Диссертация (792566), страница 16

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

Текст из файла (страница 16)

Для обеспечения репрезентативности и достаточности выборки,экспериментальные расчеты проведены на основе данных о региональныхпассажиропотоках в 40 субъектах (таблица 3.4), что составляет 58% совокупногочисла объектов генеральной совокупности. Выборка составлена с учетом охватавсех исследуемых характеристик регионального спроса (таблица 3.5).128Таблица 3.4. Объекты выборкиКонституционноПеречень субъектовправовой статусРеспубликиБурятия,Кабардино-Балкария,Мордовия,Хакасия,Чувашия, ЯкутияКраяАлтайский, Краснодарский, Красноярский, Ставропольский,ХабаровскийОбластиАрхангельская, Астраханская, Брянская, Владимирская,Волгоградская,Вологодская,Воронежская,Калининградская, Кировская, Ленинградская, Липецкая,Московская, Нижегородская, Новосибирская, Омская,Пензенская, Ростовская, Рязанская, Самарская, Саратовская,Сахалинская, Смоленская, Тамбовская, Томская, Тульская,Ульяновская ЧелябинскаяАвтономныеХанты-Мансийский, Ямало-НенецкийокругаТаблица 3.5.

Основные характеристики выборкиХарактеристикаОбъем выборки40 субъектовОбъемгенеральнойсовокупности69 субъектовДоля выборки вгенеральнойсовокупности, %58ЧислообъектоввыборкиОбъем контрольной выборки*7,2 млн. пасс./год11,7 млн. пасс./год62Число объектов выборки по группам характеристик спросаТенденции развития пассажиропотоковСпад264657Рост111958Стабильное3475состояниеТерриториальная конфигурация пассажирских транспортных потоков1 группа1421672 группа58633 группа724294 группа141688Специфика формирования годового циклаХаотический254852Куполообразный152171* По данным 2016 года129При построении модели прогнозирования использовалась ретроспективнаяинформация за период 2011-2016 гг.

[94]. Расчет производился с разным объемомстатистики: за 5 лет; за 4 года; за 3 года.Для получения первичной информации об объемах региональных перевозокиспользованы программно-аналитические комплексы АСУ «Экспресс-3»: Комплекс задач по определению корреспонденций пассажиропотоков (АРМ«Корреспонденция»); Комплекс задач «Формирование мониторинга данных о региональныхпассажиропотоках и прогнозе спроса на долгосрочную перспективу» (АРМ«Региональные пассажиропотоки»).Выборспособапостроениямоделипрогнозированияметодомэкстраполяции трендов для региональных условий выполнен с помощьюбалльной оценки результатов проведенных экспериментальных расчетов длякаждойгруппысубъектов,объединеннойпохарактеристикамспроса.Необходимой информацией для оценки моделей прогнозирования и расчетабаллов является:1. значения величины «ошибка прогноза» (МАРЕ) по каждому субъекту РФпо всей совокупности использованных способов.

Полученные результатызаписываются в макет таблицы (таблица 3.6);2. информация о характеристиках региональных перевозок по принятым дляанализа группировочным признакам, которые записываются в виде таблицы(таблица 3.7).130Таблица 3.6. Результаты расчета ошибки прогноза методом экстраполяции трендов по субъектам РФ, включенным ввыборку, в процентах (фрагмент)По среднейарифметическойБазисныйПрименение прогнозноймодели по среднему темпуростаПо среднейгеометрическойПо медианеПо среднейарифметическойЦепнойПо среднейгеометрическойПо медиане43 года4 года5 лет3 года4 года5 лет4 года5 лет3 года4 года5 лет3 года4 года5 лет4 года50,646,929,920,887,5410,517,5013,180,602,920,380,843,130,647,4265,296,147,305,456,248,037,828,924,831,762,514,961,942,660,10712,2610,057,7712,2810,117,9010,628,126,600,770,976,681,160,632,5787,0710,4312,847,2310,6613,1112,5414,845,154,323,485,214,373,532,6795,688,8010,765,698,9210,916,5610,801,083,572,541,233,732,686,56Ямало-НенецкийАвтономный округ3Ростовская область2Новосибирскаяобласть1РетроспективнаяинформацияВологодскаяобластьМетодусреднениязначенийХабаровский крайМатематическое выражениемодели прогнозированияСпособрасчетакоэффициентовАлтайский крайСубъекты РФ101,671,732,371,641,702,341,833,062,240,671,112,180,611,061,0613112Базисный3По среднейарифметическойПо медианеПрименение прогнозноймодели по среднемуприростуЦепнойПо среднейарифметическойПо медианеПрименение прогнозноймодели по среднемуарифметическому значению--45 лет3 года4 года5 лет4 года5 лет3 года4 года5 лет4 года5 лет3 года4 года5 лет50,601,6710,4014,479,5618,111,635,081,949,471,6311,5218,8322,9262,366,086,959,118,6910,475,562,143,040,092,835,947,209,3271,8114,3511,608,9412,179,147,701,270,623,221,5311,4910,729,2382,148,5012,9516,3715,2018,556,245,484,613,962,9710,2114,4918,0093,006,4010,4913,127,4313,051,454,573,407,433,668,3912,2014,96100,691,581,652,271,792,962,110,601,031,070,631,041,231,81132Таблица 3.7.

Характеристики спроса по объектам выборкиСубъект РФ1БурятияКабардино-БалкарияМордовияХакасияЧувашияЯкутияАлтайский крайКраснодарский крайКрасноярский крайСтавропольский крайХабаровский крайАрхангельскаяобластьАстраханская областьБрянская областьВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьКалининградскаяобластьКировская областьЛенинградскаяобластьЛипецкая областьМосковская областьНижегородскаяобластьНовосибирскаяобластьОмская областьГруппировочный признакХарактерТерриториальнаяСпецификаразвитияконфигурацияформированияспросапассажирскихгодового циклатранспортныхпотоков234РеспубликиСпад4 группаХаотическийСпад1 группаХаотическийСпад4 группаХаотическийСпад3 группаХаотическийРост1 группаХаотическийСпад1 группаКуполообразныйКраяСпад4 группаКуполообразныйРост2 группаКуполообразныйСпад4 группаКуполообразныйРост1 группаХаотическийСпад4 группаХаотическийОбластиСпад3 группаКуполообразныйСпадСпадРостСпадСпадСпадРост1 группа4 группа2 группа4 группа3 группа3 группа1 группаКуполообразныйХаотическийХаотическийКуполообразныйКуполообразныйКуполообразныйКуполообразныйСпадСпад2 группа2 группаХаотическийКуполообразныйРостРостРост4 группа3 группа1 группаХаотическийКуполообразныйХаотическийСпад4 группаКуполообразныйСпад1 группаХаотический1331Пензенская область23Стабильное4 группасостояниеСпад3 группаРост2 группаСтабильное1 группасостояниеСпад4 группаСпад1 группаРост1 группаСпад1 группаСпад1 группаРост1 группаСпад4 группаСпад3 группаАвтономные округаСпад4 группаСтабильное4 группасостояниеРостовская областьРязанская областьСамарская областьСаратовская областьСахалинская областьСмоленская областьТамбовская областьТомская областьТульская областьУльяновская областьЧелябинская областьХанты-МансийскийЯмало-Ненецкий4ХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийКуполообразныйКуполообразныйХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийХаотическийНачисление баллов осуществляется следующим порядком.

В таблице 3.6выбираются субъекты, которые объединены одной характеристикой спроса.Например, необходимо выделить совокупность субъектов, имеющих тенденциюроста объемов перевозок. Для этого в таблице 3.7, столбце 2 выбираются всезаписи о заданной тенденции и соответствующие наименования субъектов РФ(таблица 3.8).Таблица 3.8. Субъекты РФ, объединенные по тенденции роста объема перевозокКонституционноправовой статусРеспубликиКраяОбластиНаименования субъектов РФЧувашияКраснодарский, СтавропольскийВладимирская, Калининградская, Липецкая, Московская,Нижегородская, Рязанская, Смоленская, ТульскаяДля каждого региона группы определяется способ построения прогнозаметодомэкстраполяциитрендов,показывающийминимальнуюошибку134результатов ().

При записи показателя ошибки прогноза в таблицу,показанную на макете (таблица 3.6), наилучший метод прогнозированияопределяется поиском минимального значения ошибки прогноза в каждомстолбце таблицы. Соответствующий данному значению способ признаетсянаилучшим для субъекта и ему присваивается 1 балл. Аналогично определяетсянаилучший способ по каждому субъекту однородной совокупности, т.е. покаждому столбцу таблицы 3.6, которому присваивается 1 балл.В случае если два способа прогнозирования обеспечивают равное качествопрогноза и выполняется условие, где–ошибка прогноза по методу прогнозирования k, оба способа (соответствующиеошибкам прогнозаи) прогнозирования признаются наилучшимии каждому из них присваивается 1 балл.Полученные результаты начисления баллов представляются в виде таблицы3.9, в которой путем арифметического сложения баллов по строкам определяетсяитоговое число баллов по каждому способу прогнозирования и значениезаписывается в строку «Итого».

Пример записи результатов начисления балловприведен для характеристики спроса «рост объемов перевозок».135ЦепнойПрименение прогнозноймодели посреднемутемпуростаПосредней101213143 года4 года5 лет3 годаИТОГО11Тульская область9Смоленскаяобласть8Рязанская область7НижегородскаяобластьКалининградскаяобласть6МосковскаяобластьВладимирскаяобласть5Липецкая областьСтавропольскийкрай4Краснодарскийкрай3ПосреднейарифметическойПосреднейгеометрическойПомедианеПосреднейарифметическойРеспубликаЧувашияРетроспективнаяинформация2Субъекты РФМетод усреднениязначенийСпособ расчетакоэффициентов1БазисныйМатематическоевыражение моделипрогнозированияТаблица 3.9.

Характеристики

Список файлов диссертации