Моделирование оценки потенциала изменения тарифов на авиаперевозки на основе составляющих себестоимости

Стоимость перевозки (тариф) является одним из ключевых факторов развития авиатранспортной системы (АТС) любой страны, в частности Российской Федерации. В свою очередь, формирование тарифа напрямую зависит от себестоимости перевозки и ее составляющих. Прогнозирование и моделирование себестоимости с учетом влияния внешних факторов позволяет получить оценку потенциала изменения тарифа, которая может быть использована в качестве индикатора направления развития АТС и корректировки повышения ее эффективности.

Цель исследования заключается в разработке модели оценки потенциала изменения тарифов на авиаперевозки в Российской Федерации, в перспективе 2030–2040 годов для парка магистральных самолетов иностранного производства. Оценка потенциала изменения тарифа строится на основе изменения наиболее значимых внешних составляющих себестоимости перевозки, таких как стоимость топлива, уровень годового налета, стоимость технического обслуживания и ремонта. Выбор составляющих обусловлен наибольшим влиянием на них долгосрочных факторов.

С помощью математического моделирования и применения экономико-математических методов, на основе статистических и прогнозных данных, модель апробирована для определения оценки потенциального изменения величины и структуры прямых эксплуатационных расходов магистральных самолетов по укрупненным статьям расходов. С использованием сценарных допущений определены интервалы варьирования факторов, влияющих на себестоимость. Результат моделирования потенциала изменения себестоимости и тарифов демонстрируется для двух групп магистральных коммерческих самолетов: узкофюзеляжных и широкофюзеляжных.

1. Fioriti, M., Vercella, V., Viola, N. Cost-estimating model for aircraft maintenance. Journal of Aircraft, 2018, Vol. 55, Iss. 4, pp. 1564–1575. DOI: 10.2514/1.C034664.

2. Кородюк И. С., Гринев Д. М. Методические особенности определения себестоимости услуг регулярных пассажирских авиаперевозчиков для различных видов коммерческой загрузки // Транспортное дело России. – 2019. – № 1. – С. 147–150. EDN: XZDTQL.

3. Фридлянд А. А., Кузьмин А. В. Анализ динамики себестоимости и тарифов на авиатранспортном рынке России // Научный вестник ГосНИИ ГА. – 2019. – № 27. – С. 75–85. EDN: GESVLP.

4. Фридлянд А. А., Кузьмин А. В. Анализ тенденций и динамики ценообразования на крупнейших внутренних воздушных линиях России // Научный вестник ГосНИИ ГА. – 2017. – № 18 (329). – С. 84–94. EDN: ZIOWZF

5. Сушко О. П., Корягин Н. Д. Моделирование цен авиаперевозок пассажиров // Мир транспорта. – 2022. – Т. 20. – № 5 (102). – С. 54–63. DOI: 10.30932/1992-3252-2022-20-5-7.

6. Vasigh, B., Fleming, K., Tacker, T. Introduction to Air Transport Economics: From Theory to Applications. Aldershot, Hampshire: Ashgate Publishing Limited, 2008, 388 p. ISBN 9780754670797.

7. Abdelghany, A., Abdelghany, Kh. Modelling Applications in the Airline Industry. London, Routledge, 2010, 296 p. ISBN 978-0-7546-7874-8. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315595818 [доступ для подписчиков].

8. Комаристых Е. Н. Прогнозирование финансовых результатов деятельности авиакомпаний на рынке пассажирских авиаперевозок // Маркетинг услуг. – 2014. – № 1. – С. 77–81. EDN: HUWVOF.

9. Ткаченко Т. В. Современные тенденции и направления развития рынка пассажирских авиаперевозок//Транспортное дело России. – 2021. – № 4. – С. 35–37. DOI: 10.52375/20728689_2021_4_35.

10. Шафар И. В. Формирование цены на авиабилеты // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: российский и зарубежный опыт. – 2023. – № 3 (45). – С. 33–42. EDN: FJAVKA.

11. Чайка Н. К. Подходы к оценке экономической эффективности воздушного судна в условиях импортозамещения // СТИН. – 2023. – № 6. – С. 74–78. EDN: KWPGYB.

12. Клочков В. В., Русанова А. Л., Максимовский В. И. Экономико-математическое моделирование процессов освоения серийного производства новых гражданских самолетов // Вестник Московского авиационного института. – 2010. – Т. 17. – № 3. – С. 235–245. EDN: MTYNGF.

13. Richmond, S. B. Forecasting Air Passenger Traffic by Multiple Regression Analysis. Journal of Air Law and Commerce, 1955, Vol. 22, Iss. 4, pp. 434–444. [Электронный ресурс]: https://scholar.smu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2955&context=jalc. Доступ 24.01.2024.

14. Washington, S., Karlaftis, M. G., Mannering, F., Anastasopoulos, P. Statistical and Econometric Methods for Transportation Data Analysis. 3rd ed. New York, Chapman and Hall/CRC, 2020, 496 p. DOI: 10.1201/9780429244018 [доступ для подписчиков].

15. Клочков В. В., Охапкин А. А. Международное регулирование в области защиты окружающей среды от воздействия авиации и новые вызовы экономической безопасности России // Экономическая безопасность. – 2021. – № 4. – С. 1329–1346. DOI: 10.18334/ecsec.4.4.113245.

16. Охапкин А. А. Оценка потерь российской авиационной отрасли в связи с внедрением Схемы возмещения и сокращения эмиссии углерода для международной авиации (CORSIA) // Экономическая безопасность. – 2022. – Т. 5. – № 4. – С. 1615–1632. DOI: 10.18334/ecsec.5.4.116288.

17. Долбня М. С., Рахматуллина А. Ш., Зайцева И. В. Влияние «Системы компенсации и сокращения выбросов углерода для международной авиации» на формирование авиационного тарифа // Актуальные проблемы социально-гуманитарных наук и межкультурной коммуникации: язык, культура, образование и экономика: материалы Третьей международной научно-практ. конференции. Санкт-Петербург. 28–29 апреля 2022. – С. 323–329. EDN: HQRBHG.