Курсовая с практикой на тему Эконометрическое моделирование основных показателей деятельности общественного транспорта в Москве

Содержание:

Введение. 3

1.
Теоретические основы эконометрического моделирования эффективности работы
транспорта. 5

1.1.
Основные категории и определения, используемые при статистическом анализе
эффективности работы транспорта. 5

1.2.
Статистические методы анализа эффективности работы транспорта. 7

2.
Статистический анализ динамики и структуры показателей эффективности работы
транспорта. 12

2.1.
Статистический анализ динамики показателей эффективности работы транспорта. 12

2.2.
Статистический анализ структуры и структурных сдвигов показателей эффективности
работы транспорта. 16

3.
Многофакторное моделирование и прогнозирование эффективности работы транспорта
в г. Москва. 20

Заключение. 30

Список
литературы.. 32

Введение:

Системы общественного транспорта благотворно влияют на то, чтобы
города и мегаполисы становились центрами занятости и социально-экономического роста.
Средства связи предприятий с источниками рабочей силы и домашних хозяйств с офисами
или местами отдыха, общественные виды транспорта – такие как автобусы, легкорельсовый
транспорт и метро – имеют важное значение, поскольку они значительно повышают мобильность
всего населения города или региона.

Актуальность данной темы обусловлена тем, что в настоящее время
без проведения анализа таких показателей как прибыль и рентабельность будет невозможно
выявить факторы, которые на них влияют, следовательно, невозможно принять эффективные
управленческие решения, направленные на повышение эффективности деятельности организации.

Объектом исследования в данной работе являются транспорт г. Москвы.

Предмет исследования – показатели эффективности работы грузового
и пассажирского транспорта.

Целью данной работы является эконометрическое моделирование основных
показателей деятельности общественного транспорта в Москве.

В соответствии с целью данной работы были поставлены следующие
задачи:

— Рассмотреть основные категории и определения, используемые
при статистическом анализе эффективности работы транспорта.

— Охарактеризовать статистические методы анализа эффективности
работы транспорта.

— Провести статистический анализ динамики показателей эффективности
работы транспорта.

— Провести статистический анализ структуры и структурных сдвигов
показателей эффективности работы транспорта.

— Сформировать многофакторное моделирование и прогнозирование
эффективности работы транспорта в г. Москва.

Структура работы представлена тремя главами, первая из которых
содержит в себе теоретические основы.

Вторая глава посвящена статистическому анализу.

Третья глава посвящена эконометрическому моделированию основных
показателей деятельности общественного транспорта в Москве.

Для написания работы были использованы нормативно-правовые акты,
учебные пособия, научные статьи отечественных и зарубежных авторов, посвященные
указанной проблематике, а также использована финансовая отчетность рассматриваемых
в работе организаций.

Заключение:

Транспорт является неотъемлемой частью человеческой
деятельности и во многом составляет основу всех социально-экономических
взаимодействий.

В проведенной работе был рассмотрен такой показатель как
грузоперевозки, количество транспорта и количество организаций транспортных
услуг по Москве. Однако для полноценного анализа деятельности абсолютных
показателей недостаточно. Более полную картину результативности деятельности
дают относительные величины, одним из таких показателей является
грузоперевозки, которые и рассмотрены более подробно в рамках сделанной работы.

Рассмотрев теоретические источники по рассматриваемой теме,
во второй главе нами был проведен анализ интервального ряда распределения
изучаемой совокупности организаций по оказанию транспортных услуг по объему
пассажиро- и грузоперевозок в г. Москве. На основании группировки полученных
данных и проведенного анализа, были рассчитаны показатели вариации, которые
позволяют сделать такие выводы: средний размер пассажиро- и грузоперевозок
составляет 9,55%. Отклонение от среднего размера в ту или иную сторону
составляет в среднем 2,63%. Наибольшее количество организаций по размеру
пассажиро- и грузоперевозок находятся в интервале от 9 до 11 процентов и
составляют 10 организаций, то есть 25% всей совокупности. Значение коэффициента
вариации составляет 32,46%, данный показатель находится в пределах нормы,
поэтому данная совокупность может считаться однородной и быть использована для
корреляционно-регрессионного анализа.

В третей главе нами была построена многофакторная модель грузоперевозок
в г. Москва с применением корреляционного анализа и построения множественной
линейной регрессионной модели и построением прогноза на ее основании и с
применением функций Excel. Совершая подбор факторов, которые влияют на объем и
количество грузооборота транспорта г. Москвы, исходили из тех данных, которые
доступны в статистических информационных сайтах. В результате проведения
расчета коэффициента корреляции факторов с показателем грузооборота, было
выявлено, что только 3 фактора имеют наиболее высокое влияние на У. Поэтому из
модели были исключены факторы, не имеющие влияние на грузооборот, к ним
относятся Х2 — оборот розничной торговли, млн. руб., Х4 — темп роста (снижения)
инвестиций в транспортные средства, машины и оборудования, %;

Наибольшее влияние на грузооборот имел фактор оборота
доставки по продуктам по торговым точка г. Москвы. Фактор Х1 и Х5 были
оставлены в модели, так как коррелировались между собой.

Построенная множественная линейная регрессионная модель была
оценена нами как адекватная и имеющая устойчивость для прогнозирования.
Прогнозная модель была построена с применением функции Excel «Прогноз» с
расчетом по трем сценариям. Но несмотря на значительные отклонения в данной
модели, показатели грузооборота по г. Москва будут снижаться. Исходя из влияния
факторов, на это будет влиять снижение оборота товаров между магазинами и
снижение количества рейсов доставки товаров со склада в магазин. Снижение цены
может несущественно поднять объем грузооборота, но рассчитанная и составленная
многофакторная модель не выявила сильного влияния данного фактора на показатели
грузооборота по г. Москвы.

Фрагмент текста работы:

1. Теоретические основы эконометрического моделирования
эффективности работы транспорта 1.1. Основные категории и определения, используемые при
статистическом анализе эффективности работы транспорта Транспорт играет важную роль в современной экономике и обществе
и оказывает большое влияние на экономический рост и занятость. В транспортной отрасли
непосредственно занято около 10 миллионов человек, и на ее долю приходится около
5% валового внутреннего продукта (ВВП). Эффективные транспортные системы имеют основополагающее
значение для способности европейских компаний конкурировать в мировой экономике.
Логистика, такая как транспортировка и хранение, составляет 10-15% стоимости готовой
продукции для европейских компаний [4].

Качество транспортных услуг оказывает существенное влияние на
качество жизни людей. В среднем 13,2% бюджета каждого домохозяйства расходуется
на транспортные товары и услуги. Транспорт также сильно зависит от нефтяных ресурсов
и является важным источником выбросов CO2.

Показатели эффективности широко используются для эмпирической
оценки технических характеристик различных видов транспорта, а именно их способности
перевозить пассажиров или грузы. Они являются коэффициентами, поскольку такие значения,
как трафик или пропускная способность, не выражают производительность, но отношение
трафика к пропускной способности является показателем производительности. Технические
показатели не следует путать с экономическими показателями, которые в основном связаны
с тем, какой объем транспортной продукции (например, перевозок) может быть обеспечен
конкретными затратами (например, капитала или рабочей силы) и насколько выгодна
услуга. Показатели эффективности являются относительными, подразумевая, что они
мало что значат сами по себе и должны интерпретироваться в рамках сравнительной
структуры, которая может быть распределена по всему пространству (например, системы
или юрисдикции) или во времени (например, сезонные колебания) [10].

Основными показателями эффективности
транспорта выступают:

— Плотность пассажиров или грузов.

— Среднее пройденное расстояние.

— Средний объем производства тонны на душу населения (Фрахт)
или среднее количество поездок на душу населения (пассажир).

— Средний коэффициент использования.

Рассмотрим их более подробнее.

Плотность пассажиров или грузов. Стандартная мера транспортной
эффективности, представляющая собой количество пассажиров или единиц груза на единицу
расстояния.

Среднее пройденное расстояние. Мера пропускной способности наземного
покрытия сетей и различных видов транспорта и используется для оценки относительной
производительности видов транспорта.

Средний объем производства тонны на душу населения (Фрахт) или
среднее количество поездок на душу населения (пассажир). Показатель, который для
грузовых перевозок отражает материальную интенсивность экономики. Экономики, имеющие
важный производственный сектор, как правило, имеют больший объем производства тоннажа
на душу населения, чем экономики, основанные на услугах. Для пассажиров этот показатель
отражает уровень мобильности [3].

Средний коэффициент использования. Показатель, сравнивающий частоту
использования транспортного актива в течение всего периода его доступности. Особенно
полезно при возрастающей сложности логистики, связанной с контейнеризацией, например
при решении проблемы возврата порожних грузов. Он также может быть использован для
измерения транзитного пассажиропотока.

Более конкретно, такие показатели полезны тем, что позволяют
проводить кросс-временной анализ транспортной связи или конкретных видов транспорта.
Еще один фундаментальный аспект технических характеристик касается операций и относится
к конкретным частям транспортной сети, таким как сегмент или терминал. К наиболее
заметным показателям относятся [13]:

— Время транспортировки / скорость / оборот. Выражение скорости
движения пассажиров или грузов по сегментам (скорость) и на терминалах или распределительных
центрах (оборот).

— Надежность. Последовательность операций в пределах определенных
параметров, таких как пропускная способность, безопасность, продолжительность и
пунктуальность.

— Пунктуальность. Своевременное выполнение транспортных услуг.
Особенно важно для регулярных перевозок, таких как полеты, общественный транспорт,
железные дороги и контейнерные морские перевозки.

— Коэффициент нагрузки. Уровень использования транспортных активов
видов транспорта и терминалов по отношению к их пропускной способности. Высокие
коэффициенты загрузки могут свидетельствовать о перегруженности и ограниченной способности
обрабатывать дополнительный трафик. 1.2. Статистические методы анализа эффективности работы
транспорта При анализе эффективности работы транспорта не применяются
специальные методы статистики именно для транспорта и показателей его
деятельности. Поэтому будем рассматривать те статистические методы, которые
можно применить для этого анализа.

Статистический анализ данных,
полученных в ходе валидации метода, должен быть выполнен для демонстрации валидности
аналитического метода. Основными параметрами, используемыми для интерпретации результатов
валидации аналитического метода, являются расчет среднего (или среднего),