<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">mirtr</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Мир транспорта</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>World of Transport and Transportation</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1992-3252</issn><publisher><publisher-name>Russian University of Transport (RUT)</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.30932/1992-3252-2024-22-4-6</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">mirtr-2754</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>УПРАВЛЕНИЕ И ЭКОНОМИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>MANAGEMENT, CONTROL AND ECONOMICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Эконометрическая модель прогноза грузооборота морских портов</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Econometric Model for Forecasting Cargo Turnover at Seaports</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6570-9561</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Ботнарюк</surname><given-names>М. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Botnaryuk</surname><given-names>M. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Ботнарюк Марина Владимировна – доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономической теории, экономики и менеджмента ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова.</p><p>Новороссийск</p><p>РИНЦ Author ID 760991</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Marina V. Botnaryuk - D.Sc. (Economics), Associate Professor, Professor at the Department of Economic Theory, Economics and Management of Admiral Ushakov State Maritime University.</p><p>Novorossiysk</p><p>Russian Science Citation Index Author lD 760991</p></bio><email xlink:type="simple">mia-marry@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-1172-5675</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Ксензова</surname><given-names>Н. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ksenzova</surname><given-names>N. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Ксензова Наталья Николаевна – кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой экономической теории, экономики и менеджмента ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова.</p><p>Новороссийск</p><p>РИНЦ Author ID 887997</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Natalia N. Ksenzova - Ph.D. (Economics), Associate Professor, Associate Professor at the Department of Economic Theory, Economics and Management of Admiral Ushakov State Maritime University.</p><p>Novorossiysk</p><p>Russian Science Citation Index Author ID 887997</p></bio><email xlink:type="simple">natksenzova@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф Ушакова (ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Admiral Ushakov State Maritime University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>21</day><month>12</month><year>2025</year></pub-date><volume>22</volume><issue>4</issue><fpage>44</fpage><lpage>53</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Ботнарюк М.В., Ксензова Н.Н., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Ботнарюк М.В., Ксензова Н.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Botnaryuk M.V., Ksenzova N.N.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2754">https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2754</self-uri><abstract><p>Морской порт, являясь сложной экономической системой, обеспечивает потребности экономики страны в морских перевозках. Находясь в тесном взаимодействии с железнодорожным и автомобильным транспортом, морские порты принимают активное участие в решении задачи доставки грузов до конечного потребителя. Также морские порты принимают участие в пополнении бюджета страны и развивают торговые отношения государства, укрепляя его статус на мировой арене. В этой связи одной из важнейших задач является прогнозирование грузооборота морских портов.</p><p>Цель исследования состоит в построении и обосновании модели прогноза результативности деятельности морских портов, отражающей зависимость грузооборота портовой отрасли от основных макроэкономических показателей.</p><p>Объект данного исследования – российские морские порты. Для проведения исследования использованы анализ, синтез, контент-анализ научной литературы и статистических данных, в том числе, отраслевых, за ряд лет, что обосновывает достоверность полученных результатов. При построении эконометрической модели использовались методы корреляционного и дисперсионного анализа, наименьших квадратов.</p><p>Новым для данного исследования является применение в качестве модели прогноза грузооборота морских портов системы рекурсивных уравнений, в которой определяющими факторами грузооборота как результативного признака являются лаговые зависимые переменные за предыдущий период.</p><p>Разработанная эконометрическая модель может быть использована для краткосрочного прогнозирования грузооборота морской портовой отрасли, а также для оценки ее зависимости от состояния и уровня развития внешнеэкономической деятельности и экономики страны в целом.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The seaport, being a complex economic system, meets the needs of a country’s economy in sea transportation. Being in close interaction with railway and road transport, seaports take an active part in solving the problem of delivering goods to the end consumer. Seaports also participate in replenishing national budget and develop trade relations of a state, strengthening its status on the world stage. In this regard, forecasting the cargo turnover of the seaport can be considered one of the most important tasks.</p><p>The objective of the study is to build and substantiate a model for forecasting the performance of seaports, reflecting the dependence of the cargo turnover of the port industry on the main macroeconomic indicators.</p><p>The object of this study refers to Russian domestic seaports. The study has applied methods of analysis, synthesis, content analysis of sources and statistical data, including industry data, for several years, which substantiates the reliability of the results obtained. Constructing an econometric model has been based on the methods of correlation and variance analysis, as well as of least squares.</p><p>The novelty of the study refers to the application of a system of recursive equations as a forecast model for the cargo turnover of seaports, where determining factors of cargo turnover, as a result feature, are lagged dependent variables for the previous period.</p><p>The developed econometric model can be used for short-term forecasting of cargo turnover in the seaport industry, as well as for assessing its dependence on situation and level of development of foreign economic activity and the entire national economy.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>портовая отрасль</kwd><kwd>грузооборот</kwd><kwd>эконометрическая модель</kwd><kwd>система рекурсивных уравнений</kwd><kwd>авторегрессия с распределенными лагами</kwd><kwd>краткосрочное прогнозирование</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>port industry</kwd><kwd>cargo turnover</kwd><kwd>econometric model</kwd><kwd>system of recursive equations</kwd><kwd>autoregression with distributed lags</kwd><kwd>short-term forecasting</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Андрукович П. Ф. Заметки о принципах построения моделей прогноза экономических показателей (на примере прогнозной системы «ProRosEc») // Экономика и математические методы. – 2020. –Т. 56. – № 2. – С. 66–76. EDN: MWIIVQ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Andryukovich, P. F. Notes on the principles of constructing models for forecasting economic indicators (using the example of the forecasting system «ProRosEc») [Zametki o printsipakh postroeniya modelei prognoza ekonomicheskikh pokazatelei (na primere prognoznoi sistemy «ProRosEc»]. Economics and Mathematical Methods, 2020, Vol. 56, Iss. 2, pp. 66–76. EDN: MWIIVQ.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Крюков В. А., Баранов А. О., Павлов В. Н., Суслов В. И., Суслов Н. И. Проблемы развития единого комплекса средств макроэкономического межрегионального межотраслевого анализа и прогнозирования // Экономика региона. – 2020. – Т. 16. – Вып. 4. – С. 1072–1086. DOI: 10.17059/ekon.reg.2020–4–5.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kryukov, V. A., Baranov, A. O., Pavlov, V. N., Suslov, V. I., Suslov, N. I. Problems in Developing a Comprehensive Toolkit for Macro-Economic, Inter-Regional, Inter-Sectoral Analysis and Forecasting. Economy of regions, 2020, Vol. 16, Iss. 4, pp. 1072–1086. DOI: 10.17059/ekon.reg.2020-4-5.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самков Т. Л. Модель прогноза валового внутреннего продукта России в зависимости от финансовых инструментов торговли энергетическими и сырьевыми товарами // Проблемы региональной энергетики. – 2018. – № 1 (36). – С. 136–151.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Samkov, T. L. Model for forecasting Russia’s gross domestic product depending on financial instruments for trading energy and raw materials [Model prognoza valovogo vnutrennego produkta Rossii v zavisimosti ot finansovykh instrumentov torgovli energeticheskimi i syrievymi tovarami]. Problems of regional energy, 2018, Iss. 1 (36), pp. 136–151.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бабурина О. Н., Кузнецова Г. В., Подбиралина Г. В., Хекерт Е. В. Мировая торговля и международные морские перевозки в условиях новых геоэкономических рисков // Общественные науки и современность. – 2022. – № 3. – С. 50–66. EDN: EWNTXM.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baburina, O. N., Kuznetsova, G. V., Podbiralina, G. V., Kheckert, E. V. World trade and international sea transportation in the context of new geoeconomic risks [Mirovaya torgovlya i mezhdunarodnie morskie perevozki v usloviyakh novykh geoekonomicheskikh riskov]. Social Sciences and Modernity, 2022, Iss. 3, pp. 50–66. EDN: EWNTXM.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бабурина О. Н., Кондратьев С. И., Кузнецова Г. В. Мегатренды развития морского транспорта // Век глобализации. – 2022. – № 3 (43). – С. 72–86. EDN: AUHBIO.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Baburina, O. N., Kondratyev, S. I., Kuznetsova, G. V. Megatrends in development of sea transport [Megatrendy razvitiya morskogo transporta]. The Age of Globalization, 2022, Iss. 3 (43), pp. 72–86. EDN: AUHBIO.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Grass, E. Yu., Lepekhina, Yu. A. A system of measures to achieve the efficiency of the production processes of the enterprise. 11th International Scientific and Practical Conference CILDIAH-2022, 2023, Vol. 164, 00008. DOI: 10.1051/shsconf/202316400008.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grass, E. Yu., Lepekhina, Yu. A. A system of measures to achieve the efficiency of the production processes of the enterprise. 11th International Scientific and Practical Conference CILDIAH-2022, 2023, Vol. 164, 00008. DOI: 10.1051/shsconf/202316400008.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ивин Е. А., Горячева А. С., Курбацкий А. Н. Анализ состояния и перспективы развития грузопотоков через морские порты России // Проблемы развития территории. – 2020. – № 2 (106). – С. 62–80. DOI: 10.15838/ptd.2020.2.106.5.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ivin, E. A., Goryacheva, A. S., Kurbatskiy, A. N. State analysis and development prospects of cargo traffic through the seaports of Russia. Problems of Territory’s Development, 2020, Iss. 2 (106), pp. 62–80. DOI: 10.15838/ptd.2020.2.106.5.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Глебкова И. Ю., Качанова Н. Н. Факторный анализ показателей внешней торговли // Евразийский союз ученых. – 2015. – № 2 (11). – С. 56–59. EDN: XERELP.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Glebkova, I. Yu., Kachanova, N. N. Factor analysis of foreign trade indicators [Faktorniy analiz pokazatelei vneshnei torgovli]. Eurasian Union of Scientists, 2015, Iss. 2 (11), pp. 56–59. EDN: XERELP.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Yu Xiao, Zhezhi Jin. The Forecast Research of Linear Regression Forecast Model in National Economy. Open Access Library Journal. 2021, Vol. 8, Iss. 8, e7797. DOI: 10.4236/oalib.1107797.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yu Xiao, Zhezhi Jin. The Forecast Research of Linear Regression Forecast Model in National Economy. Open Access Library Journal, 2021, Vol. 8, Iss. 8, e7797. DOI: 10.4236/oalib.1107797.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kurenkov, P. V., Astafyev, A. V., Kolos, L. E., Chebotareva, E. A., Solop I. A., Denisenko, T. V. Development of logistics models for oil cargo transportation to reduce logistics costs and improve wagon mileage. Lecture Notes in Networks and Systems. 2022, Vol. 364, pp. 219–235. EDN: BNVPWS.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kurenkov, P. V., Astafyev, A. V., Kolos, L. E., Chebotareva, E. A., Solop I. A., Denisenko, T. V. Development of logistics models for oil cargo transportation to reduce logistics costs and improve wagon mileage. Lecture Notes in Networks and Systems, 2022, Vol. 364, pp. 219–235. EDN: BNVPWS.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Краковский Ю. М., Давааням Т. Комплексное прогнозирование базовых показателей перевозочного процесса // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2016. – № 3 (51). – С. 179–184. EDN: WMELEL.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Krakovsky, Yu. M., Davaanyam, T. Complex forecasting of basic indicators of the transportation process [Kompleksnoe prognozirovanie bazovykh pokazatelei perevozochnogo protsessa]. Modern technologies. System analysis. Modelling, 2016, Iss. 3 (51), pp. 179–184. EDN: WMELEL.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Краковский Ю. М., Лузгин А. Н. Прогнозирование базовых показателей перевозочного процесса на основе сценарного подхода // Прикладная информатика. – 2017. – Т. 12. – № 2 (68). – С. 29–36. EDN: WCFIHO.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Krakovsky, Yu. M., Luzgin, A. N. Forecasting basic indicators of the transportation process based on a scenario approach [Prognozirovanie bazovykh pokazatelei perevozochnogo protsessa na osnove stsenarnogo podkhoda]. Applied Informatics, 2017, Vol. 12, Iss. 2 (68), pp. 29–36. EDN: WCFIHO.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Киселенко А. Н., Сундуков Е. Ю., Тарабукина Н. А. Методы прогнозирования развития транспортных систем в современных условиях // Мир транспорта. – 2022. – Т. 20. – № 3 (100). – С. 40–49. DOI: 10.30932/1992-3252-2022-20-3-5.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kiselenko, A. N., Sundukov, E. Yu., Tarabukina, N. A. Methods to Forecast Transport Systems Development under Modern Conditions. World of Transport and Transportation, 2022, Vol. 20, Iss. 3 (100), pp. 40–49. DOI: 10.30932/19923252-2022-20-3-5.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Мачерет Д. А., Титов Р. А. Стратегическое планирование и экономическая оценка развития интермодальной транспортной инфраструктуры // Мир транспорта. – 2020. – Т. 18. – № 6. – С. 30–45. DOI: 10.30932/1992-3252-2020-18-6-30-45.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Macheret, D. A., Titov, R. A. Strategic Planning and Economic Assessment of Development of Intermodal Transport Infrastructure. World of Transport and Transportation, 2020, Vol. 18, Iss. 6, pp. 30–45. DOI: 10.30932/1992-3252-2020-18-6-30-45.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Щербанин Ю. А., Ивин Е. А., Курбацкий А. Н., Глазунова А. А. Эконометрическое моделирование и прогнозирование спроса на грузовые перевозки в России в 1992–2015 гг. // Научные труды. Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. – 2017. – Том 15. – С. 200–217.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shcherbanin, Yu. A., Ivin, E. A., Kurbatsky, A. N., Glazunova, A. A. Econometric modelling and forecasting of demand for cargo transportation in Russia in 1992–2015 [Ekonometricheskoe model irovanie I prognozirovanie sprosa na gruzovie pervozki v Rossii v 1992–2015]. Scientific works. Institute of Economic Forecasting of the Russian Academy of Sciences, 2017, Vol. 15, pp. 200–217.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ширнаева С. Ю. Эконометрическое моделирование и прогнозирование показателей экспорта товаров Российской Федерации // Фундаментальные aисследования. – 2020. – № 6. – С. 172–177. – 2020. – № 6. – С. 172–177. [Электронный ресурс]: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42796. Доступ 09.10.2023.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Shirnaeva, S. Yu. Econometric modelling and forecasting of indicators of export of goods from the Russian Federation [Ekonometricheskoe modelirovanie i prognozirovanie pokazatelei eksporta tovarov Rossiiskoi Federatsii]. Fundamentalnye issledovaniya, 2020, Iss, 6, pp. 172–177. [Electronic resource]: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42796. Last accessed 09.10.2023.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Епихин А. И., Кондратьев С. И., Хекерт Е. В. Прогнозирование многомерных нестационарных временных рядов с использованием нейромоделирования // Морские интеллектуальные технологии. – 2020. – № 4–4 (50). – С. 23–27. EDN: ZPIZCJ.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Epikhin, A. I., Kondratyev, S. I., Kheckert, E. V. Predictiuo of multi-dimensijnal nonstationary time series using neuromodeling [Prognozirovanie mnogomernykh nestatsionarnykh vremennykh ryadov s ispolzovaniem neiromodelirovaniya]. Marine Intellectual Technologies, 2020, Iss. 4–4 (50), pp. 23–27. EDN: ZPIZCJ.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chien-Chang, Chou; Ching-Wu, Chu; Gin-Shuh, Liang. A modified regression model for forecasting the volumes of Taiwan’s import containers. Mathematical and Computer Modelling, 2008, Vol. 47, Iss. 9–10, pp. 797–807. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.05.005/.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chien-Chang, Chou; Ching-Wu, Chu; Gin-Shuh, Liang. A modified regression model for forecasting the volumes of Taiwan’s import containers. Mathematical and Computer Modelling, 2008, Vol. 47, Iss. 9–10, pp. 797–807. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.05.005/.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Eskafi, M., Kowsari, M., Dastgheib, A. et al. Amodel for port throughput forecasting using Bayesian estimation. Maritime Economics &amp; Logistics, 2021, Vol. 23, pp. 348–368. DOI: https://doi.org/10.1057/s41278-021-00190-x.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Eskafi, M., Kowsari, M., Dastgheib, A. [et al]. A model for port throughput forecasting using Bayesian estimation. Maritime Economics &amp; Logistics, 2021, Vol. 23, pp. 348–368. DOI: https://doi.org/10.1057/s41278-021-00190-x.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
