Диссертация (792566), страница 15

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

Текст из файла (страница 15)

Первый предусматривает выбор базовогопериода и последовательное сравнение с ним значений объемов региональныхперевозокдругихпериодов.Расчетцепнымспособомподразумеваетсопоставление объемов перевозок текущего периода с предыдущим. Дляусреднения значений темпов роста и прироста в диссертационной работеиспользуютсяметодыопределениясреднейарифметической,среднейгеометрической величин и медианы.Таким образом, выбор способа построения модели прогнозированияметодом экстраполяции трендов включает три параметра, среди комбинацийкоторых необходимо найти наиболее подходящий для региональных условий похарактеристикам спроса (рисунок 3.4): математическое выражение метода экстраполяции трендов: по среднемутемпу роста, среднему приросту, средней арифметической; способ расчета коэффициентов (для индексных методов): цепной, базисный; метод усреднения значений: по среднему арифметическому значению,среднему геометрическому значению и по медиане.119Рисунок 3.4. Способы построения модели прогнозирования региональныхпассажиропотоков методом экстраполяции трендов для прогнозированияШаг 3.

Построение функциональной зависимости объемов перевозок отфактора времени выполняется отдельно для каждого субъекта РФ, включенного ввыборку.Вобщемвидеформулаопределенияпрогнозарегиональныхпассажиропотоков имеет вид:(3.4)где– прогноз объема региональных пассажиропотоков в период х, пасс.;– фактический объем региональных пассажиропотоков загоды соответственно х-1, х-2, …, х-n, принадлежащие периоду i, с учетомкорректировки ретроспективных значений с целью устранения информации омероприятиях по стимулированию спроса, пасс.Применениеиндексныхметодовэкстраполяцииосновываетсянаопределении коэффициентов, на величину которых корректируется последнеезначение динамического ряда.

Метод экстраполяции трендов по среднему темпуростаосновываетсянарасчетесреднеготемпаростарегиональных120пассажиропотоков за ряд лет и умножении его на последнее значениединамического ряда:(3.5)где– фактический объем региональных пассажиропотоков в предпрогнозномгоду х-1 с учетом корректировки статистических данных, пасс.;Кр – коэффициент роста.Коэффициент роста определяется на основе усреднения темпов ростарегиональных пассажиропотоков, рассчитанных базисным или цепным способомпопарно и последовательно, за все года периода i.

В диссертационной работекоэффициент роста определяется по среднему арифметическому значению,средней геометрической величине и путем определения медианы.(3.6)(3.7)где– коэффициент роста, определенный методом расчета среднегоарифметического значения;- коэффициент роста, рассчитанный методом среднего геометрическогозначения;– арифметическая сумма всех значений темпов роста, рассчитанныхбазисным или цепным способом, определенных за период i.– темпы роста, рассчитанные базисным илицепным способом, по парам значений динамического ряда 1, 2, … m.Расчет коэффициента роста по медиане подразумевает определениесреднего из элементов ряда, состоящего из значений темпов роста за исследуемыйпериод, при упорядочивании выборки по возрастанию или убыванию.Темп роста показывает на сколько (в долях от 1) изменяется объемрегиональных перевозок по сравнению с предыдущим (цепной способ) илибазовым (базисный способ) периодом:121(3.8)(3.9)…(3.10)(3.11)(3.12)…(3.13)где–темпростарегиональныхпассажиропотоков в период i, рассчитанный цепным способом;– темп роста региональных пассажиропотоковв период i, рассчитанный базисным способом;– объем региональных перевозок в базовый период (базовым принятпредпрогнозный период х-1), с учетом корректировки статистических данных,пасс.Метод экстраполяции трендов по среднему приросту предусматриваетрасчет среднего прироста объемов региональных пассажиропотоков за ряд лет исложение его с последним значением ряда:(3.14)где Кп – коэффициент прироста.Коэффициент прироста рассчитывается на основе величин приростапассажиропотоков за ряд лет и определяется цепным или базисным способом.Расчет коэффициента прироста выполнен по среднему арифметическомузначению и путем определения медианы.122(3.15)где– коэффициент прироста, определенный методом расчета среднегоарифметического значения;–арифметическаясуммавсехзначенийобъемаприроста,рассчитанных базисным или цепным способом, определенных за период i.Расчет коэффициента прироста по медиане подразумевает определениесреднего из элементов ряда, содержащего темпы прироста за исследуемыйпериод, при упорядочивании выборки по возрастанию или убыванию.Прирост показывает на сколько (в абсолютных величинах) изменяетсяобъем региональных пассажиропотоков по сравнению с предыдущим (цепнойспособ) или базовым (базисный способ) периодом:(3.16)(3.17)…(3.18)(3.19)(3.20)…(3.21)где– прирост объемов региональныхпассажиропотоков, рассчитанный цепным способом за период i, пасс.;–приростобъемоврегиональныхпассажиропотоков, рассчитанный базисным способом за период i, пасс.Метод экстраполяции по средней арифметической основывается наположении, что среднее арифметическое значение объемов региональныхперевозок за несколько лет есть прогнозное значение на следующий период:(3.22)123Шаг 4.

Проверка адекватности полученных результатов включает оценкузначений величин прогноза региональных пассажиропотоков на предметдостоверности.Шаг 5. Анализ изменения доли рынка при проведении планируемых впрогнозный период программ по стимулированию спроса выполняется поформуле (2.14). Учет информации о планируемых мероприятиях по увеличениютранспортной подвижности населения в модели прогнозирования осуществляетсяпо формуле:(3.23)где– прогнозируемый объем региональных перевозок в период х с учетомвлияния программ по стимулированию спроса в прогнозном периоде, пасс.;– коэффициент изменения доли рынка железнодорожного транспорта привнедрении программ по стимулированию спроса в прогнозном периоде.Шаг6.Критериемоценкикачестварезультатапрогнозированиярегиональных пассажиропотоков является ошибка прогноза, которая отражаетапостериорную величину отклонения прогнозного значения объема перевозок() от фактического (Ах).

При выполнении экспериментальных расчетовиспользована формула средней абсолютной ошибки, выраженной в процентномсоотношении – формула МАРЕ (Mean absolute percentage error):(3.24)Шаг 7. Важной частью построения моделей прогноза является выделениеоднородных совокупностей и группировка изучаемых объектов по определеннымпризнакам. Статистическая совокупность – это группа социально-экономическихобъектов наблюдения (в данной работе – субъектов РФ), объединенных какойлибо основой или общей связью, но отличных друг от друга отдельнымипризнаками.

Совокупность субъектов называется однородной, если тенденцииизменения объемов перевозок пассажиров являются общими для всех единицсовокупности. В классификационной группе каждый регион РФ рассматриваетсякак единица совокупности. Единица совокупности – отдельная, первичная,124неделимаячастьсовокупности,обладающаяпризнаками,подлежащимистатистическому наблюдению.На основе выполненной аналитической работы проведена группировкасубъектов РФ (таблица 3.3) в соответствии с признаками: характер развития спроса; территориальная конфигурация пассажирских транспортных потоков; специфика формирования годового цикла.Таблица 3.3. Принципы объединения субъектов в однородные группыГруппировочный признакХарактер развития спросаТерриториальная конфигурацияпассажирских транспортныхпотоковСпецифика формированиягодового циклаГруппыРост объемов перевозокСнижение регионального спросаСтабильное состояние1-ая группаКонцентрация пассажиропотоков в зонеодного крупного направления2-ая группаКонцентрация объемов перевозок в границах2-3 магистральных направлений3-я группаОбъемы перевозок формируют малое числокрупных магистралей4-я группаСпрос распределяется по многочисленнымсегментамрегиональноготранспортногорынкаКуполообразныйХаотическийШаг 8.

Выбор способа построения модели прогнозирования региональныхпассажиропотоков методом экстраполяции трендов осуществлялся с помощьюбалльной оценки результатов экспериментальных расчетов. Начисление балловвыполняется после завершения расчетов перспективных объемов перевозок всемиизучаемыми методами прогнозирования для всех субъектов, включенных ввыборку.125Шаг 9. В рамках выполненных исследований критерием выбора методапрогноза является показатель средней ошибки прогноза (МАРЕ). По заданномукритерию осуществлен выбор способов построения моделей прогнозированияметодом экстраполяции трендов, позволяющих рассчитать перспективныеобъемырегиональныхпассажиропотоковсминимальнойошибкой,непревышающей 3-5 процентов, по группам субъектов РФ в соответствии спредложенными классификационными признаками.Порядокдействийпривыбореспособовпостроениямоделейпрогнозирования методом экстраполяции трендов для региональных условийможно представить в виде следующей схемы (рисунок 3.5).126Рисунок 3.5.

Процесс выбора способов построения моделей прогнозирования объемов региональных перевозок методомэкстраполяции трендов1273.3. Экспериментальные расчеты объемов перевозок в регионах наперспективу на основе предложенной моделиОценка результатов прогнозирования региональных пассажиропотоковвыполнена на основе экспериментальных расчетов для выборочной совокупности.Выборка–эточасть генеральнойсовокупности,котораяохватываетсяэкспериментом.

Элементами выборки являются субъекты РФ, в которыхосуществляются перевозки в границах региона.В настоящее время в состав РФ входит 85 субъектов, включая республики(22), края (9), области (46), города федерального значения (3), автономнуюобласть (1) и автономные округа (4). Генеральная совокупность для проведенияэкспериментальных расчетов и анализа методов прогнозирования региональныхпассажиропотоков формируется с учетом следующих положений: железнодорожные пути общего пользования имеют 79 субъектов РФ; города федерального значения не осуществляют региональные перевозкипоездами дальнего следования; существует3региона,имеющиежелезнодорожныепутиобщегопользования, но региональные пассажиропотоки отсутствуют; накоплен недостаточный объем ретроспективных данных по РеспубликеКрым для проведения экспериментальных расчетов; перевозки пассажиров осуществлялись не во все месяцы в течение года вРеспубликах Калмыкия, Марий Эл, Чечня, что затрудняет определениехарактеристик регионального спроса.Таким образом, генеральная совокупность исследования составляет 69субъектов РФ.

Характеристики

Список файлов диссертации