физический факультет МГУ УДК 530.1 ББК 74.58.729 Задачи...»









 
2018 www.new.z-pdf.ru - «Библиотека бесплатных материалов - онлайн ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 2-3 рабочих дней удалим его.