Киселенко Анатолий Николаевич – доктор технических наук, доктор экономических наук, профессор, руководитель лаборатории проблем транспорта
Сыктывкар
Kiselenko, Anatoly N., D.Sc. (Eng), D.Sc. (Economics),Professor, Head of the Laboratory of Transport Problems
Syktyvkar
Сундуков Евгений Юрьевич – кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории проблем транспорта
Сыктывкар
Sundukov, Evgeny Yu., Ph.D. (Economics), Senior Researcher at the Laboratory of Transport Problems
Syktyvkar
Тарабукина Надежда Андреевна – старший инженер лаборатории проблем транспорта
Сыктывкар
Tarabukina, Nadezhda A., Senior Engineer at the Laboratory of Transport Problems
Syktyvkar
Целью работы является исследование методов прогнозирования развития транспортных систем и определение их пригодности в условиях нестабильности экономики.
Современная методология прогнозирования развития региональных транспортных систем включает в себя экспертные и формальные методы, методы активного и пассивного прогнозирования.
В качестве перспективных направлений можно назвать применение в прогнозировании экспертных систем, сценарного прогнозирования и стратегического планирования.
Сценарное планирование в большей степени приспособлено к нелинейным преобразованиям в экономике, чем традиционное линейное планирование. В традиционном планировании прошлое объясняет настоящее, в сценарном планировании будущее является смыслом настоящего, будущее создаётся.
Многообразие и нестабильность статистических показателей побуждает создавать гибридные системы моделей прогнозирования. Их основу составляют регрессионные, а также интеллектуальные модели, в том числе искусственные нейронные и аналитические сети и др., которые дополняются сценарным прогнозированием.
Выявлены основные факторы, определяющие функционирование транспортной сети Европейской и Приуральской
Арктики, и осуществлён выбор методов прогнозирования её развития. Основными факторами, негативно влияющими на развитие транспортной сети исследуемого региона, являются нехватка грузовой базы портов; недостаточная пропускная способность транспортных подходов к морским портам; политические, социальные, природно-климатические и другие риски.
На примере Северного морского пути показано использование гибридной системы моделей прогнозирования для получения возможных значений объёмов перевозок. На основе анализа регрессионных моделей и исследования возможности достижения целевого показателя объёмов перевозок к 2024 году был сделан вывод о принципиальной применимости данной модели к прогнозированию объёма перевозок по СМП.
The objective of the work is to study methods for forecasting transport systems development and determine their suitability under economic instability conditions.
The modern methodology for forecasting the development of regional transport systems includes expert and formal methods, methods of active and passive forecasting.
The use of expert systems, scenario forecasting and strategic planning can be mentioned as promising areas.
Scenario planning is more adapted to non-linear transformations in the economy than traditional linear planning. In traditional planning, the past explains the present, in scenario planning, the future is the meaning of the present, the future is created.
The variety and instability of statistical indicators encourages creation of hybrid systems of forecasting models. They are based on regression models, as well as on intelligent models, including artificial neural networks, analytical networks, etc., which are complemented by scenario forecasting.
The identification of the main factors that determine the functioning of the transport network of the European and Ural Arctic facilitated the choice of methods for forecasting its development. The main factors negatively affecting the development of the transport network of the region under the study are the insufficiency of freight flows in the ports; insufficient capacity of seaports’ access roads; political, social, natural-climatic, and other risks.
The example of the Northern Sea Route (NSR) illustrates the use of a hybrid system of forecasting models to obtain possible values of traffic volumes. Based on the analysis of regression models and the study of the possibility of achieving the target traffic volume by 2024, it was concluded that this model is basically acceptable for forecasting the volume of goods transported along the NSR.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.