Abstract: Перевести вGoogleBingIn this paper, the author conducts a dynamic analysis of the volume of rail transport as a whole in the Russian Federation, and separately by region. On the basis of primary data analysis the author reveals the basic tendencies of development of this sector of economy, which show a reduction in passenger traffic and growth on all levels. To identify the main trends in the studied time series, the author applied a two-sample F - test for variance. To identify periodic components, the author used the analysis of autocorrelation functions. Component analysis allowed the author to establish additive relationships between trend and periodic components of the series levels. As a result, the author has constructed additive models with the seasonality index of cargo and passenger traffic assessment in the whole of the Russian Federation, as well as for the Volga Federal district and the Saratov region. Based on the obtained models, the author made a forecast of traffic volumes for 2018-20 with an average approximation error of 8.18%.In this paper, the author conducts a dynamic analysis of the volume of rail transport as a whole in the Russian Federation, and separately by region. On the basis of primary data analysis the author reveals the basic tendencies of development of this sector of economy, which show a reduction in passenger traffic and growth on all levels. To identify the main trends in the studied time series, the author applied a two-sample F - test for variance. To identify periodic components, the author used the analysis of autocorrelation functions. Component analysis allowed the author to establish additive relationships between trend and periodic components of the series levels. As a result, the author has constructed additive models with the seasonality index of cargo and passenger traffic assessment in the whole of the Russian Federation, as well as for the Volga Federal district and the Saratov region. Based on the obtained models, the author made a forecast of traffic volumes for 2018-20 with an average approximation error of 8.18%.
Keywords: rail transport; dynamic analysis; transport
В связи с большими территориальными расстояниями в РФ, перевозки железнодорожным транспортом, как грузов, так и пассажиров, являются достаточно востребованными.
Целью исследования является анализ динамики грузо- и пассажироперевозок в РФ, а также проведение регионального анализа на примере ПФО. В качестве переменных исследования рассмотрим у1 – объем грузоперевозок, млн.тонн, у2 – объем пассажироперевозок, млн.чел.; в качестве субъектов исследования выберем РФ, ПФО и Саратовскую область; в качестве периода исследования – отрезок времени с 1995 года по 2017.
Рисунок 1. Динамика перевозок железнодорожным транспортом с 1995 по 2017 г.г.: А) пассажироперевозки; Б) грузоперевозки
Первичный анализ временных рядов, составленных на основе отчетов Росгосстата (рис. 1) [1] показал, что за рассмотренный промежуток времени наблюдается устойчивый рост грузоперевозок и сокращение объемов перевозок пассажиров. Последний факт, на наш взгляд, можно объяснить, с одной стороны, понижением стоимости авиабилетов (вследствие усиления конкуренции на данном рынке), а с другой – увеличением дальности поездок россиян, что также приводит к использованию авиатранспорта. Следует отметить, что около 75% всех поездок россиян приходится на время отпусков и длительных праздников.
Резкий скачок вниз на всех графиках, представленных на рис. 1, соответствующий 2009 году, является реакцией на кризис 2008 года, когда наблюдалось сокращение производства во всех сферах деятельности, а также сокращение доходов населения, негативно сказавшихся на географии их путешествий.
Если рассмотреть объемы грузоперевозок по субъектам ПФО за исследуемый промежуток времени, то можно отметить, что субъектом осуществлявшим наибольшее количество грузоперевозок является Пермский край, перевозивший в среднем 41,1 млн.тонн, что составляет 21,2% от общего грузопотока ПФО. Наименьший грузопоток приходится на Республику Чувашия: 0,97 млн.тонн (0,5%). Саратовская область, перевозя в среднем 22,75 млн.тонн в год, занимает четвертое место после Оренбургской области с 33,98 млн.тонн и Республики Башкортостан с 30,1 млн.тонн.
Библиографический список
1. Регионы России. Социально-экономические показатели // Стат. сб. / Госкомстат России (режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/region_stat/sep_region.html)2. Тиндова М.Г. Предварительная кластеризация многомерных объектов в интеллектуальном анализе данных // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2008. №4 (23). С. 137-138
3. Жичкин К.А. Источники ущерба при нецелевом использовании земель сельскохозяйственного назначения и их фиксация при определении размера потерь // В сборнике: Инновационное развитие аграрной науки и образования. Сборник трудов Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию чл.-корр. РАСХН, Заслуженного деятеля науки РСФСР и РД, профессора М.М. Джамбулатова. 2016. С. 252-261.
4. Тиндова М.Г. Динамический анализ ввода нового жилья в РФ // Модели, системы, сети в экономике, природе и обществе. 2016. №1(17). С. 135-141.
5. Тиндова М.Г. Доходный подход в оценке ущерба при нецелевом использовании земель // Островские чтения. 2015. №1. С. 481-484.
6. Иванова К.С. Управление фондовым рынком // Вопросы экономики. №5. 2012. С. 45-58.
7. Тиндова М.Г. Затратный подход в оценке природных ресурсов // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2015. №1 (55). С. 101-103.
8. Носов В.В. Теория экономического анализа / Саратов. 2003.