Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Прогнозирование конъюнктуры рынка железнодорожных перевозок в Российской Федерации

Работа №84760
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметматематика
Объем работы110
Год сдачи2016
Стоимость4920 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 6
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Введение 4
Глава 1. Теоретические основы прогнозирования конъюнктуры рынка железнодорожных перевозок в РФ 7
1.1 Сущность и особенности прогнозирования 7
1.2 Прогнозирование временных рядов с помощью модели ARIMA 14
1.3 Прогнозирование временных рядов методом экспоненциального
сглаживания 27
1.4 Прогнозирование временных рядов методом сезонной декомпозиции 35
Глава 2. Анализ рынка железнодорожных перевозок в РФ 39
2.1 Понятие конъюнктуры рынка 39
2.2 Рынок железнодорожных перевозок в Российской Федерации 41
2.3Статистические показатели динамики объема погрузки на железнодорожном транспорте в Российской Федерации 48
2.4 Перспективы развития рынка железнодорожного транспорта в Российской
Федерации 57
Глава 3. Прогнозирование конъюнктуры рынка железнодорожных перевозок в Российской Федерации с помощью программного продукта STATISTICA 64
3.1 Обоснование выбора программной среды 64
3.2 Прогнозирование объема погрузки нефти и нефтепродуктов методом
АРПСС 66
3.3 Прогнозирование объема погрузки нефти и нефтепродуктов методом
экспоненциального сглаживания 76
3.4 Прогнозирование объема погрузки нефти и нефтепродуктов методом
сезонной декомпозиции 83
Заключение 101
Список использованных источников 104
Приложение


В период нестабильности экономики важную роль играет прогнозирование, так как от прогноза зависит эффективность деятельность предприятий, организаций. Обоснованные предположения о будущем более ценны для руководителей и менеджеров, чем необоснованные. На основании точных предположений происходит поиск наиболее эффективных путей решения проблем отрасли [1].
Грузоперевозки железнодорожным транспортом занимают второе место в
России после трубопроводов. Это самый удобный и экономичный способ перевозки нефти и нефтепродуктов. Одной из главных задач развития экономики
данной сферы транспортной отрасли является создание полноправного конкурентного рынка для участников процесса транспортировки [1; 2].
Железнодорожный транспорт важен для России, т.к. он способствует созданию условий для модернизации страны, росту и развитию национальной
экономики, а также переходу на новый инновационный путь развития. Обстановка на рынке транспорта также влияет на положение Российской Федерации
в мире и обеспечивает лидерские позиции в экономике.
Работа железнодорожного транспорта влияет на многие важные социальные и экономические аспекты деятельности государства. От качества и состояния данной отрасли зависят перспективы развития страны, а также выполнение
важнейших функций государства, таких как безопасность страны, защита национального суверенитета, обеспечение условий для комфортной перевозки пассажиров и потребности в перевозке граждан. Железнодорожный транспорт
также служит инструментом выравнивания развития различных регионов России в социально-экономическом плане [3].
Железнодорожный транспорт занимает около 40% обеспечения пассажирских и грузоперевозок от всего транспорта России и является ведущим ви5
дом транспорта. По итогам работы в 2015 году погрузка грузов на железнодорожном транспорте составила 251390 тысяч тонн.
Анализ временных рядов является важной областью статистики, целью
которой является определение природы ряда и прогнозирование. Современные
статистические методы позволяют с высокой точностью спрогнозировать любые показатели. Существует множество аналитических инструментов для построения точных прогнозов и определения вероятностной модели будущего. В
работе рассмотрены 3 статистических метода прогнозирования ля определения
наиболее подходящего метода прогнозирования объема погрузки нефти и
нефтепродуктов на железнодорожном транспорте.
Объектом исследования выпускной квалификационной работы является
рынок железнодорожных перевозок в Российской Федерации.
Предметом исследования данной работы являются рыночные закономерности и зависимости, а так же методы анализа и прогнозирования объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте.
Целью выпускной квалификационной работы является анализ конъюнктуры рынка железнодорожных перевозок в Российской Федерации и прогнозирование объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте различными статистическими методами.
Для достижения данной цели необходимо выполнить ряд задач:
1. Рассмотреть теоретические основы прогнозирования, изучить методы
прогнозирования временных рядов.
2. Изучить понятие конъюнктуры рынка.
3. Проанализировать рынок железнодорожных перевозок России, определить основные показатели конъюнктуры рынка данной отрасли.
4. Применяя различные статистические методы, составить прогноз объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте.
5. Получить навыки работы с программным пакетом STATISTICA.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


Железнодорожный транспорт является важной сферой России. Он обеспечивает важнейшие функции: создание условий для модернизации страны,
способствование росту и развитию национальной экономики, а также переходу
на новый инновационный путь развития. Обстановка на рынке транспорта также влияет на положение Российской Федерации в мире и обеспечивает лидерские позиции в экономике.
В ходе выполнения работы были рассмотрены теоретические основы прогнозирования конъюнктуры рынка, изучены понятия методов прогнозирования,
временных рядов, конъюнктуры рынка.
Был проведен анализ рынка железнодорожных перевозок в Российской
Федерации. Для этого рассмотрели динамику объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте за период с января 2008 года по
март 2016 года. По итогам работы в 2015 году погрузка составила 251390 тысяч
тонн, что ниже уровня 2014 годы на 1,97%. Данное снижение обусловлено состоянием экономики России, в частности, ростом инфляции, падением индекса
промышленного производства, сокращением объемов строительства и другими
проявлениями экономического кризиса.
Было выявлено, что в 2015 году наблюдалась тенденция к снижению объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте. Это
связано со строительством трубопроводов, которые постепенно заменяют железные дороги в перевозке нефти, а также с проводимой налоговой политикой.
Также был проведен сравнительный анализ следующих статистических
методов анализа и прогнозирования временных рядов в программном пакете
STATISTICA: метод авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего, метод экспоненциального сглаживания и метод сезонной декомпозиции.
С помощью модели АРПСС был построен прогноз на период с апреля
2016 годы по март 2017 года. Согласно построенному прогнозу, к концу 2016
года объем погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте102
сократится на 4,7% к уровню конца 2015 года и составит 20617 тыс. тонн
Ошибка прогноза составила 6,46%. Ошибка допустима, однако такой прогноз
не является точным. Прогнозирование временного ряда показало, что с каждым
новым прогнозным значением ошибка увеличивается, что свидетельствует о
том, что данный метод применим для краткосрочных прогнозов.
Метод прогнозирования АРПСС является простым и эффективным методом прогнозирования на короткие сроки. Однако не рекомендуется применять
его для долгосрочного прогнозирования во избежание возникновения значимых
ошибок.
Для прогнозирования объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте также использовался метод сезонной декомпозиции. Данный метод заключается в выделении во временном ряду составляющих
компонент: тренд-циклической, сезонной и случайной. На основании выделения составляющих был составлен прогноз, согласно которому в марте 2017 года объем погрузки нефти и нефтепродуктов будет составлять 19501,35 тыс.
тонн. К концу 2016 года исследуемый показатель сократится примерно на 5%
по сравнению с концом 2015 года. Прогнозирование методом сезонной декомпозиции показало ошибку 5,16%.
Для составления прогноза объема погрузки нефти и нефтепродуктов на
железнодорожном транспорте использовали метод экспоненциального сглаживания. Модель экспоненциального сглаживания позволяет учесть тренд и сезонность. В данной работе были рассмотрены две модели: модель с линейным
трендом и мультипликативной сезонностью и модель с экспоненциальным
трендом и мультипликативной сезонностью.
Модель с линейным трендом и мультипликативной сезонностью называют моделью Винтерса. Для идентификации модели подобрали параметры
Alpha=0,9, Delta=0,1 и Gamma=0,1, при которых ошибка минимальна и составляет 1,987%.103


1. Мотова А.В., Гареева Г.А. Прогнозирование в отрасли грузоперевозок же¬лезнодорожным транспортом. // Научно-технический прогресс: актуальные и перспективные направления будущего. В 2-х ч. Часть 2. - Кемерово: Редакция Западно-Сибирского научного центра. 2016г. - с. 212.
2. Мотова А.В. Прогнозирование объема погрузки нефти и нефтепродуктов на железнодорожном транспорте. Сборник научных статей Казанского феде¬рального университета 2016 года. - Казань: Изд-во Казан. ун-та. 2016.
3. Распоряжение Правительства РФ от 17.06.2008 № № 877-р "О Стратегии развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года"
4. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: учебное пособие / И.В. Антохонова. - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2005. - 212 с.
5. Э.Е. Тихонов. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное посо¬бие. - Невинномысск, 2006. - 221 с.
6. Чураков Е.П. Прогнозирование экономических временных рядов: учеб.пособие / Е.П. Чураков. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 208 с.: ил.
7. Садовникова Н.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. Учеб. пособие / Н.А Садовникова, Р.А. Шмойлова. - Московский государственный университет экономики, статистики и информатики - М., 2001. - 67 с.
8. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития. М. : Наука, 2005.
9. Степочкина Е. А. Планирование и прогнозирование в условиях рынка. - М.: Директ-Медиа, 2014. - 236 с.
10. Мамаева З.М. Математические методы и модели в экономике. Часть 2 . Эконометрика: учебное пособие / З.М. Мамаева. - Нижний Новгород: ННГУ, 2010. - 70 с.
11. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. - М.: Инфра-М, 2010. - 272 с.
12. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. - М.: Издательский дом «Дашкови К», 2000. - 308 с.
13. Герасенко В.П. Прогнозирование и планирование экономики : практикум. Минск : Новое знание, 2003.
14. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютер-ное моделирование: учеб.пособие / И.В. Орлова, В.А. Половников. - М.: Вузов¬ский учебник, 2007. - 365 с.
15. Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозиро¬вания производительности труда. - М.: Наука, 2002.
16. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учеб.пособие /
Э.И. Тихонов.- Невинномысск, 2006. - 221 с.
17. Дубровин И.А. Бизнес-планирование на предприятии: Учебник для ба¬калавров. - М.: «Дашков и Ко». 2013. - 432 с.
18. Клеопатров Д.И., Френкель А.А. Прогнозирование экономических пока¬зателей с помощью метода простого экспоненциального сглаживания. - Стати¬стический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. - М.: Наука, 1973. -298с.
19. Легостаева И.Л., Ширяев А.Н. Минимальные веса в задаче выделения тренда случайного процесса. - «Теория вероятностей и ее применение», 1971, - Т. XVI, - №2.
20. Боровиков Б.П. STATISTICA: Методология и технологии современного анализа данных / под ред. Б.П. Боровиков. - 2-е изд., перераб. и доп. - М: Горя¬чая линия - Телеком, 2008. - 392 с., ил.
21. Боровиков В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Win¬dows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб.пособие / В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко. - М.: Финансы и статистика, 2000. - 384 с.: ил.
22. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. - Киев: Наукова думка, 1975. - 340 с.
23. Джон Э. Ханк, Дин У. Уичерн, Артур Дж. Райтс. Бизнес- прогнозирование. Киев: Вильямс, 2003. - 656 с.
24. Гренджер К., Хатанака М. Спектральный анализ временных рядов в эко¬номике. Пер.с англ. - М.: Статистика., 1972. - 312 с.
25. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: учеб.пособие / Т.А. Дуброва, Л.П. Бакуменко, Н.К. Швецова, А.В. Бурков. - М.: МГУЭ, 2004. - 136 с.
26. Сухарев М.Г. Методы прогнозирования: учебное пособие - М.: РГУ нефти и газа, 2009 - 208 с.
27. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных: учебник / А.А. Халафян. - 3-е изд.- М. - ООО «Бином-Пресс», 2007 - 512 с.: ил.
28. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозиро¬вание. М.: Издательство "Финансы и статистика", 2010. 302с.
29. Бурдо А.И., Тихонов Э.Е. К вопросу систематизации методов и алгорит¬мов прогнозирования//Материалы межрегиональной конференции "Студенче¬ская наука - экономике научно-технического прогресса". Ставрополь: СевКав ГТУ, 2001. - С.33 - 34.
30. Касти Дж. Связность, сложность и катастрофы: Пер. с англ. -М.: Мир, 1982, - 216 с.
31. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие / Под ред. Н.П. Тихомирова. — М.: Экзамен, 2003. — 496 с.
32. Рожков Л.Н., Френкель А.А. Выбор оптимального параметра сглаживания в методе экспоненциального сглаживания. - Основные проблемы и задачи научного прогнозирования. - М.:Наука, 1972.- 154 с..
33. Шанченко Н.И. Лекции по эконометрике: учеб.пособие / Н.И. Шанченко.
- Ульяновск: УлГТУ. 2008. - 139 с
34. Савин В. Перевозки грузов железнодорожным транспортом. - М.: Дело и сервис, 2010. - 768с.
35. Берндт, Эрист Роберт. Практика эконометрики: классика и современ-ность: Учебник для студентов вузов / Перевод с английского под редакцией профессора С.А. Айвазяна / Э.Р. Берндт. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. - 863 с. (Серия «Зарубежный учебник»)
36. Носко В.П. Эконометрика. Кн. 1.Ч.1, 2: учебник / В.П. Носко. - М.: Из¬дательский дом «Дело» РАНХиГС, 2011. - 672 с.
37. Суслов В.И. Эконометрия. учебник / В.И. Суслов, Н.М. Ибрагимов. - Новосибирск.: изд-во СО РАН, 2005. - 744 с.
38. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. - М.: Дело, 1997. - 248 с.
39. Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А. и др. Теория статистики. Учебно-методический комплекс. М.: ЕАОИ, 2011, — 296 с.
40. Елисеева И.И. Эконометрика: учебник / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Т.В. Костеева и др.; под ред. И.И. Елисеевой. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 576 с.: ил.
41. Кремер Н.Ш. Эконометрика: учебник для вузов / под ред. проф. Н.Ш. Кремера. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311 с.
42. Елисеева И.И. Статистика: учеб. / И.И. Елисеева [и др]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2010. - 448 с.
43. Кузнецова В.Е. Статистическое моделирование временных рядов с ис-пользованием метода классической сезонной декомпозиции (метод Census 1) ПИП STATISTICA 5.5 / В.Е. Кузнецова, В.А. Сивелькин. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ, 2002. - 33 с.
44. Арженовский С.В., Молчанов И.Н. Статистические методы прогнозиро-вания. Учебное пособие/Рост. гос. экон. унив. - Ростов-н/Д. - 2001.
45. Яновский, Л.П. Введение в эконометрику : электронный учебник / Л.П. Яновский, А.Г. Буховец. - Электрон.дан. - М.: КНОРУС, 2009.
46. Бестужев-Лада И.В. Рабочая книга по прогнозированию. - М.: Мысль, 1982.
47. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. - М.:Наука, 1976. - 343 с.
48. Мотова А.В. Статистический анализ объема погрузки нефти и нефтепро¬дуктов на железнодорожном транспорте. /Мотова А.В. //«VIII Камские чтения»: всероссийская научно-практическая конференция. (2015; Набережные Челны).
Всерос. научн.-практ. конф. «VIII Камские чтения», 22 апреля 2016 г. [Текст]: сб-к док. / ред. кол. С.В. Дмитриев [и др.]; под ред. д-ра техн. наук Л.А. Симо¬новой. - Набережные Челны: Издательско-полиграфический центр Набережно¬челнинского института КФУ, 2016.
49. Мотова А.В., Гареева Г.А., Григорьева Д.Р. Сравнительный анализ мето¬дов прогнозирования при исследовании конъюнктуры рынка железнодорожных перевозок. Научно-технический вестник Поволжья. №2 2016г. - Казань: Науч¬но-технический вестник Поволжья, 2016. - 192 с. (статья ВАК)
50. Официальные периодические издания [Электронный ресурс]: Основные
показатели транспорта по Российской Федерации.
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/trans port/# (Дата обращения: 07.05.2016).


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


© 2008-2022 Cервис помощи студентам в выполнении работ