Диссертация (792566), страница 14

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 14)

Сравнение формализованных и неформализованных методов дляпостроения прогноза региональных пассажиропотоков110При сравнении возможностей применения в региональных условияхформализованных методов (экстраполяция трендов и моделирование) такжеможно выделить ряд преимуществ и недостатков (таблица 3.2).Таблица 3.2. SWOT-анализ для прогнозирования региональных пассажиропотоковформализованными методамиМетод экстраполяции трендовМетоды моделированияСильные стороны требуетсямалыйобъем  позволяет учесть влияние на объемыисходных данных;региональных перевозок как комплексафакторов, так и единичного фактора меньшая трудоемкость присборе первичной информации; нетребуетсложныхматематических расчетов; возможно применение при«скачкообразных» тенденцияхразвития экономики региона.Слабые стороны требуетсяналичие  большая трудоемкость сбора исходнойнепрерывноговременногоинформации;ряда; при изменении методологии расчета неучитываетсявлияниемакроэкономических показателей немакроэкономическихвыполняетсяусловиеоднородностифакторов.первичныхданных,чтотребуетпересмотра подходов к прогнозированиюи сбору информации; сложные и трудоемкие математическиерасчеты; детализацияпрогнозногозначенияпассажиропотоков зависит от степенидетализацииисходныхданных(статистикиперевозокимакроэкономических показателей).Возможности применения исходнаяинформацияо  учет макроэкономических факторовразвитии объекта должна бытьпозволяет использовать метод дляпредоставлена запериод,стратегическогопрогнозаипревышающий в 2-3 разамоделирования объема спроса;период глубины прогноза; общие закономерности, описывающие допускаетсяиспользованиетенденции развития пассажиропотоков,при«скачкообразном»не должны претерпевать существенных111Метод экстраполяции трендовизмененииэкономическихпоказателей. отсутствие учета влияниявнешних факторов можетотрицательно сказаться накачестве прогноза.ПрименениеМетоды моделированияизменений в будущем.Угрозы большой объем данных и сложностьрасчетов может быть не оправданакачеством прогноза по причине влиянияболее сложного комплекса факторов(например,политических),которыетрудно поддаются математическомувыражению или не учтены в расчетах.неформализованныхметодовприпрогнозированиирегиональных пассажиропотоков усложняется тем, что интуитивные подходынельзя систематизировать и математически выразить.

В этом случае трудоемкостьпроцесса прогнозирования увеличивается, поскольку работа экспертов являетсяоднократной в применении и при построении прогноза на следующий периоднеобходимо пройти все этапы заново. При коллективной экспертной работеможет возникнуть несогласованность мнений экспертов и определенный имидиапазон значений перспективных объемов перевозок будет очень велик.Ценность результатов в таких случаях незначительна и использование даннойинформации в практической деятельности не представляется возможным.Поэтому,применениенеформализованныхметодовпрогнозированияврегиональных условиях целесообразно при невозможности адекватно отобразитьтранспортную ситуацию формализованными методами.Построениемоделей(однофакторнойимногофакторной)являетсяисключительно трудоемкой задачей, требующей привлечения большого объемавнешней (внетранспортной) информации и значительной предварительнойаналитической работы при выявлении перечня факторов, оказывающих влияниена пассажиропоток, для каждого региона.

Источником экзогенных данныхявляютсясправочныематериалыФедеральнойслужбыгосударственнойстатистики (сокращенно Росстат). Информационная база Росстата формируетпоказатели по регионам РФ по итогам календарного года без детализации покварталам и месяцам. В связи с этим построить и провести расчеты транспортной112подвижности с учетом внутригодовой неравномерности перевозок на основеприменения методов моделирования не представляется возможным.

В отличие оттакого подхода, трендовые модели обеспечивают детализацию данных оперспективном спросе по месяцам. При этом не требуется информация омакроэкономическихфакторах.Вкачествевходнойинформациирассматриваются ряды динамики объемов региональных перевозок за периоднаблюдения не менее 5 лет.

Как показали расчеты, при глубине перспективы 1-3года уровень качества прогноза региональных пассажиропотоков на основепостроения трендовых моделей не уступает по точности многофакторномумоделированию [92, 93]. Таким образом, выбор подхода к прогнозированиюрегиональныхобъемовперевозокцелесообразноограничитьметодамиэкстраполяции трендов, которые основаны на статистическом наблюдениидинамики объемов перевозок пассажиров в поездах дальнего следования вграницах региона, определении тенденции их развития и продолжении этойтенденции для будущего периода. Таким образом, при помощи методовэкстраполяции трендов, закономерности прошлого развития объекта переносятсяв будущее. При использовании этого метода необходимо иметь информацию обустойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срокпрогнозирования.Прогноз методом экстраполяции трендов создается для каждого субъектаРФ отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени.Рассмотрены наиболее распространенные подходы к построению моделипрогноза данным методом: индексные, к которым относятся методы экстраполяции по среднему темпуроста и среднему приросту; метод экстраполяции по средней арифметической величине; метод экстраполяции по средней скользящей величине.При расчете прогноза методами экстраполяции при построении основнойтенденции (тренда) возможно снижение влияния случайных колебаний вовременныхрядахпосредствомпредварительнойобработкипервичной113информации, которая называется сглаживанием.

В диссертационной работепредусмотреныкоэффициентыдлякорректировкиретроспективныхстатистических данных об объемах перевозок с целью исключения информации оразовых маркетинговых инициативах, а также для учета результатов проведенияпланируемыхвпрогнозныйпериодмаркетинговыхпрограмм.Поэтомуприменение сглаживания не требуется.Процесс выбора подхода к прогнозированию включал следующуюпоследовательность действий при экстраполировании: четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитиипрогнозируемого объекта, рассмотрение факторов, стимулирующих илипрепятствующих развитию данного объекта, определение необходимойэкстраполяции и ее допустимой дальности; выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения,относящихся к каждому параметру в отдельности; сборисистематизацияданных,проверкаиходнородностиисопоставимости; выявлениетенденцийизмененияизучаемыхвеличинвходестатистического анализа и непосредственной экстраполяции данных.Таким образом, для проведения настоящего исследования и выбора подходак построению модели прогнозирования объемов региональных перевозокпринятыметодыэкстраполяцииарифметическому значению).трендов(индексныеипосреднему1143.2.

Разработка методики прогнозирования пассажиропотоков в регионахПроведенныйанализрегиональныхпассажиропотоковпоказал,чтоперевозки в границах субъектов РФ неоднородны по структуре и выделен рядпризнаков, в соответствии с которыми можно разделить регионы на группы сосхожими характеристиками спроса. Поскольку объекты группы объединеныобщей спецификой, для каждой из них может быть адаптирован единыйметодический подход для построения прогноза объемов перевозок.

Данныйпринцип агрегирования субъектов позволяет выбрать способ прогнозированиярегиональных пассажиропотоков методом экстраполяции трендов с учетомхарактеристик спроса и повысить качество результатов расчета.Выбор способа прогнозирования выполнялся с учетом следующиххарактеристик: тенденции развития спроса; территориальная конфигурация пассажирских транспортных потоков; особенности формирования годового цикла регионального спроса натранспортные услуги.В основу проведенного исследования положен ряд принципиальныхположений: изучение региональных пассажиропотоков выполнено на основе выделенияиз общей совокупности перевозок корреспонденций, зарождающихся ипогашающихся в границах одного субъекта; модели прогноза, выбранные для расчета региональных пассажиропотоков,должны быть адаптируемы к информационной среде АСУ «Экспресс-3»; при выборе способа прогнозирования из вариантов, обеспечивающихравное качество результатов, предпочтителен подход менее трудоемкий присборе исходных данных; выводы о рекомендуемых способах построения прогноза региональныхперевозок основываются на расчетах, проведенных на выборке, которая, для115обеспечения достоверности результатов, должна быть достаточна ирепрезентативна; припроведенииэкспериментальныхрасчетоввкачествевходнойинформации используются данные АСУ «Экспресс-3»; выборка должна охватывать все изучаемые характеристики региональныхпассажиропотоков.Алгоритм выбора способа построения модели прогнозирования методомэкстраполяции трендов для региональных условий включает 9 последовательныхстадий, представленных на рисунке 3.3.116Рисунок 3.3.

Укрупненная блок-схема процесса выбора способа построениямодели прогнозирования объемов региональных пассажиропотоков методомэкстраполяции трендовШаг 1. Сбор и подготовка исходных данных для проведения расчетов ивыбора способа построения модели прогнозирования методом экстраполяциитрендов для региональных условий включает: выбор прогнозируемого периода (х);117 определение перечня и числа субъектов РФ для включения в выборку ипроведения расчетов, при условии соблюдения требований достаточности ирепрезентативности, а также охвата всех изучаемых характеристикрегиональныхпассажиропотоков:тенденцийразвитияспроса,территориальных конфигураций пассажирских транспортных потоков, видагодового цикла перевозок. определение фактического объема региональных перевозок в период х пообъектам выборки (Ах); расчет ретроспективных объемов региональных перевозок, построениединамическихрядовданных,отражающихзначениявеличинпассажиропотоков за год в хронологическом порядке через повторяющийсяотрезок времени, представление информации по каждому субъекту РФ вследующем виде:(3.1)где– массив данных об объемах региональных пассажиропотоков по субъектуРФ, включенному в выборку, в период i, охватывающий года х-1, х-2, …, х-n:(3.2)n – число лет в ретроспективном периоде.– фактический объем региональных пассажиропотоков загоды соответственно х-1, х-2, …, х-n, принадлежащие периоду i. определение характеристик регионального спроса (тенденций развития,территориальнойконфигурациитранспортныхпотоков,спецификиформирования годового цикла) по каждому субъекту, включенному ввыборку; проверка унификации данных; корректировка ретроспективных значений с целью устранения информациио мероприятиях по стимулированию спроса.

Выполняется для периодов, вкоторых были проведены разовые программы, по следующей формуле:(3.3)118где– коэффициент изменения доли рынка для корректировкиретроспективных статистических данных об объемах перевозок с цельюисключения информации о разовых маркетинговых акциях для периода x-n.Расчет осуществляется по формуле (2.13).Шаг 2. Выбор модели прогнозирования объемов региональных перевозок.В исследование включены следующие вариации метода экстраполяции трендов: индексные (по среднему темпу роста и среднему приросту); по среднему арифметическому значению.Подход к экстраполированию индексными методами основывается нарасчете коэффициентов, которые позволяют определить наличие и направлениетренда и продлить его на будущий период. Коэффициенты рассчитываются путемусреднения значений темпов роста и прироста, которые могут быть оцененыдвумя способами: базисным и цепным.

Характеристики

Список файлов диссертации