13. 2. Методы прогнозирования и условия их применения

На транспорте наиболее распространенным видом прогнози­рования является прогнозирование перевозок. Существует немало методов прогнозирования, имеющих свои особенности и область наиболее эффективного применения.

Несмотря на своеобразие методов, о чем будет сказано ниже, применение любого из них, как правило, сводится к установлению объема перевозок. Найденные объемы перевозок могут служить ориентиром для планирования развития транспорта на перспек­тиву.

Рассмотрим основные прогностические концепции (подходы) при прогнозировании объема перевозок.

Балансовый метод, являясь наиболее обоснованным с научной точки зрения, предъявляет повышенные требования к качеству и объему исходной информации, что не всегда может быть обеспе­чено при решении задач перспективного характера. По каждому грузу составляется ресурсная шахматка, которая, будучи нало­женной на существующую или проектируемую сеть путей сообще­ния, дает возможность определить грузооборот транспортных уз­лов и получить таким образом основу для планирования разви­тия станций, портов и т. д. Неупорядоченность и существенные пробелы в системе показателей работы транспорта являются, по- видимому, наиболее серьезным тормозом дальнейшего внедрения

балансового метода в практику прогнозирования. Некоторые считают балансовый метод слишком громоздким, а поэтому ис­ключающим многовариантные расчеты. Однако это утверждение нельзя признать вполне справедливым, ибо матричное представ­ление потоков и обработка их на ЭВМ уже нашли широкое при­менение в инженерной практике и планировании.

Метод динамических рядов считается наиболее пригодным в сфере долгосрочных прогнозов и обычно используется для ориен­тировочных оценок на основе отчетных данных за прошедшие го­ды. Использование динамических рядов имеет определенную ста- тистико-математическую основу, однако дискретный характер из­менения объема перевозок и самого процесса развития подчас рез­ко нарушает тенденцию предыдущих лет. Тем не менее в ряде слу­чаев метод дает достаточно хорошие результаты. Как правило, необходима корректировка результатов такого прогноза с учетом ожидаемых изменений показателей под влиянием различного рода факторов (структуры перевозимых грузов, перераспределения по­токов по направлениям и т. д.), усиливающих или ослабляющих наблюдавшуюся ранее тенденцию. Более надежные результаты дает укрупнение рассматриваемых полигонов сети, придание по­токам большей массовости и взаимозависимости.

Говоря о методе динамических рядов, нельзя не указать, что целесообразным считается сопоставление рядов натуральных по­казателей, а не стоимостных, так как это устраняет влияние та­ких нерегулярных факторов, как колебание тарифов на перевозки, удорожание строительства и т. п.

Другим существенным требованием является-соблюдение логи­ческой связи, взаимообусловленности при выборе сопоставляемых рядов. Отсутствие строгой функциональной зависимости пока­зателей приводит к тому, что связь оказывается, как правило, корреляционной. Аппроксимация исследуемой зависимости при этом может производиться линейными (кусочно-линейными) или нелинейными функциями. В простейших случаях задача сво­дится к простой экстраполяции трендов (тенденций) на перспек­тиву с использованием линейных зависимостей вида

y = ao-\-a\t,

где у — объем перевозок; ао — постоянная величина; а\ — угловой коэффициент; t — расчетный период (время).

Параметры а0 и а\ определяются методом наименьших квад- . ратов1.

'Подробно см. Боярский А. Я. Математика для экономистов. М.: Гос- статиздат, 1957. С. 148—165.

у = 0.01Х
а^О_____ g?0
а,а степень изменения у ■ цйент эластичности е есть отношение

__ Лу , Ах

У х

или в дифференциальном виде

_ dy х

dx у

Если уравнение регрессии имеет вид

у = ах\

= baxb ~ 1;

х х У ~ ахь ' baxb ~1 х ахь

dy dx
(13.1).
Ь.



Другими словами, в уравнениях регрессии вида (13.1) коэф­фициенты эластичности есть не что иное, как показатели степен­ной функции.

В рассмотренном примере они характеризуют сте­пень «связности» перевозок и производства.

Метод компонент обычно представляет собой разновидность регрессионного анализа. Решение задачи начинается с декомпо­зиции ее на составное части, например с выделения в перевозках решающих грузов. Далее для каждого выделенного груза под­бираются один или несколько определяющих факторов, представ­ленных параллельными рядами и связанных уравнениями регрес­сии. На заключительной стадии расчетов производится агреги­рование частных результатов.

Метод «входа-выхода» в зарубежных источниках известен как «Инпут-Аупут-Анализ». Объем перевозок данным видом транс­порта может быть связан с выпуском промышленностью и сель­ским хозяйством определенных конечных продуктов (машин, обо­рудования, продуктов питания и т. п.), которые сами по себе еще не определяют всей работы транспорта. Однако выпуск этой про­дукции через потребляемое сырье, топливо и материалы форми- 158
рует подавляющую часть грузо­потоков. Используются и струк­турно-динамические модели. Одной из разновидностей таких моделей является так называе­мая модель Зипфа. Демографи­ческая по своей природе эта мо­дель может давать неплохие результаты при прогнозирова­нии грузооборота транспорт­ных узлов. При этом предпола­гается «замкнутость» рассмат­риваемого полигона сети и ра­венство объемов перевозок в границах полигона по прибытии и отправлению.

Грузооборот п-го пункта транспортной сети определяется

рп=Сп-а,

где С — константа (отрезок на оси ординат, отсекаемый на оси ординат аппроксимирующей прямой) ;

п — порядковый номер пункта в их ранжированном ряду;

а — коэффициент.

При построении графиков в прямоугольной системе координат с логарифмической шкалой параметра есть угловой коэффициент, что нетрудно увидеть путем логарифмирования уравнения (13.2): \gPn = \gC—a\gn. При расчетах грузооборот любого пункта выра­жается через грузооборот наиболее крупного объекта рассматри­ваемого полигона сети, т. е. С^Р\. Характер такого рода зависи­мостей иллюстрирует рис. 13.2.

Кроме рассмотренных выше методов, основанных на доста­точно строгом изучении количественных связей, существуют и другие приемы прогнозирования, преимущественно качественного характера. К ним, в частности, относится «метод Дельфа», или метод экспертных оценок. Дальнейшим совершенствованием его можно считать построение последовательных «сценариев», т. е. расчленение прогнозируемого периода на ряд подпериодов, для каждого из которых строится собственный сценарий, связанный с последующим и предыдущим. Метод экспертных оценок иногда используется совместно с другими методами прогнозирования.

<< | >>

Еще по теме 13. 2. Методы прогнозирования и условия их применения:

  1. Применение экономико-математического моделирования для прогнозирования
  2. Е.В. ЛУЦЕНКО, В.И.ЛОЙКО, Л.О. ВЕЛИКАНОВА. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В РАСТЕНИЕВОДСТВЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Поддержано грантом КубГАУ, 2008
  3. УСЛОВИЯ ПРИМЕНЕНИЯ
  4. Занятие 12.4. Практическое занятие по теме «Прогнозирование конфликтов в организации» (проводится методом анализа рабочих документов)
  5. 4.3 Факторы условий применения модемов в России 4.3.1Факторы физического состояния каналов
  6. Ч асть первая Метод и его применение
  7. Методы принятия решений и искусство их применения
  8. Часть первая Метод и его применение
  9. Пример применения метода STEM: как управлять персоналом
  10. 3. Применение статистических методов и средств формализации в психолого-педагогическом исследовании
  11. Пример применения единственно достоверного метода в метафизике к познанию природы тел
  12. Сфера образования. Применение методов управления затратами, связанными с качеством, в университетской среде
  13. Глава третья Особенности положительного метода в его применении к изучению социальных явлений
  14. Результаты применения метода выявления современных социокулыурных практик рабочих в сфере труда
  15. Результаты применения метода эмпирико-статистического выявления традиционного и инновационного на основе повторных исследований
  16. Результаты применения метода выявления ключевых категорий во взаимосвязи традиционного и инновационного в трудовой культуре
  17. ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РАДИОЧАСТОТНОГО СПЕКТРА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ С. Г. Кобелев, В. В. Макаров
  18. РАЗДЕЛЫ 101 и 102. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПОЛИТИКИ (ЦАРЕМ), РАВНЫМ (ВРАГУ), БОЛЕЕ СИЛЬНЫМ И БОЛЕЕ СЛАБЫМ.1 ЗАКЛЮЧЕНИЕ МИРА БОЛЕЕ СЛАБЫМ2
  19. ЗАДАЧИ ПО МЭИ Условия задач по курсу «Методы экологических исследований»
  20. § 22. Категория не имеет никакого иного применения для познания вещей, кроме применения к предметам опыта