Курсовая работа (т): Эконометрическое моделирование эффективности работы транспорта в г. Оренбурге

Проверка адекватности строится на анализе случайной остаточной компоненты  :

. (1.31)

Модель адекватна описываемому процессу, если значения остаточной компоненты удовлетворяют свойствам случайности, независимости, а также случайная компонента подчиняется нормальному закону распределения .

Существует несколько приемов обнаружения автокорреляции: Критерий Дарбина - Уотсона, метод рядов, Q-тест Льюинга - Бокса. В данной дипломной работе будет использован метод рядов.

Алгоритм метода рядов заключается в следующем:

1. Последовательно определяется знаки отклонений.

. Подсчитывается количество рядов (k) и длина ряда. Если рядов слишком мало по сравнению с количеством наблюдений (n), то вполне вероятно наличие положительной автокорреляции. Если же рядов слишком много, вероятно наличие в остатках отрицательной автокорреляции.

3. Пусть - объем выборки; - общее количество знаков «+»; - общее количество знаков «-».

Если при достаточно большом количестве наблюдений, количество рядов k лежит в пределах:

, (1.32)

то гипотеза об отсутствии автокорреляции не отклоняется.

Если значения остаточной компоненты удовлетворяют вышеперечисленным свойствам, то данное уравнение тренда можно использовать для прогнозирования показателей эффективности работы транспорта [21].

Важнейшими характеристиками качества, выбранной для прогнозирования модели, являются показатели ее точности :

1)    средняя относительная ошибка по модулю :

 % (1.33)

Если , это свидетельствует о высокой точности модели, при - точность хорошая, при  % - удовлетворительная.

2)    дисперсия или среднеквадратическая ошибка прогноза:

 (1.34)

. (1.35)

Чем меньше значение этих характеристик, тем выше точность моделей [25].

В данной дипломной работе будет произведено многофакторное моделирование показателей эффективности работы транспорта, перед тем как перейти непосредственно к моделированию необходимо проверить гипотезу об отсутствии в коинтеграции временных рядов. Одним из методов тестирования гипотезы является критерий Энгеля- Грэнджера.

Алгоритм Энгеля- Грэнджера :

. Выдвигается нулевая гипотеза об отсутствии коигтеграции между рядами.

. Рассчитываются параметры уравнения регрессии вида :

. (1.36)

3. Определяют фактическое значение t-критерия Стьюдента для коэффициента регрессии.

4. Сравнивают полученное значение с критическим значением . Если критическое значение t-критерия Стьюдента больше , то нулевая гипотеза об отсутствии коинтеграции исследуемых временных рядов отклоняется.

Другой метод тестирования гипотезы коинтеграции между временными рядами основан на использовании величины критерия Дарбина-Уотсона. Если фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона меньше критического для заданного уровня значимости, то нулевая гипотеза об отсутствии коинтеграции не отклоняется.

Коинтеграция временных рядов значительно упрощает процедуры и методы, используемые в целях их анализа, поскольку в этом случаи можно строить уравнение регрессии и определять показатели корреляции , применяя в качестве исходных данных непосредственно уровни изучаемых рядов, учитывая тем самым информацию, содержащуюся в исходных данных, в полном объеме [22].

При подстановке значений в уравнение модели получаем точечный прогноз. Так как нельзя исключать ошибку прогноза, которая всегда присутствует, необходимо построить интервальный прогноз.

Доверительные интервалы прогноза определяется по формуле:

. (1.37)

Таким образом, значение показателя эффективности работы транспорта на некий прогнозный период с вероятностью  будет заключено в интервале:

 [6]. (1.38)

Прогнозирование экономических показателей с применением различных методов приводит к необходимости сравнений полученных моделей. При этом часто получают модели со сходными статистическими свойствами, в результате чего трудно сделать предпочтение какой-либо модели. Поэтому необходимо осуществить объединение частных прогнозов, которое можно с помощью построения средневзвешенного прогноза и на основе факторного анализа.

На основе двух частных прогнозов строится средневзвешенный прогноз, для этого находят веса для частных прогнозов, используя следующую формулу :

. (1.39)

При определении весов учитываются  последних ошибок частных прогнозов. На практике стремятся придать больший вес тому набору прогнозов, который содержит меньшие по величине среднеквадратические ошибки.

Алгоритм построения обобщенного прогноза на основе факторного анализа. Для того чтобы получить обобщенный прогноз через частные прогнозы, выраженные в их естественных единицах измерения, следует привести стандартизацию показателей :

. (1.40)

Тогда

, (1.41)

где .

Однако оценки, полученные таким образом, могут оказаться как положительными, так и отрицательными.

Обобщенный прогноз примет вид :

, (1.42)

;

.

Таким образом, обобщенный прогноз получается путем ортогонального преобразования центрированных переменных . При этом угол поворота выбирается таким образом, чтобы минимизировать норму внедиагональной части остаточной корреляционной матрицы частных прогнозов [23].

2. Статистический анализ динамики и структуры показателей эффективности работы транспорта

.1 Статистический анализ динамики показателей эффективности работы транспорта

Перевозку грузов осуществляют не только предприятия автомобильного транспорта, для которых основным видом деятельности являются грузоперевозки на коммерческой основе, но и предприятия других видов экономической деятельности, осуществляющие, как правило, перевозки грузов, связанные с технологическим процессом производства. Исходные данные для анализа динамики показателей эффективности работы представлены в таблице А.1 приложения А.

В анализируемый период наблюдается неустойчивая тенденция изменения объема перевезенных грузов автотранспортом всех видов экономической деятельности (ВЭД). В 2011 году наблюдается значительное увеличение перевезенных грузов автотранспортом на 29,8 % или на 2,3 млн.т. в абсолютном выражении по сравнению с предыдущим годом. В 2012 году произошло значительное снижение объема грузовых перевозок на 33,0 % или в абсолютном выражении 4,2 млн.т.

Рассмотрим динамику показателей, характеризующих промышленное, сельскохозяйственного производство и объемы строительства. (таблица 2.1).

Таблица 2.1 - Динамика экономических показателей и показателя работы транспорта предприятий города Оренбурга

В целом за 2011 год наблюдалась положительная динамика всех показателей. В 2012 году объем производства по виду экономической деятельности «Обрабатывающие производства» снизился на 31,6 %, объем продукции сельского хозяйства сократился на 13,0 %. Кризис наиболее существенно повлиял на объем выполненных работ по виду экономической деятельности «Строительство», который снизился на 51,9 %. Значительное снижение объема перевозок грузов объясняется высокой чувствительностью к конъюнктурным изменениям, так и наиболее сильным падением производства в строительном комплексе.

Основным показателем эффективности работы грузового транспорта является грузооборот транспорта, теперь перейдем к анализу динамики данного показателя.

На фоне неустойчивой тенденции изменения объема перевезенных грузов, такая же тенденция наблюдается в изменении грузооборота автомобильного транспорта крупных и в анализируемом периоде, так как грузооборот транспорта зависит от объема перевезенных грузов. В 2003 году наблюдалось значительное увеличение грузооборота автотранспорта всех ВЭД по сравнению с предыдущим годом, а именно на 55,4 % или на 157,4 млн. т-км. Значительное сокращение объема работы транспорта по перевозке грузов наблюдалось в 2004 году на 40,5 % или в абсолютном выражении 213,5 млн.т-км по сравнению с уровнем предыдущего года. В кризисный период произошло снижение грузооборота автомобильного транспорта всех видов экономической деятельности на 39,0 % или 240,9 млн.т-км.

Грузооборот транспорта зависит не только от массы перевозимого груза, но и от дальности перевозки. На дальность перевозки грузов влияют размер территории и размещение природных богатств, предприятий по отношению к источникам сырья, топлива и районам потребления продукции, степень развитости самой транспортной сети. Поэтому необходимо рассмотреть, как изменялось среднее расстояние перевозки 1 тонны груза в анализируемый период.

В период 2000-2012 гг. наблюдалась неустойчивая тенденция изменения среднего расстояния перевозки 1 т. груза. В 2003 году наблюдалось значительное увеличение среднего расстояния перевозки 1 т. грузов на 43,1 % или на 14,1 км по сравнению с уровнем предыдущего года. Значительное сокращение среднего расстояния перевозки по сравнению с предыдущим годом произошло в 2002 году, а именно на 23,2 % или на 11 км. Снижение средней дальности перевозок имеет большое значение, так как оно обеспечивает уменьшение издержек по транспортировке грузов и снижение себестоимости перевозимой продукции.

Проанализируем динамику перевозок грузов специализированными организациями автомобильного транспорта города Оренбурга.

В анализируемый период наблюдалось постепенное снижение перевозок грузов специализированными организациями автомобильного транспорта города Оренбурга, хотя в некоторые периоды и происходило увеличение объемов перевозки. За данный период объём грузовых автомобильных перевозок сократился на 73,7 % или в абсолютном выражении на 1,9 млн. тонн.

Значительное сокращение объемов перевозок грузов наблюдалось в 2011 году по сравнению с уровнем перевозок 2010 года, а именно на 48,3 % или на 538,0 млн. т., это связано с уменьшением объема производства в основных грузообразующих видах экономической деятельности (обрабатывающие производства, сельское хозяйство, строительство) и развитие рынков товаров и услуг. В 2012 году наблюдалось некоторое улучшение ситуации на рынке грузоперевозок в городе Оренбурге, объем перевозок увеличился на 16,3 % или 0,1 млн. т.

Проанализируем динамику объема выполненной работы автомобильным транспортом специализированных транспортных предприятий.

В анализируемый период наблюдалась неустойчивая тенденция изменения грузооборота специализированных организаций автомобильного. В 2005 году грузооборот автомобильного транспорта специализированных предприятий был в 2,4 раза больше, чем в 2004 году, увеличение грузооборота обусловлено увеличением объема договорных обязательств потребителей со специализированными предприятиями транспорта. В кризисный период произошло снижение объема выполненных работ автотранспортом на 37,3 % или 55,9 млн. т-км. Основным фактором снижения грузооборота стало падение объемов грузов, перевезенных автотранспортом специализированных транспортных предприятий города Оренбурга.

Рассчитаем темп прироста для анализа скорости и интенсивности развития основных показателей эффективности работы пассажирского транспорта в городе Оренбурге во времени. Результаты представлены в таблице 2.2.

Таблица 2.2 - Динамика показателей эффективности работы пассажирского транспорта

С 2007 года в городе Оренбурге наблюдалось снижение объема перевозок, выполненных маршрутном транспортом, работающим по муниципальным заказам. Значительное сокращение объемов перевозки пассажиров наблюдалось в 2011 году на 33,3 % или в абсолютном выражении на 10,2 млн. человек по сравнению с уровнем перевозок пассажиров предыдущего года. На протяжении шести лет происходило сокращение объемов пассажирских перевозок в среднем ежегодно на 15,1 %.