Статья:

Прогноз показателей логистики как основа стратегического планирования развития транспорта РФ

Журнал: Научный журнал «Студенческий форум» выпуск №28(49)

Рубрика: Экономика

Выходные данные
Быстров О.Ф., Куприянов Д.И., Шульга А.А. Прогноз показателей логистики как основа стратегического планирования развития транспорта РФ // Студенческий форум: электрон. научн. журн. 2018. № 28(49). URL: https://nauchforum.ru/journal/stud/49/44103 (дата обращения: 17.08.2022).
Журнал опубликован
Мне нравится
на печатьскачать .pdfподелиться

Прогноз показателей логистики как основа стратегического планирования развития транспорта РФ

Быстров Олег Филаретович
студент Российского Университета Транспорта «МИИТ», РФ, г. Москва
Куприянов Дмитрий Игоревич
студент Российского Университета Транспорта «МИИТ», РФ, г. Москва
Шульга Анна Александровна
д-р экон. наук, профессор, Российского Университета Транспорта «МИИТ» РФ, г. Москва

 

Аннотация. Осуществление стратегического планирования транспортной системы страны невозможно без прогнозирования показателей логистики. В статье рассмотрена авторская методика прогнозирования логистических показателей на основе анализа временных рядов, в которой первоначально прогнозируются такой параметр временного ряда, как коэффициента роста, а затем на его основе осуществляется прогноз объемов перевозки.

Ключевые слова: показатель логистики, стратегическое планирование, прогноз уровней ряда, временной ряд, коэффициент роста, прогнозирование, аналитическая регрессия, аппроксимация, контейнерные перевозки, функциональная зависимость.

 

Контейнерные перевозки являются одним из наиболее востребованных способов перевозки грузов во всем мире. В соответствии с мировыми показателями, на настоящий момент более 70% перевозок грузов осуществляется при помощи контейнерного способа доставки. Использование контейнеров для транспортировки груза позволяет наиболее рационально, надежно и экономически выгодно организовать перевозочный процесс.

В контейнерных перевозках для измерения или оценки объемов перевозок за общепринятую единицу измерения принят 20–футовый контейнер, обозначаемый как TEU (twenty feet equivalent unit). Двадцатифутовый эквивалент TEU – условная единица измерения вместимости грузовых транспортных средств. Один TEU эквивалентен полезному объёму стандартного контейнера длиной 20 футов (6,1 м) и шириной 8 футов (2,44 м). Высота контейнеров может различаться и обычно находится в пределах 1,3 — 2,9 м, чаще всего 2,59 м.

Несмотря на то, что TEU является мерой объема, можно измерить наибольшую массу, которая приходится на один такой контейнер. Максимально допустимая масса загруженного 20-футового контейнера составляет 24 тонны. Если из данной массы вычесть вес самого контейнера (тары), который равен 2,4 тонны, то максимально вес груза в одном TEU будет приблизительно равен 21,6 тонн.

В Российской Федерации порядка 52,3% железнодорожных перевозок осуществляются при помощи контейнерного способа доставки. В 2017 году объем контейнерных перевозок на сети РЖД стал рекордным, его значение увеличилось почти на 19% по сравнению с предыдущим годом. Эксперты отмечают, что объемы железнодорожных контейнерных перевозок растут преимущественно за счет меду народных перевозок: экспортных, импортных и транзитных перевозок, суммарный прирост которых составил около 500 тыс. TEU за 2017 год.

Увеличение объемов железнодорожных контейнерных перевозок грузов заставляет перевозчиков и транспортных экспедиторов задуматься над вопросом прогнозирования [2] объемов железнодорожных контейнерных перевозок в будущем для поддержания конкурентоспособности на динамично развивающемся рынке логистических услуг.

Осуществим прогноз [3] объемов железнодорожных контейнерных перевозок на 2022 год. Для этого воспользуемся методом прогноза уровней рядов динамики.

Ряд динамики (или временной ряд) – это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени (т.е. расположенные в хронологическом порядке).

В таблице 1 представлена динамика объемов контейнерных перевозок железнодорожным транспортом в период с 2012 по 2017 год.

Таблица 1

Динамика объемов железнодорожных контейнерных перевозок в период с 2012 по 2017 год

t (время), год

2012

2013

2014

2015

2016

2017

V (объем), тыс. шт.

2943

3097

3215

2959

3346

3978

 

На основе данных таблицы 1 рассчитаем коэффициенты роста (Кр) объемов контейнерных перевозок железнодорожным транспортном за рассматриваемый период.

Таким образом:

Кр2013 = V2013/V2012 = 3097/2943 = 1,052;

Кр2014 = V2014/V2013 = 3215/3097 = 1,038 и так далее.

В таблице 2 приведены результаты расчетов коэффициентов роста объемов железнодорожных контейнерных перевозок в период с 2013 по 2017 год.

Таблица 2

Коэффициенты роста объемов железнодорожных контейнерных перевозок в период с 2013 по 2017 год

t (время), год

2013(1)

2014(2)

2015(3)

2016(4)

2017(5)

Коэффициент роста

1,052

1,038

0,920

1,131

1,189

 

Представим коэффициенты роста объемов контейнерных перевозок железнодорожным транспортом за рассматриваемый период  на графике (рисунок 1).

 

Рисунок 1. Динамика коэффициентов роста объемов контейнерных перевозок железнодорожным транспортном (2013 – 2017 гг.)

 

Аппроксимируем реальный ряд динамики с уровнями (значениями) коэффициента роста аналитической зависимости уравнением прямой линии.

Уравнение линейной регрессии (уравнение прямой) имеет вид: Кр= a+bt.

Рассчитаем значения переменных a и b в уравнении линейной регрессии [1].

Таким образом, уравнение линейной регрессии имеет следующий вид: Kp = 0,9564+0,0366t.

Построим данное уравнение прямой линии на графике (рисунок 2). Линейная зависимость между переменными Кр и t изображена на графике штриховой линией.

 

Рисунок 2. Линейная зависимость между коэффициентами роста объемов контейнерных перевозок железнодорожным транспортном и временем (2013 – 2017 гг.)

 

Прогнозное значение объема железнодорожных контейнерных перевозок через 5 лет (на 2022 год) рассчитаем по следующей формуле:

;

;

;

;

 1,322.

Наряду с уравнением линейной регрессии в качестве аппроксимирующей аналитической зависимости можно использовать и другие функции, например, полиномиальную, логарифмическую, экспоненциальную и т.д. В этом случае данная методика рекомендует рассчитать для каждой из них среднее линейное относительное отклонение, по критерию наименьшего результата выбрать лучшую из них и произвести необходимый прогноз.

Таким образом, в статье предложена авторская, простая, инновационная, работоспособная и эффективная методика прогнозирования логистических показателей транспортных перевозок, расширяющая инструментарий логистических исследований.

 

Список литературы:
1. Балдин К. В., Быстров О. Ф., Соколов М. М. Эконометрика. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ, 2004. 253 с. 
2. Быстров О. Ф. Бугай К.Н. Инновационная методика прогнозирования значений показателей региональной логистики // Экономические и социально-гуманитарные Исследования – 2014. № 3-4 (3-4), 15 - 17 с.
3. Парсаданов Г. А., Егоров В. В. Прогнозирование национальной экономики. М.: Высшая школа, 2002. 304 с.