Approaches to demand modeling for goods transportation in corn logistics
ПІДХОДИ ДО МОДЕЛЮВАННЯ ПОПИТУ НА ВАНТАЖНІ ПЕРЕВЕЗЕННЯ У ЗЕРНОВІЙ ЛОГІСТИЦІ

Victor Bilichenko, Vinnitsa National Technical University, Victoria Kotenko, Vinnytsia National Technical University
2019 Journal of Mechanical Engineering and Transport  
Вінницький національний технічний університет 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
more » ... я 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 обслуговуванняпотреба 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. Ключові слова: зернова логістика, попит, попит на вантажні перевезення, моделювання попиту, модель попиту на вантажні перевезення.
doi:10.31649/2413-4503-2019-10-2-4-9 fatcat:pi7xbvula5eavbedwvhuc6jbxu