title: Forecasting demand level at the railway container cargo transportation market in Russia
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Волкова Тамара Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Volkova Tamara Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бевз Роман Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bevz Roman Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Балыкина Юлия Ефимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Balykina Ulia Efimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:52:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:52:49Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086194
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41001
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Выпускная квалификационная работа посвящена теме прогнозирования объема спроса на рынке железнодорожных контейнерных грузоперевозок в России путем выявления значимых макроэкономических показателей за счет применения фундаментального и технического анализа.
  Весь рынок можно представить в виде системы взаимозависимых макроэкономических факторов. Они непосредственным образом влияют на будущий спрос на услуги контейнерных перевозок. Следовательно, необходимо применять новейшие техники в управлении и организации контейнерными перевозками, особенно включая математический и экономический анализы. В свою очередь использование данных приемов позволяет строить прогнозные модели потребности в перевозках в будущем и на основе этих данных принимать решения в менеджменте.
  В данной работе применены методы интеллектуального анализа – Data mining. Проведен качественный и количественный анализы показателей контейнерных грузоперевозок по отраслям, а также внешних факторов, таких как ВВП и грузооборот. Составлена математическая модель.
  В разделе вычислительных экспериментов проведено математическое моделирование методами дескриптивной статистики для оценки качественного характера влияния выявленных ранее факторов, а именно, корреляционный анализ, анализ временных рядов, а также статистический инфлюентный анализ. Полученная регрессионная модель качественно соответствует имеющимся данным.
  Количественный анализ данных проводился с использованием языка программирования Python с библиотеками pandas, scikitlearn, numpy, statsmodels и языка программирования R для статистической обработки данных и работы с графикой.
  Проведено вероятностно-статистическое имитационное моделирование методом Монте-Карло. На основе регрессионной модели построен прогноз объема перевозок грузов лесопромышленного комплекса. Беря во внимание проведенный анализ транспортной компании, приведенной в данной работе, можно заключить, что она имеет достаточное преимущество к удовлетворению спроса на такие перевозки, покрыв его своим предложением.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The final qualification work is devoted to the topic of forecasting the volume of demand in the rail container transportation market in Russia by identifying significant macroeconomic indicators through the use of fundamental and technical analysis.
  The entire market can be represented as a system of interdependent macroeconomic factors. They directly influence the future demand for container transport services. Therefore, it is necessary to apply the latest techniques in the management and organization of container traffic, especially including mathematical and economic analyses. In turn, the use of these techniques allows you to build predictive models of the demand for transportation in the future and, based on these data, make decisions in management.
  In this work, methods of intellectual analysis - Data mining are applied. A qualitative and quantitative analysis of indicators of container cargo transportation by industry, as well as external factors such as GDP and cargo turnover, was carried out. A mathematical model has been compiled.
  In the section of computational experiments, mathematical modeling was carried out using descriptive statistics to assess the qualitative nature of the influence of previously identified factors, namely, correlation analysis, time series analysis, and statistical fluent analysis. The resulting regression model qualitatively corresponds to the available data.
  Quantitative data analysis was carried out using the Python programming language with the libraries pandas, scikitlearn, numpy, statsmodels and the R programming language for statistical data processing and graphics.
  A probabilistic-statistical simulation by the Monte Carlo method was carried out. On the basis of the regression model, a forecast was made for the volume of transportation of goods in the timber industry complex. Taking into account the analysis of the transport company presented in this paper, we can conclude that it has a sufficient advantage in meeting the demand for such transportation, covering it with its offer.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инфлюентный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование спроса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: железнодорожные контейнерные перевозки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регрессионная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод Монте-Карло
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фундаментальный и технический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод главных компонент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ABC-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инфлюенты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценки значимости факторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Influence analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: demand forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: rail container transportation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regression model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Monte Carlo method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fundamental and technical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: principal component analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ABC analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: influencers
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: estimates of the significance of factors
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting demand level at the railway container cargo transportation market in Russia
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование объема спроса на рынке железнодорожных контейнерных грузоперевозок в России
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Bevz.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41001/2/VKR_Bevz.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,25 MB
resources.filename: reviewSV_st086194_Bevz_Roman_Urevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41001/3/reviewSV_st086194_Bevz_Roman_Urevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,1 kB