Підходи до моделювання попиту на вантажні перевезення у зерновій логістиці

Abstract

У статті розглянуто поняття та проблеми зернової логістики в Україні. Для підвищення ефективності функціонування зернової логістики, запропоновано прогнозування попиту на транспортні послуги для транспортування зернових за допомогою моделювання. Встановлено, що моделювання попиту проводиться з метою отримання основних показників процесу вантажних перевезень, а також їх прогнозування та подальшого покращення. Імовірнісне моделювання передбачає не тільки побудову моделей для аналізу та оптимізації структури маршрутів і вибору вантажопідйомності транспорту, а також прогнозування обсягу перевезень з оцінкою їх впливу на основні показники ефективності, зниження витрат часу і ресурсів на виконання логістичних операцій. Розглянуто основні моделі попиту на транспортні перевезення вітчизняних науковців. Результати досліджень попиту на транспортні послуги показали, що потрібно враховувати випадкову природу попиту. Елементарною одиницею, що формує попит, є заявка на транспортне обслуговування – потреба клієнта в послугах, підкріплена купівельною спроможністю й представлена на ринку для її задоволення. Заявка на обслуговування є підставою й причиною взаємодії між елементами логістичної системи доставки вантажів – експедитором, перевізником, вантажним терміналом і вантажовласником. Сукупність потенційних і реальних заявок на послуги підприємства утворюють попит на його послуги, відповідно, сукупність заявок на послуги всіх підприємств регіону являє собою попит на транспортні послуги в регіоні. Досліджено роботи науковців, які використовують, як основу для моделювання попиту, економетричні моделі (лінійна модель регресії OLS, авторегресійна модель з розподіленим лагом ADLM, необмежена векторна модель авторегресії VAR). Такі моделі вираховують еластичність попиту на вантажні перевезення залежно від рівня економічної активності, де ключовими показниками оцінки виступають: індекс промислового виробництва та валовий внутрішній продукт за паритетом купівельної спроможності та різними видами транспорту. Також у статті розглянуто сутність, сферу використання та параметри моделювання попиту за допомогою програм, таких як TRANS-TOOLS, STAN, TAPAS, SYNTRADE, INTERLOG, Urban Distribution та їх ефективність для зернової логістики.

The article deals with the concepts and problems of corn logistics in Ukraine. As a direction for increasing the efficiency of corn logistics, the forecasting of demand for transport services for corn transportation through modeling is proposed. It is established that demand modeling is carried out in order to obtain the main indicators of the goods transportation process, as well as their forecasting and further improvement. Probabilistic modeling involves not only building models for analyzing and optimizing the structure of routes and choosing the capacity of transport, but also predicting the volume of traffic with an assessment of their impact on the main indicators of efficiency, reducing the time and resources spent on logistics operations. The basic models of demand for transportation of domestic scientists are considered. The research results of the demand for transport services show that the random nature of demand has to be taken into account. The basic demand-forming unit is the request for transport service - the customer's need for services, backed by purchasing power and presented on the market for its satisfaction. The service request is the basis and the cause of interaction between the elements of the logistics system of goods delivery – a forwarder, a carrier, a goods terminal and a goods owner. The set of potential and real requests for the services of the enterprise form the demand for its services, respectively, the set of requests for services of all enterprises of the region represents the demand for transport services in the region. The works of scientists who use econometric models as a basis for demand modeling (linear OLS regression model, autoregressive model with distributed ADLM lag, unlimited vector VAR autoregressive model) are studied. Such models calculate the elasticity of demand for goods trasportation, depending on the level of economic activity, where the key indicators of the assessment are the industrial production index and gross domestic product by purchasing power parity and different modes of transport. The article also considers the nature, scope, and parameters of demand modeling using programs such as TRANS-TOOLS, STAN, TAPAS, SYNTRADE, INTERLOG, Urban Distribution, and their effectiveness for corn logistics.

В статье рассмотрено понятие и проблемы зерновой логистики в Украине. Как направление для повышения эффективности функционирования зерновой логистики, предложено прогнозирования спроса на транспортные услуги для транспортировки зерновых с помощью моделирования. Установлено, что моделирование спроса проводится с целью получения основных показателей процесса грузовых перевозок, а также их прогнозирования и дальнейшего улучшения. Вероятностное моделирование предполагает не только построение моделей для анализа и оптимизации структуры маршрутов и выбора грузоподъемности транспорта, а также прогнозирования объема перевозок с оценкой их влияния на основные показатели эффективности, снижения временных затрат и ресурсов на выполнение логистических операций. Рассмотрены основные модели спроса на транспортные перевозки отечественных ученых. Результаты их исследований спроса на транспортные услуги показали, что нужно учитывать случайную природу спроса. Элементарной единицей, формирующей спрос, есть заявка на транспортное обслуживание – потребность клиента в услугах, подкрепленная покупательной способностью и представлена на рынке для ее удовлетворения. Заявка на обслуживание является основанием и причиной взаимодействия между элементами логистической системы доставки грузов – экспедитором, перевозчиком, грузовым терминалом и грузовладельцем. Совокупность потенциальных и реальных заявок на услуги предприятия образуют спрос на его услуги, соответственно, совокупность заявок на услуги всех предприятий региона представляет собой спрос на транспортные услуги в регионе. Исследованы работы ученых, использующих в качестве основания для моделирования спроса, эконометрические модели (линейная модель регрессии OLS, авторегрессионная модель с распределенным лагом ADLM, неограниченная векторная модель авторегрессии VAR). Такие модели вычисляют эластичность спроса на грузовые перевозки в зависимости от уровня экономической активности, где ключевым показателям оценки выступают индекс промышленного производства и валовой внутренний продукт по паритету покупательной способности и различными видами транспорта. Также в статье рассмотрены сущность, сферу использования и параметры моделирования спроса с помощью программ, таких как TRANS-TOOLS, STAN, TAPAS, SYNTRADE, INTERLOG, Urban Distribution и их эффективность для зерновой логистики.