Формирование текущих прогнозов грузовых перевозок на основе информационного моделирования поведения потребителей тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Формирование текущих прогнозов грузовых перевозок на основе информационного моделирования поведения потребителей"

На правах рукописи

САПОЖКОВА ТАТЬЯНА ЕВГЕНЬЕВНА

ФОРМИРОВАНИЕ ТЕКУЩИХ ПРОГНОЗОВ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

Специальности 08 00 05 - Экономика и управление народным

хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями и комплексами - транспорт) 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2007 г.

003069403

Диссертация выполнена на кафедре «Экономическая информатика» Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения»

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Бубнова Галнна Викторовна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Ведущая организация: Российский государственный открытый технический университет путей сообщения (РГОТУПС)

Защита состоится «24» мая 2007 г в 1400 часов на заседании диссертационного совета Д 218 005 12 в Московском государственном университете путей сообщения (МИИТ) по адресу 127994, Москва, ГСП-4, ул Образцова, 15, ауд 3107

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу совета университета

Автореферат разослан «24» апреля 2007 г.

(МИИТ)

Левицкая Лиана Павловна кандидат экономических наук Ефремов Андрей Владимирович

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор экономических наук, професс

А А Вовк

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность выбранного направления исследования.

Работа транспортных компаний сопряжена с высокой степенью неопределенности, вызванной различной реакцией клиентов на конъюнктурные изменения на рынке, что приводит к трудностям планирования погрузочно-разгрузочной работы, определения ожидаемых объемов перевозок грузов

Недостаточное изучение поведения, мотивов и предпочтений различных категорий потребителей транспортных услуг в выборе партнеров по бизнесу, реакции отдельных клиентов (групп) на действия факторов, формируемых на предпринимательском, региональном, отраслевом, государственном и международном уровнях управления, а также несовершенство научного инструментария для исследования и прогнозирования транспортно-экономических отношений с использованием современных информационных технологий - обусловливают актуальность разработки методики и технологии

Развитие системы прогнозирования на железнодорожном транспорте позволит снизить непроизводительные затраты в организации и освоении перевозок (за счет заблаговременного и адекватного реагирования на ожидаемый спрос в сфере перевозок), а также повысить обоснованность предложений по тарифной и инвестиционной политике компании

Актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью совершенствования качества текущего планирования объемов продаж транспортных услуг с целью повышения эффективности управления работой российских железных дорог на транспортном рынке и обеспечения их финансовой стабильности в постоянно изменяющихся рыночных условиях

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью исследования является разработка методических и практических рекомендаций по

совершенствованию действующей на железнодорожном транспорте системы анализа и текущего прогнозирования объемов грузовых перевозок.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи проведен анализ системы текущего планирования объемов грузовых перевозок;

исследована специфика и текущее состояние рынка грузовых перевозок в сегменте взаимосвязанных производств различных отраслей экономики, выявлены поведенческие группы (категории) потребителей транспортной продукции;

классифицированы бизнес-отношения между грузообразующими предприятиями внутри поведенческих групп клиентов, предложены принципы и методика сегментации потребителей транспортной продукции для формирования текущих прогнозов объемов перевозок грузов по группам груза, включая детальные клиентские прогнозы,

разработана методика идентификации различных категорий потребителей транспортной продукции в информационном хранилище, а также методические рекомендации по формированию текущих прогнозов объемов перевозок

Объект исследования. Объектом исследования является железнодорожный транспорт как отрасль экономики Российской Федерации и потребители его продукции.

Предмет исследования. Предметом исследования являются транспортно-экономические, товарно-денежные отношения, возникающие между ОАО «Российские железные дороги», транспортными предприятиями и потребителям и транспортных услуг.

Теоретической и методологической основой исследования являются системный подход к решению проблемы, экономико-математические методы, элементы математической статистики, экономического прогнозирования. В диссертации использованы материалы экономической и

специальной отраслевой литературы, публикации в периодических изданиях, нормативные документы, труды ученых и специалистов в области экономики и управления на транспорте, информационных технологий А П. Абрамова, ИВ Белова, Г В. Бубновой, В Г Галабурды, ЕН. Ефимовой, НД Иловайского, М.М Ковшовой, БМ Лапидуса, ЛП Левицкой, В .В Леонтьева, Д А Мачерета, А .В Орлова, С М Резера, Н П. Терешиной, М Ф Трихункова, ТС. Хачатурова и других

Научная новизна проведенных диссертационных исследований заключается в следующем

Обоснованности предложений по построению текущих прогнозов объемов грузовых перевозок, инициируемых российскими предприятиями различных отраслей промышленности и сфер деятельности

Усовершенствовании системы аналитических показателей для проведения исследований грузовых перевозок в различных сегментах потребителей транспортных услуг

Разработке методики идентификации различных категорий клиентов в информационном хранилище с целью прогнозирования объемов грузовых перевозок

Формировании информационных моделей поведения потребителей транспортной продукции на основе результатов идентификации клиентов

Практическая значимость. Результаты диссертационной работы позволяют повысить качество текущего прогнозирования объемов грузовых перевозок, снизить трудоемкость проведения маркетинговых исследований с использованием современных информационных технологий

Апробация и внедрение работы. Результаты диссертационного исследования нашли отражение в проектной документации на разработку Корпоративной Системы Управления маркетингом (1 очередь), Информационно-аналитической системы прогнозирования перевозок грузов

(ИАС ППГ), были доложены и одобрены на научно-практической конференции «Экономическая безопасность» (Москва, 2005), на научной сессии «Роль бизнеса в трансформации российского общества» (Москва, 2006), на IV международной научной конференции Trans-Mech-Art-Chem (Москва, 2006) Диссертация обсуждена и одобрена на совместном заседании кафедр «Экономическая информатика» и «Экономика и управление на транспорте» Московского государственного университета путей сообщения (МИИТа)

Публикации. Основные результаты исследований, представленные в диссертации, опубликованы в 6 тучных работах

Структура работы. Диссертационная работа состоит ю введения, трех глав основного текста, заключения, списка использованных источников, 6 приложений Содержание работы изложено на 168 страницах машинописного текста, содержит 16 таблиц и 49 рисунков. Библиографический список содержит 105 наименований

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи работы, раскрыта практическая значимость и научная новизна исследований

В первой главе проведен обзор существующих подходов к планированию продаж транспортных услуг в сфере грузовых перевозок, определены их достоинства и недостатки, а также пути повышения качества текущего планирования продаж транспортной продукции. В качестве основного направления выделено формирование прогнозных моделей объемов перевозок на основе моделей поведения потребителей транспортной продукции

В работе дана характеристика основных подходов к сегментации рынка перевозок грузов, сформулированы предложения по новой классификации потребителей транспортной продукции с целью совершенствования системы

текущего прогнозирования объемов грузовых перевозок Элементы формирования прогнозов представлены на рис 1.

По результатам исследований, проведенных в 2005 году, заявленные к перевозке грузы составили 72,4 %от освоенных объемов.

Рис 1. Элементы системы прогнозирования перевозок грузов

Ситуация, сложившаяся с заявками на перевозку, вызвала необходимость поиска других подходов к составлению плана (и соответственно прогноза) объемов отправления грузов

На железнодорожном транспорте широко применяются экспертные оценки при формировании прогнозов, которые базируются на данных анкетирования грузовладельцев Глубокий и детальный анализ результатов анкетирования позволяет получить наиболее полную картину только по крупным клиентам железнодорожного транспорта, остаются неохваченными

ряд мелких, но многочисленных клиентов, поведение которых носит неопределенный характер, что сказывается на точности прогноза.

Применение экономико-математических методов для ра!работки прогнозов требует знания набора зависимых показателей (факторов влияния), которые для различных категорий отличны и зависят, в большей степени, от категории клиента - производственное предприятие, коммерсант и др.

Сегментация клиентов может производиться по различным признакам. Анализ различных подходов к сегментации определил необходимость разработки системы классификации клиентов транспортной компании, которая наиболее полно отражает поведенческие особенности группы, категории Анализ публикаций отечественных и зарубежных исследователей показал, что в основе предлагаемых классификационных систем лежит ввд продукта (товара, груза), категория клиента (крупные, постоянный итд.) В диссертации предлагается дифференцировать клиентов по видам бизнес-отношений Виды бизнес-отношений формируются на основе признаков- род перевозимого груза, вид основной деятельности (производство, торговля, предоставление транспортных услуг), принадлежность предприятия-клиента к отрасли экономики, когерентность грузов - зависимость ввозимых и вывозимых продуктов для товаропрош водителей и предприятий добывающих и обрабатывающих отраслей

Во второй главе проведена сегментация рынка грузовых перевозок по видам бизнес-отношений, которые установились между клиентами транспортной компании Здесь же обоснован выбор исследуемой группы потребителей транспортной продукции - предприятий химической промышленности, проведен анализ грузовых перевозок, выявлены зависимости между объемами перевозок различных номенклатур грузов

В диссертации предлагается следующая группировка потребителей транспортной продукции (рис 2) Такая классификации позволяет построить информационную модель поведения потребителей транспортных услуг Под реакцией клиента понимается изменение

- объемов грузов, предъявленных российским железным дорогам к погрузке,

- номенклатуры отгружаемой продукции (которая в большинстве требует смены вида подвижного состава),

- географии перевозок (станция отправления, станции назначения);

- отпускной цены выпускаемого (реализуемого) продукта.

Рис.2 Классификация клиентов российских железных дорог

Идентификация клиентов по предложенной в работе классификации потребителей транспортной продукции (с учетом принятой на железнодорожном транспорте системы оформления перевозочных документов) без разработки специальных алгоритмов и методики до настоящего времени не представлялась возможной

В диссертации рассмотрены грузообразующие предприятия химической промышленности Выбор данной отрасли экономики обусловлен следующими причинами

• перевозки химических групп грузов имеют высокий удельный вес в общем объеме грузовых перевозок (6% от общего объема перевозок), а по отдельным дорогам (в частности по Приволжской и Октябрьской железным дорогам) объемы перевозок составляют около 20%,

• по химической группе грузов в течение ряда лет имеет место неудовлетворительный прогноз (отклонения факта от прогноза составляли 7%-23%),

• бизнес-отношения между предприятиями данной отрасли недостаточно изучены транспортными маркетологами,

• химическая промышленность тесно связанна с другими отраслями экономики, а, следовательно, улучшение прогноза перевозок химических грузов, позволит в целом повысить качество текущих прогнозов объемов перевозок грузов

Для выбранных грузов описаны технологии производства и приведены схемы их метаморфоз. На рис 3 представлена технологическая цепь получения аммиака, азотной кислоты и аммиачной селитры (объемы перевозок данных грузов в 2004 г. составили соответственно 4%, 1%, 7% от общего объема перевозок химических грузов)

Рис. 3. Технологическая цепь получения аммиака, азотной кислоты и аммиачной селитры

В ходе диссертационного исследования были выявлены зависимости между объемами перевозок различных номенклатур грузов, результаты представлены в табл 1

Для проведения системного аналгоа бизнес-отношений отношений

между клиентам и-товаропроиз водителям и и российскими железными

дорогами в диссертации предлагается (наряду с введенным д.э.н, ГВ.

Бубновой коэффициентом потребления когерентных продуктов) использовать также \\ суммарный коэффициент потребления.

Таблица 1

Зависимая номенклатура грузов в сегменте химической группы

Наименование зависимого груза Наименование исходных грузов

Калий хлористый Концентрат сильвинита

Карбамид Аммиак

Нитроаммофоска Аммиак, калий хлористый, сера, олеум, фосфор белый-желтый, кислота фосфорная, гидроксид калия

Аммофос Серная кислота

Натрия гидроксвд Хлор

Калия гидроксид Концентрат сильвинита, сильвинит

Аммония сульфат Серная кислота

Олеум Пирит, сера, сероуглерод

Диаммофоска Концентрат апатита, фосфорная мука

Суммарный коэффициент потребления определяется как отношение суммы объемов ввозимых на предприятие грузов к сумме объемов вывозимых с предприятия грузов

ЕЛ ввоз „ _ _^_

о J у1^ Q вывоз 9

где

g¡ — суммарный коэффициент потребления,

- объемы ввозимых на предприятие грузов, т, _ об^иы вывозимых с предприятия грузов, т

Анализ значений и динамики двух показателей позволяет определить направления маркетинговых исследований, возможные причины реакций потребителей транспортной продукции (табл 2)

Таблица 2

Правила экспертизы деятельности предприятий, связанных производственно-

технологическими отношениями

Х2>Х1 Х2=Х1 Х2<Х1

Возможно увеличение

сбыта прочих товаров

У2>У1 (наличие торговых сделок) Уменьшение ввоза прочих товаров

Изменилась

Изменилась технология

технология Предприятие

Уменьшились стало завозить

объемы сырье другим

производства и видом транспорта

У2=У1 увеличились запасы сырья на складе Предприятие стало вывозить часть готовой продукции другим видом транспорта Ситуация не изменилась Уменьшились складские запасы готовой продукции Уменьшились складские запасы сырья

Возможно уменьшение

сбыта прочих товаров

\2<\1 (наличие торговых сделок) Увеличение ввоза прочих товаров

В табл 2 дано формальное описание поведенческих ситуаций по динамике коэффициентов потребления (XI - коэффициент потребления в периоде 1, Х2 - коэффициент потребления в периоде 2, У1 - суммарный коэффициент потребления в периоде 1; У2 - суммарный коэффициент потребления в периоде 2)

Представленная в табл. 2 маркетинговая логика применима для анализа поведения предприятий, связанных производственно-технологическими отношениями В последнее время российские товаропроизводители, наряду с производством, стали заниматься перепродажей сырья, торговлей нехарактерной для их основного производства готовой продукцией Крупные компании стремятся создать дочерние фирмы, через которые оформляют перевозочные документы, что приводит к усложнению оценки состояния рынка потребителей транспортной продукции В этой связи актуальными становится не только разработка системы аналитических показателей, но и методики формирования информационных моделей поведения клиентов-коммерсантов

При идентификации торговых сделок в информационном хранилище возникает много сложностей Как показали результаты анализа, проведенного в рамках диссертационной работы, подавляющее большинство предприятий занимается перепродажей товаров по характерной для их основного производства номенклатуре, поэтому по объемам отправления и прибытия грузов невозможно установить объем товара (груза), который был реализован в сделке

Вместе с тем, с высокой степенью вероятности, сам факт наличия коммерческих операций у товаропроизводителя можно установить, если выполняется условие

наименование груза на входе (ввозшое на предприятие) соответствует наименованию груза на выходе

Показатель, характеризующий удельный вес объемов грузов, отправляемых по торговым (посредническим) сделкам в общем объеме отправления грузов с предприятия, будет определяться следующим образом

юш (ОТ.ОТ")

Ее,"" '

где

ттСв""*,£>"*"")- минимальное значение га объемов ввоза и вывоза 1-го груза клиенту, т

Для коммерсантов коэффициент потребления по конкретному грузу примет значение «единица»-

0ЙВ03

а = ' = 1

" 0*Ы«03 '

где

2,*"' - объем ввезенного груза 1, т, 2,""°'- объем вывезенного груза 1, т,

Или Q'Г=QT

На практике значение коэффициента, равного 1, встречается довольно

редко

Коммерсанты, в отличие от товаропроизводителей, более чувствительны к рыночным изменениям, высокую степень чувствительности имеют дочерние фирмы крупных товаропроизводителей

Степень чувствительности объемов отправления различных грузов к изменениям рыночной среды определяется с помощью ХУ2-анализа, путем расчета коэффициента вариации и группировки объектов в зависимости от значения данного показателя Коэффициент вариации показывает по каждому клиенту среднюю амплитуду колебаний объемов перевозок по отношению к тренду объемов перевозок, выраженную в процентах Он определяется, как отношение среднеквадратичного отклонения этой величины к ее среднему арифметическому

15

5>, -*)

х

В кластер X попадают клиенты коэффициент вариации, которых не превышает 20%, в кластер У - от 20 до 50%. В кластер Ъ— с коэффициентом вариации от 50% и выше.

В кластер X включены предприятия, обладающие признаками.

- участия в производственно-технологических схемах отношений,

- компании операторы железнодорожного подвижного состава крупных товаропроизводителей

Кластер У объединяет предприятия по признакам- нетипичности производственного цикла,

- занятия коммерцией,

- участия в особых схемах бизнес-отношений (давальческая схема)

В кластер г отнесены предприятия с признаками

- нетипичности производственного цикла,

- с неизвестным статусом,

- занимающиеся перепродажей соответствующего вида товара (груза).

Также в кластер Ъ включены предприятия, которые могли бы быть в кластере X (они являются участниками производственно-технологических цепей отношений по соответствующему грузу), однако значение коэффициента вариации предопределило их в кластер Z Такая ситуация может иметь место, когда оформление перевозок грузов с предприятия идет либо через дочерние компании, либо в схеме задействован оператор железнодорожного подвижного состава

Направления дальнейших исследований по каждой группе представлены на рис 4

Так, предприятия-участники производственно-технологических цепей слабее всего реагируют на изменения внешней среды, здесь объемы отправления одного груза зависят от объемов производства и отправления

Рис 4. Направления исследований поведенческих особенностей потребителей транспортной продукции

При отсутствии данных об ожидаемых объемах перевозок одного груза по установленным зависимостям можно сформировать прогнозы объемов перевозок зависимых грузов

Объемы перевозок азотно-аммичных удобрений, а также калия хлористого, концентрата сильвинита, натрия карбоната, натрия гвдроксида, концентрата апатита, углерода технического и в некоторых случаях соединений с серой нецелесообразно прогноз ировать по когерентной цепочке в силу специфики их производства

- сырье для производства аз от но -ам м иачных удобрений берется из воздуха (нет завоза сырья для производства),

- предприятия, производящие концентрат сильвинита, натрия карбонат и натрия гидроксид, концентрат апатита, углерод технический тяготеют к соответствующим месторождениям

Для разработки текущих прогнозов объемов перевозок по данным видам грузов рекомендуется использовать другие факторы влияния, к ним отнесены внутрироссийские цены на выпускаемую продукцию, мировые цены, тарифы на транспортные услуги, скидки с тарифов

В третье главе разработаны принципы и алгоритмы идентификации различных категорий клиентов, наиболее весомой в объемах перевозок грузов является категория «товаропроизводители». Число таких предприятий незначительное, что позволяет транспортным маркетологам вести досье по каждому из них, регистрировать факторы, предопределяющие их поведение, согласно принятой в системе фирменного транспортного обслуживания технологии

При анализе выборок данных информационного хранилища «камнем преткновения» в формализации схем отношений является наличие предприятий, работающих в сфере торговли Особенность данных предприятий состоит в том, что их поведение достаточно трудно прогнозируется, поскольку недостаточна изучена их специфика, не

установлены факторы, влияющие на их поведение, а также отсутствует технология их идентификации в информационном хранилище

При условии разработки полного справочника метаморфоз продуктов промышленной номенклатуры грузов, введения в эксплуатацию 2-ой очереди Корпоративной системы управления маркетингом идентификация клиентов в информационном хранилище российских железных дорог осуществляется последующим пргаткам (табл 3)

Таблица 3

Условия идентификации различных категорий и видов потребителей

транспортной продукции

Вид потребителей транспортной продукции Принципы идентификации

Товапроиз водители — участники производственно-технологических цепей отношений Наличие признака производства, наличие когерентных (технологически взаимосвязанных) пар грузов (устанавливается на основе справочника метаморфоз)

Товапрокзводигели с нетипичным производственным циклом Наличие признака производства, суммарный коэффициент потребления значительно меньше 1

Товаропроизводитель-коммерсант Наличие признака производства, наименование груза на входе равно наименованию груза на выходе.

Коммерсант Наименование груза на входе равно наименованию груза на выходе.

Давалец Наличие зеркальной когерентности

Холдинги, финансово-промышленные группы Наличие признака принадлежности к холдинговой структуре, наличие кода ОКПО вышестоящей организации

Справочник метаморфоз формируется на основе справочника ЕТСНГ (единого тарифного справочника номенклатуры грузов) и представляет собой все возможные комбинации пар «сырье - готовая продукция»

При идентификации субьектов непромышленного сектора экономики, по нашему мнению, целесообразно объединение коммерсантов - комиссионера, трейдера, джоббера и дилера, поскольку отличия данных видов коммерсантов лежат в области финансовых отношений и такой информацией транспортные маркетологи пока не располагают. Кроме того, данные виды коммерсантов выступают посредниками и фигурируют на товарных биржах, а, следовательно, факторы, влияющие на их поведение, будут одними и тем и же.

Целесообразно также и объединение концентратора и дистрибьютора, так как эти виды коммерсантов имеют более устойчивые связи с грузоотправителями и грузополучателями, а, следовательно, их поведение на рынке будет схожим

Алгоритм идентификации клиентов-коммерсантов позволяет идентифицировать субъекты сложных схем бизнес-отношений, в частности давальца Под давальцем понимается двустатусный субъект (в отношениях отправки сырья на первичную переработку в адрес независимой компании и его получения он выступает в роли «товаропроизводителя», в отношениях продажи переработанного сырья - в роли коммерсанта)

В диссертации для определения такой схемы отношений введено понятие зеркальной когерентности

Зеркальная когерентность грузов - цепь связанных производством продуктов, начиная с готовой продукции и заканчивая сырьем, необходимым для ее производства

Коммерсант будет являться давальцем, если грузы, которые он отправляет, являются исходными (сырьем) для грузов, которые он получает. На основании данных информационного хранилища о грузовых перевозках идентифицировать концентратора и дистрибьютора можно по следующим признакам устойчивость номенклатуры перевозимых грузов, неизменность и малочисленность грузоотправителей и грузополучателей

Одним го вопросов, решаемых в работе, является разработка методики формирования информационной модели поведения финансово-промышленных групп Поведение сложных образований обуславливает особый набор факторов, который формируется на основе исследований структуры видов деятельности и других показателей оценки

Структура сложного образования может быть исследована по алгоритму «прохождения графа снизу (от дочерней компании к материнской) и сверху (от материнской компании к дочерним)» с помощью кода ОКПО, а также кода ОКПО вышестоящей организации га ЕГРПО (справочника единого государственного реестра предприятий и организаций)

Предложенный в работе подход к построению текущих прогнозов по моделям поведения потребителей транспортной продукции позволил повысить качество прогнозирования объемов перевозок исследуемой номенклатуры грузов (табл 4) Результаты нашли отражение в третьей главе диссертации

Таблица 4

Месячный прогноз объемов отправления сульфата аммония у ОАО «ЩекиноАзот», тонн (2006 г )

Прогноз 2 Отклонения

(с учетом модели от факта, %

поведения <ч

Период Прогноз 1 Факт

иденгиф ицированной о о

в ИХ группы и о о. и о о.

клиентов) с С

Октябрь 8849,50 11827,49 11492 22,99 -2,92

Ноябрь 10812,57 10066,80 9990 -8,23 -0,77

Декабрь 11167,06 12387,33 12867 13,21 3,73

Предложенные правила, алгоритмы идентификации клиентов, справочники метаморфоз продуктов химической группы и аналитические показатели были использованы в третьей версии Информационно-аналитической системы прогнозирования перевозок грузов (ИАС ППГ)

Использование предлагаемой методики анализа бизнес-отношений и технологии идентификации различных категорий потребителей транспортной продукции, заметно сокращает трудоемкость проведения экономических исследований и повышает их эффективность. Результаты внедрения новой технологии представлены втабл 5

Таблица 5

Результаты сравнительного анализа существующей и предлагаемой технологии исследования бизнес-отношений между потребителями транспортной продукции и формирования текущих прогнозов грузовых

перевозок

Задача Временные затраты

по существующей технологии по предлагаемой технологии

Формирование списков входящих и исходящих грузов отдельно по каждому объекту 10 машино-часов отдельно по каждому объекту 1 машино-час отдельно по каждому объекту

Анализ поведения предприятий на основе динамики системы коэффициентов потребления Не предоставлялась возможным 0,5 машино-часа отдельно по каждому объекту

Идентификация клиентов сферы производства 9 машино-часов отдельно по каждому объекту 1 машино-час отдельно по каждому объекту

Идентификация клиентов сферы обмена Не предоставлялась возможным 1 машино-час отдельно по каждому объекту

Иде нтиф икация сложных образований 12 машино-часов отдельно по каждому объекту 2 машино-часа отдельно по каждому объекту

Определение факторов влияния на объемы перевозок рассматриваемого груза Не предоставлялась возможным 1 машино-час отдельно по каждому объекту

В заключении подводятся основные итоги исследования, обеспечивающие достижение целей диссертационной работы и решение

поставленных задач, обобщаются полученные выводы, делается акцент на значимые результаты в комплексе теоретических положений и практических рекомендаций, внедрение которых будет способствовать повышение качества прогнозирования перевозок грузов

Внедрение результатов диссертационного исследования будет способствовать повышению качества прогнозирования объемов перевозок и тем самым обеспечит повышение эффективности работы предприятий железнодорожного транспорта в части сокращения непроизводительных затрат, вызванных простоями подвижного состава.

К основным результатам диссертационного исследования можно отнести следующее

1. Разработана методика построения текущих прогнозов объемов перевозок на основе информационных моделей поведения потребителей транспортной продукции

2. Произведена сегментация потребителей транспортной продукции, сфера деятельности которых лежит в области производства и обмена, определены категории и виды потребителей транспортных продукции.

3 Усовершенствована система аналитических показателей для проведения анализа грузовых перевозок в различных сегментах рынка транспортных услуг, введен новый аналитический показатель суммарный коэффициент потребления Обоснованы предложения по использованию предложенной системы в практике планирования грузовых перевозок.

4. Разработана методика идентификации видов потребителей транспортной продукции в информационном хранилище в условиях неполной информации

5 Разработаны система правил экспертной компоненты информационного хранилища российских железных дорог и модели знаний закономерностей поведения и развития бизнес-отношений между клиентами и перевозчиками

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах-

1. Бубнова ГВ , Губоревич В А, Куприянова ГВ, Сапожкова Т.Е Подходы к исследованию потребителей транспортной продукции ОАО «РЖД» химического комплекса // Безопасность движения поездов// Труды VI научно-практической конференции, в 2-х томах, том 1, М МИИТ, 2005, с П-2.

2. Бубнова Г В , Губоревич В А, Куприянова Г.В , Сапожкова Т.Е Основные направления повышения качества прогнозирования перевозок грузов //Экономика железных дорог, №1,2006, с 54-62

3 Бубнова ГВ , Сапожкова ТЕ Исследование и прогнозирование состояния бизнес-отношений //Железнодорожный транспорт, №3, 2006, с 106-109.

4 Сапожкова ТЕ Идентификация потребителей транспортной продукции с использованием информационного хранилища //Вестник МИИТа, Выпуск 14, 2006, с 10-13.

5 Сапожкова ТЕ Использование современных технологий для идентификации различных категорий потребителей транспортной продукции // Сборник материалов научной сессии «Роль бизнеса в трансформации российского общества» - М/ Маркет ДС, 2006 - с 177-181

6 Sapozhkova ТЕ New approaches to research of freight-carrying consuméis //Труды IV Международной научной студенческой конференции Trans-Mech-Art-Chem, М МИИТ, 2006, с 139-140

f

САПОЖКОВА ТАТЬЯНА ЕВГЕНЬЕВНА

ФОРМИРОВАНИЕ ТЕКУЩИХ ПРОГНОЗОВ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ

Специальности1 08 00.05 - Экономика и управление народным

хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями и комплексами - транспорт) 08 00 13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕ ФЕ PAT

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Подписано в печать - У5?. ОА-. 07е-, Уел -печ л - 1,5

Печать офсетная Бумага для множит апп Формат 60X84 1/16 ЗсгКОЗ А/2.5?,

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Сапожкова, Татьяна Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМЫ ТЕКУЩЕГО ПЛАНИРОВАНИЯ ГРУЗОВЫХ

ПЕРЕВОЗОК НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ.

1.1 .Исследование подходов и методов планирования продаж транспортных услуг в сфере грузовых перевозок.

1.2.Исследование подходов к сегментации рынка перевозок грузов.

1.3. Исследование формирования текущих прогнозов объемов перевозок грузов.

Выводы по Главе 1.

2. АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК.

2.1. Сегментация грузовых перевозок по видам бизнес-отношений между клиентами Российских железных дорог.

2.2. Выбор сегмента исследования.

2.3.Анализ перевозок грузов и бизнес-отношений клиентов в исследуемом сегменте экономики.

Выводы по Главе 2.

3. МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ ТЕКУЩИХ ПРОГНОЗОВ ГРУЗОВЫХ ПЕРЕВОЗОК НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТОВ.

3.1. Методика формирования клиентских прогнозов, модели поведения клиентов промышленного сегмента экономики.

3.2. Методика формирования модели поведения клиентов, занимающихся торговыми операциями.

3.3. Методика формирования модели поведения операторских компаний.

3.4. Методика формирования модели поведения сложных образований .89 3.5 Результаты апробации моделей поведения потребителей в текущем планировании объемов перевозок грузов.

Выводы по Главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Формирование текущих прогнозов грузовых перевозок на основе информационного моделирования поведения потребителей"

Актуальность выбранного направления исследования. Работа транспортных компаний сопряжена с высокой степенью неопределенности, вызванной различной реакцией клиентов на конъюнктурные изменения на рынке, что приводит к трудностям планирования погрузочно-разгрузочной работы, определения ожидаемых объемов перевозок грузов.

Недостаточное изучение поведения, мотивов и предпочтений различных категорий потребителей транспортных услуг в выборе партнеров по бизнесу, реакции отдельных клиентов (групп) на действия факторов, формируемых на предпринимательском, региональном, отраслевом, государственном и международном уровнях управления, а также несовершенство научного инструментария для исследования и прогнозирования транспортно-экономических отношений с использованием современных информационных технологий - обусловливают актуальность разработки методики и технологии.

Развитие системы прогнозирования на железнодорожном транспорте позволит снизить непроизводительные затраты в организации и освоении перевозок (за счет заблаговременного и адекватного реагирования на ожидаемый спрос в сфере перевозок), а также повысить обоснованность предложений по тарифной и инвестиционной политике компании.

Актуальность темы диссертации обусловлена необходимостью совершенствования качества текущего планирования объемов продаж транспортных услуг с целью повышения эффективности управления работой российских железных дорог на транспортном рынке и обеспечения их финансовой стабильности в постоянно изменяющихся рыночных условиях.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью исследования является разработка методических и практических рекомендаций по совершенствованию действующей на железнодорожном транспорте системы анализа и текущего прогнозирования объемов грузовых перевозок.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: проведен анализ системы текущего планирования объемов грузовых перевозок; исследована специфика и текущее состояние рынка грузовых перевозок в сегменте взаимосвязанных производств различных отраслей экономики; выявлены поведенческие группы (категории) потребителей транспортной продукции; классифицированы бизнес-отношения между грузообразующими предприятиями внутри поведенческих групп клиентов; предложены принципы и методика сегментации потребителей транспортной продукции для формирования текущих прогнозов объемов перевозок грузов по группам груза, включая детальные клиентские прогнозы; разработана методика идентификации различных категорий потребителей транспортной продукции в информационном хранилище, а также методические рекомендации по формированию текущих прогнозов объемов перевозок.

Объект исследования. Объектом исследования является железнодорожный транспорт как отрасль экономики Российской Федерации и потребители его продукции.

Предмет исследования. Предметом исследования являются транспортно-экономические, товарно-денежные отношения, возникающие между ОАО «Российские железные дороги», транспортными предприятиями и потребителями транспортных услуг.

Теоретической и методологической основой исследования являются системный подход к решению проблемы, экономико-математические методы, элементы математической статистики, экономического прогнозирования. В диссертации использованы материалы экономической и специальной отраслевой литературы, публикации в периодических изданиях, нормативные документы, труды ученых и специалистов в области экономики и управления на транспорте, информационных технологий: А.П. Абрамова, И.В Белова, Г.В. Бубновой, В.Г. Галабурды, Е.Н. Ефимовой, Н.Д. Иловайского, М.М. Ковшовой, Б.М. Лапидуса, Л.П. Левицкой, В.В. Леонтьева, Д.А. Мачерета, А.В.Орлова, С.М. Резера, Н.П. Терешиной, М.Ф. Трихункова, Т.С. Хачатурова и других.

Научная новизна проведенных диссертационных исследований заключается в следующем:

Обоснованности предложений по построению текущих прогнозов объемов грузовых перевозок, инициируемых российскими предприятиями различных отраслей промышленности и сфер деятельности.

Усовершенствовании системы аналитических показателей для проведения исследований грузовых перевозок в различных сегментах потребителей транспортных услуг.

Разработке методики идентификации различных категорий клиентов в информационном хранилище с целью прогнозирования объемов грузовых перевозок.

Формировании информационных моделей поведения потребителей транспортной продукции на основе результатов идентификации клиентов.

Практическая значимость. Результаты диссертационной работы позволяют повысить качество текущего прогнозирования объемов грузовых перевозок, снизить трудоемкость проведения маркетинговых исследований с использованием современных информационных технологий.

Апробация и внедрение работы. Результаты диссертационного исследования нашли отражение в проектной документации на разработку Корпоративной Системы Управления маркетингом (1 очередь), Информационно-аналитической системы прогнозирования перевозок грузов (ИАС ППГ), были доложены и одобрены на научно-практической конференции «Экономическая безопасность» (Москва, 2005), на научной сессии «Роль бизнеса в трансформации российского общества» (Москва, 2006), на IV международной научной конференции Trans-Mech-Art-Chem (Москва, 2006). Диссертация обсуждена и одобрена на совместном заседании кафедр «Экономическая информатика» и «Экономика и управление на транспорте» Московского государственного университета путей сообщения (МИИТа).

Публикации. Основные результаты исследований, представленные в диссертации, опубликованы в 6 научных работах.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Сапожкова, Татьяна Евгеньевна

Выводы по Главе 3

1. Предложенная методика идентификации различных категорий потребителей транспортной продукции позволяет выявить различные схемы бизнес-отношений, включая скрытые, и определить закономерности поведения, на основании которых формируются прогнозные модели.

2. Разработанные в рамках данного диссертационного исследования справочники метаморфоз, расширенная система аналитических маркетинговых показателей, правила оценки деятельности предприятий, алгоритмы идентификации были использованы при построении Информационно-аналитической системы прогнозирования перевозок грузов (ИАС ППГ). ИАС ППГ позволяет маркетологам получать уже не только информацию по перевозкам грузов, но и знания, основанные на вышеперечисленных алгоритмах, схемах метаморфоз, правилах оценки деятельности предприятий.

3. Заложенные в информационную систему алгоритмы идентификации, справочники метаморфоз, правила оценки деятельности предприятий позволили снизить трудоемкость проведения маркетинговых исследований и повысить их эффективность.

4. Предложенный в работе подход построения детальных прогнозных моделей по отдельным поведенческим группам потребителям транспортной продукции позволило улучшить прогноз на 10%, что способствует сокращению непроизводительных затрат и повышению эффективности работы ОАО «РЖД» на транспортном рынке.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В условиях перехода российских железных дорог на рыночные принципы хозяйствования, развития конкуренции в сфере грузовых перевозок маркетинговая информация становится неотъемлемым ресурсом планирования работы ОАО «РЖД» на рынке транспортных услуг.

На основе полученных автором теоретических и практических результатов сделаны следующие вводы и предложения:

1. Не смотря на большое разнообразие подходов, методов прогнозирования, использование современных информационных технологий в управлении, отклонение фактических значений объемов грузовых перевозок, объемов отправления и объемов погрузки от прогнозных составляют от 5 до 60%. Высокой степенью неопределенности характеризуются перевозки, инициируемые мелкими клиентами и клиентами, совершающими торговые сделки.

2. В сегментах рынка железнодорожных перевозок промышленной номенклатуры грузов доля торговых посредников колеблется от 30% до 70%). Степень неопределенности спроса на железнодорожные грузовые перевозки, качество прогнозирования находятся в прямой зависимости от структуры рынка потребителей транспортной продукции, числа клиентов, занимающихся торговыми операциями, а также их реакции на действие различных факторов.

3. Действующие на железнодорожном транспорте правила оформления перевозочных документов, информационные технологии учета, анализа грузовых перевозок не обеспечивают возможность проведения системных исследований бизнес-отношений, возникающих между различными категориями клиентов и перевозчиком, а также формирования клиентских прогнозов, прогнозов поведенческих групп.

К основным результатам диссертационного исследования следует отнести:

1. предложенную методику формирования текущих прогнозов объемов перевозок на основе поведенческих моделей потребителей транспортной продукции в условиях неполной информации;

2. новую систему классификации потребителей транспортной продукции, с подробным описанием клиентов сферы обмена;

3. новые аналитические показатели, позволяющие проводить анализ грузовых перевозок в различных сегментах рынка транспортных услуг (суммарный и зеркальный коэффициенты потребления когерентной продукции);

4. алгоритмы идентификации видов потребителей транспортной продукции в информационном хранилище ОАО «РЖД»;

5. система правил экспертной компоненты информационного хранилища ОАО «РЖД», модели знаний в форме схем метаморфоз продуктов химической промышленности, а также выявленных закономерностей поведения клиентов, инициирующих перевозки грузов химической группы.

Разработанные в рамках данного диссертационного исследования справочники метаморфоз, расширенная система аналитических показателей, правила экспертизы деятельности предприятий, алгоритмы идентификации клиентов были использованы при построении Информационно-аналитической системы прогнозирования перевозок грузов (ИАС ППГ).