Планування та прогнозування попиту на вантажні перевезення залізничним транспортом України

Abstract

UKR: У роботі досліджується питання удосконалення методів прогнозування попиту на залізничні вантажні перевезення та планування обсягів перевезень. Мета роботи – розробка прогнозу попиту на вантажні перевезення залізничним транспортом на період 2020 – 2024 роки. Об'єктом дослідження магістерської роботи є процеси прогнозування та планування обсягів вантажних перевезень. Предмет дослідження – методи прогнозування попиту на вантажні перевезення і планування обсягів залізничних вантаж-них перевезень. Набули подальшого розвитку методи прогнозування попиту на вантажні перевезення за рахунок розробки методичного підходу до прогнозування на базі економетричних моделей взаємозв’язку загального обсягів відправлення вантажів з сумарним обсягами виробництва основних видів продукції промисловості та сільського господарства, вираженого в одиницях маси, що на відміну від існуючих підходів, не передбачає моделювання залежності обсягів перевезень від вартісного показника ВВП. Це дозволяє уникнути впливу зміни цін на взаємозв’язок обсягів виробництва і обсягів перевезень.

ENG: The work investigates the issue of improving the methods of forecasting the demand for rail freight and planning the volume of traffic. The purpose of the work is to develop a forecast of demand for freight transportation by rail for the period 2020 - 2024. The object of study of the master's thesis are the processes of forecasting and planning the volume of freight traffic. The subject of research - methods of forecasting the demand for freight and planning the volume of rail freight. Methods for forecasting the demand for freight have been further developed by developing a methodological approach to forecasting based on econometric models of the relationship of total shipments with total production of major products of industry and agriculture, expressed in units of mass, in contrast to existing approaches, does not provide for modeling the dependence of traffic on the value of GDP. This avoids the impact of changes in prices on the relationship between production and traffic.