THE FORECASTING OF PASS VOLUME OF LARGE CONTAINERS CARRIED ON NON-TRACTIVE ROLLING STOCK IN THE EXPORT-IMPORT COMMUNICATION IN TOWARDS FROM RUSSIAN FEDERATION TO CHINA

Receipt date: 
21.02.2017
Section: 
Year: 
2017
Journal number: 
УДК: 
519.862.6
Article File: 
Pages: 
185
191
Abstract: 

This article is devoted to the prediction of the volume of pass of heavy tonnage containers in the export-import traffic on railway checkpoint Zabaikalsk – Manzhouli during 2016–2025. This checkpoint provides a pass of up to 70 % of the total foreign trade freight in land communication between the PRC and the Russian Federation. It was revealed, that the dynamics of volume, the structure of foreign trade cargo in export-import communication characterizes the level of trade and economic interaction of neighboring countries. It is determined that in the last 15 years the transportation of goods in large-capacity containers both in the import, transit, and export Russian-Chinese direction has a tendency of stable growth. Forecast of the volume of large-capacity containers at the Zabaikalsk-Manchuria railway checkpoint is made, using regression analysis tools. Based on the models of trend are designed point and interval forecasts. Multifactorial regression models of the volume of admission of import and export large-tonnage containers have been constructed. It is revealed, that among the group of 20 factors that affect the volume of large-capacity container passes, the most significant are: investment in the fixed capital of the Russian Federation, the volume of imports of the PRC, freight turnover of the Chinese railway transport. Based on multivariate models forecast on the positive and negative scenarios is developed. It is determined that at the end of the forecast period (2025), the volume of import and export of large-capacity containers in the positive and negative scenarios differ by an average of three times.

List of references: 
  1. Научные исследования в сфере международных железнодорожных перевозок: оценка сдерживающих факторов и перспектив развития пограничной инфраструктуры на железнодорожных пунктах пропуска и разработка оптимальной схемы расположения транспортно-логистических центров : отчет о НИР. № 103-02.02-3. 17.11.2008.
  2. Коновалова М.И., Банщикова А.А. Разработка прогнозной модели следования внешнеторговых грузов в большегрузных контейнерах через пограничный переход Забайкальск – Маньчжурия // Транспортная инфраструктура Сибирского региона : материалы Шестой междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 40-летию со дня образования Иркут. гос. ун-та путей сообщ. Т. 2. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2015. С. 291–296.
  3. Протокол совещания представителей железных дорог и внешнеторговых организаций Социалистической Республики Вьетнам, Республики Казахстан, Китайской Народной Республики, Корейской Народно-Демократической Республики, Монголии и Российской Федерации по согласованию объемов перевозок экспортных, импортных и транзитных грузов железнодорожным транспортом и мероприятия для их обеспечения, 1990-2015 гг.
  4. Отчетные данные Международной службы Забайкальской железной дороги – филиала ОАО «РЖД» о выполнении плана перевозок внешнеторговых грузов через пограничную станцию Забайкальск, 1990-2015 гг.
  5. Банщикова А.А. Анализ динамики и структуры международного грузопотока транспортной системы Забайкальского края // Транспортно-логистическая интеграция Забайкальского края в условиях российско-китайско-монгольского трансграничья : материалы междунар. науч.-практ. конф. Иркутск : Изд-во БГУ, 2016. С. 3–12.
  6. Базилевский М.П., Врублевский И.П., Носков С.И., Яковчук И.С. Среднесрочное прогнозирование эксплуатационных показателей функционирования Красноярской железной дороги // Фундаментальные исследования. 2016. № 10 (3). С. 471–476.
  7. Базилевский М.П., Гефан Г.Д. Проблема автокорреляции остатков регрессии на примере моделирования грузооборота железнодорожного транспорта по данным временных рядов // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2016. № 1 (49). С. 141–147.
  8. Базилевский М.П., Гефан Г.Д. Об учёте эффектов автокорреляции во временных рядах // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. 2015. № 14. С. 11–22.
  9. Базилевский М.П., Носков С.И. Технология организации конкурса регрессионных моделей // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. 2009. №7. С. 77–84.
  10. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей. М. : Финансы и статистика. 1985. 487 с.
  11. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М. : ЮНИТИ. 1998. 1022 с.
  12. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Диалектика. 2007. 912 с.
  13. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М. : Финансы и статистика. 1981. 304 с