Актуальность темы
.
Федеральный железнодорожный транспорт России — основная составляющая транспортной системы и ключевая отрасль страны, напрямую влияющая на ее развитие и эффективное функционирование экономики.
Железные дороги России являются сложнейшей экономической системой, в которой сочетаются черты, присущие микроэкономическим системам, и макроэкономическая динамика, которая оказывает существенное воздействие на экономику России в целом.
Интенсивное развитие рыночных отношений обусловливает необходимость проведения грамотной политики оперативного и стратегического управления ресурсами отрасли. На одно из первых мест выходят задачи оценки эффективности принятия управленческих решений, которые наиболее целесообразно решать с использованием современных методов моделирования, прогнозирования и систем поддержки принятия решений.
Прогнозирование является основным инструментом предиктивного управления текущей ситуацией, создавая значительное преимущество перед политикой управления «по факту прошедшего периода».
Построение прогнозов основных объемных показателей железнодорожного транспорта позволяет создавать целостное представление о состоянии и динамике финансовых и материальных потоков, дает возможность эффективно планировать деятельность, осуществлять поддержку процессов принятия стратегических и оперативных решений руководством корпорации.
Выбор темы диссертационного исследования обусловлен актуальностью задачи максимально точного прогнозирования объемных показателей для расчета на их основе целевых ориентиров работы железнодорожного транспорта и, в конечном итоге, формирования бюджетов на будущий период.
Цель и задачи исследования
.
Целью диссертационного исследования является разработка аналитического инструментария для прогнозирования объемных показателей работы железных дорог. Разрабатываемая система относится к классу систем поддержки принятия решений.
В соответствии с указанной целью в диссертации поставлены и решены следующие основные задачи:
• сформулированы основные положения метода самосогласованных состояний для решения задач прогнозирования временных рядов показателей экономических систем на примере системы «железнодорожный транспорт»;
• построена экономико-математическая модель прогнозирования на основе метода самосогласованных состояний;
• разработана методика предварительной оценки и обработки исходного временного ряда, предназначенная для проверки соответствия предъявляемого ряда классу прогнозируемых по разработанной методике;
• создана методика оценки качества построенного прогноза;
• создано программное обеспечение (система «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог» (ПОПР)), реализующее методологию прогнозирования;
• проанализирована точность и практическая значимость использования ПОПР в системе управления отраслью.
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования является деятельность федерального железнодорожного транспорта.
Предмет исследования — прогнозирование временных рядов объемных показателей работы железных дорог.
Теоретическая и методологическая основа исследования. Диссертационное исследование базируется на постулатах экономической теории и экономико-математического моделирования.
Теоретическую и методологическую основы исследования составили:
• работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области экономики, исследования операций, математической статистики, системного анализа, автоматизированного организационного управления, а также работы в области построения систем поддержки принятия решений;
• разработки Научного Информационно-аналитического Центра ГУП ВНИИЖТ МПС России (НИАЦ) и научных трудов Лисицы К.В.
Научная новизна.
В диссертационном исследовании применен новый подход к построению модели прогнозирования временных рядов объемных показателей работы железных дорог.
Элементы научной новизны содержат следующие положения исследования:
• Впервые применен метод самосогласованных состояний для построения модели прогнозирования объемных показателей работы железных дорог.
• Введены основные определения и построены методики прогнозирования по разработанной модели прогнозирования.
• Предложен новый метод декомпозиции временных рядов показателей экономических систем.
• Предложен алгоритм, позволяющий существенно повысить точность и скорость расчета компонент ряда.
• Разработана методика предварительного анализа исходных данных для корректного использования построенной модели.
• Разработан способ оценки качества построенного прогноза и самодиагностики алгоритма расчета.
Практическая значимость, ценность и апробация работы. Проведенные исследования выполнялись в составе 4 научно-исследовательских работ НИАЦ по договорам НИОКР с МПС РФ.
На основе построенной модели прогнозирования создана система «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог», которая является ключевым блоком в информационно-аналитических системах поддержки принятия решений, как на оперативном, так и на стратегическом уровне.
Результаты исследований были использованы в автоматизированных информационно-аналитических системах поддержки принятия решений, разработанных НИАЦ:
• Системе экономического мониторинга и прогнозирования состояния железных дорог России (ИАС ЭМиП);
• Центре Ситуационного Управления МПС России (ЦСУ МПС России), включающем более 30 комплексов задач (блок прогноза работает в следующих подсистемах: «Оперативная информация», «Производственно-экономические показатели», «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог», «Моделирование развития транспортного комплекса в многоотраслевой структуре развития экономики страны», «Экономико-математическая модель работы железных дорог»);
• Информационно-аналитической системе корпоративного управления и прогнозирования (ИАС КУП).
• Прогнозы, полученные по разработанной методологии, регулярно используются при подготовке еженедельных аналитических материалов «Экономическое обозрение. Оперативный и стратегический анализ», подготавливаемых НИАЦ для руководства отрасли.
Информационной базой для построения прогнозов является информация, содержащаяся в корпоративном информационном хранилище. Система реализована на программных средствах SAS-продуктов и Web-технологий с подключением DLL-модуля, содержащего расчетную часть системы.
Результаты исследования докладывались на пяти научных конференциях:
• конференции молодых ученых и аспирантов ВНИИЖТ, Москва, 2000;
• научно-практическом семинаре «Внедрение информационно-аналитической системы экономического мониторинга и прогнозирования на сети железных дорог», Москва, 2000;
• конференции молодых ученых и аспирантов ВНИИЖТ, Москва, 2001;
• международной конференции молодых ученых и аспирантов, г. Катовицы, Польша, 2002 (получен диплом о присуждении докладу второго места);
• научно-практическом семинаре «Опыт применения информационно-аналитических моделей для поддержки принятия оперативных и стратегических решений по управлению отраслью (регионом)», Российская Академия Государственной службы при Президенте РФ, Москва, 2003.
Основные положения, выводы и рекомендации диссертации могут быть использованы при построении систем прогнозирования временных рядов ключевых показателей различных экономических систем. В результате становится возможным определять варианты будущего развития, лучше понимать, отслеживать, анализировать тенденции деятельности железнодорожного транспорта. Созданная система прогнозирования достаточно универсальна и позволяет легко настраиваться на широкий круг прогнозируемых показателей.
Практическая реализация и внедрение системы ПОПР в составе информационно-аналитических систем позволила повысить точность прогнозирования показателей, увеличить оперативность процесса построения прогнозов и повысить эффективность принятия управленческих решений на железнодорожном транспорте.
По материалам диссертационного исследования опубликовано 5 научных работ общим объемом: 1,3 п.л.
В первой главе рассмотрено значение прогностических систем на уровне корпоративного управления в контексте заблаговременной оценки возможности достижения целевых ориентиров, а также существующие модели прогнозирования объемных показателей работы железнодорожного транспорта.
Достижение основных стратегических целей компании невозможно без комплексного решения множества проблем, связанных, в первую очередь, с современным эффективным корпоративным управлением и прогнозированием.
Основной задачей при разработке систем стратегического управления является создание и поддержка стратегического соответствия между целями отрасли, её потенциальными возможностями и шансами на успех в сфере перевозок. Они призваны координировать деятельность железных дорог с учетом внешних и внутренних факторов влияния, определять текущее положение отрасли и обеспечивать разработку будущих действий в соответствии с ее миссией. Основой подсистем стратегического управления должен быть набор структурно-динамических и математических моделей, предназначенных для поддержки принятия широкого спектра решений. В подсистему управления должны входить задачи оценки достижения цели, моделирования стратегических оценок, мониторинга и разработки модели прогнозирования.
В диссертации анализируются основные комплексные параметры, характеризующие железнодорожный транспорт в целом, ими являются объемные показатели работы: грузооборот, объем перевозок, отправление грузов, погрузка, выгрузка и др.
Для железнодорожного транспорта прогнозирование объемов перевозок представляет также особый интерес с точки зрения определения потребности в материальных, денежных, трудовых и прочих видах ресурсах. Показано, что прогнозы объемов перевозок являются базой для разработки прогнозов эксплуатационной деятельности железных дорог и их подразделений, они позволяют сконцентрировать ограниченные ресурсы на нужных направлениях, выявить необходимые резервы для развития железнодорожного транспорта.
Все большая неопределенность исходных условий разработки прогнозов, неизолированность системы железнодорожного транспорта, изменение объектов внешней среды требуют углубленного изучения законов функционирования экономических систем.
Тенденции развития объемных показателей часто меняются в условиях изменения внешней по отношению к железнодорожному транспорту среды. Поэтому для их анализа и прогнозирования требуется сложный математический аппарат.
При традиционном подходе к прогнозированию временных рядов из рассмотрения исследователя полностью исключается экономическая сущность истории анализируемого объекта, что существенно затрудняет интерпретацию поведения его параметров в условиях влияния факторов внешней среды.
В диссертационном исследовании применен принципиально новый подход к построению системы прогнозирования объемных показателей работы железных дорог — метод самосогласованных состояний. Метод относится к одному из активно развивающихся направлений современной науки — ситуационному анализу открытых экономических систем.
Во второй главе формулируются основные положения системного анализа, метода самосогласованных состояний для решения задач прогнозирования показателей деятельности экономических систем, и строится экономико-математическая модель прогнозирования на основе метода самосогласованных состояний.
Нормальное состояние любой открытой системы, которой является и железнодорожный транспорт, обычно характеризуется колебаниями ее параметров около некого равновесного положения. Значимое снижение или увеличение параметров можно интерпретировать как переход к новому устойчивому равновесному состоянию. В этом случае временной ряд можно аппроксимировать набором квазистационарных уровней и переходных процессов между ними.
В работе даны понятия:
• квантового уровня и его определяющих характеристик;
• переходного процесса;
• самосогласованного состояния.
Выявлены экономические причины формирования квантовых уровней и перехода системы с одного уровня на другой. Переход с одного квантового уровня на другой происходит под влиянием так называемых катастрофических изменений (факторов). Это политические, экономические потрясения, и прочие изменения различных (как внешних, так и внутренних) параметров, оказывающие существенное влияние на объемные показатели работы железнодорожного транспорта.
Внутри уровней происходит волнообразное изменение значений ряда вследствие различных динамически развивающихся процессов.
В результате определено, что прогнозируемый временной ряд можно представить в виде следующих компонент: квантовая компонентаволновая компонентаслучайная компонента.
В диссертационном исследовании описаны методики формирования каждой из компонент и всего прогноза в целом.
Для построения прогноза развития временного ряда необходимо выявить из него квантовую и волновую компоненты. В этом случае получается прогноз с точностью до суммы случайных флуктуаций временного ряда и разрешающей способности применяемых численных методов.
Во второй главе описаны требования к исходным данным для прогнозирования показателей с помощью предлагаемой методики, в основе которой лежат четыре основных критерия «качества», с помощью которых необходимо проверить входной временной ряд. Также описаны подходы к определению корректности введенного пользователем числа точек прогнозирования.
Разработана интегральная характеристика качества прогноза, которая учитывает возможные варианты отклонения расчетов от заложенного алгоритма.
В третьей главе описывается система «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог», которая построена на основе предлагаемой в диссертационном исследовании модели прогнозирования и предназначена для построения прогнозов широкого круга показателей, характеризующих работу организации.
Информационной базой для построения прогнозов является информация, содержащаяся в корпоративном информационном хранилище.
Описаны два режима функционирования системы — автоматический и интерактивный. Автоматический режим работы может использоваться в различных автоматизированных системах и подключаться на уровне загрузки данных. Интерактивный режим предназначен для аналитиков и позволяет принимать участие в поэтапном построении прогнозов.
Система программно реализована на базе SAS-продуктов и Web-технологий с подключением DLL-модуля, содержащего расчетную часть системы.
В данной главе показана эффективность применения разработанной системы прогнозирования, которая оценивается высокой точностью построения прогнозов и широтой использования системы в самых значимых и современных информационно-аналитических системах управления отраслью.
В диссертации проведен анализ результатов, включающий в себя анализ модели на точность, анализ на устойчивость, сопоставление результатов с результатами, полученными с помощью других методов прогнозирования. Также приведены результаты практического применения модели самосогласованных состояний. Анализ результатов свидетельствует о высокой точности построения прогнозов по разработанной методологии.
В работе описано практическое применение разработанной модели прогнозирования, которая используется в автоматизированных информационно-аналитических системах поддержки принятия решений, разработанных НИАЦ: системах ИАС ЭМиП, ЦСУ МПС России, НАС КУП, а также при подготовке еженедельных аналитических материалов для руководства отрасли.
При написании диссертационной работы использовались материалы, которые отражены в списке литературы, включающем 80 наименований.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.
В ходе диссертационного исследования были получены следующие основные научные и практические результаты.
1. Показана необходимость создания новых прогностических систем для корпоративного управления железнодорожным транспортом в контексте заблаговременной оценки возможности достижения целевых ориентиров.
2. Построена экономико-математическая модель прогнозирования на основе впервые примененного метода самосогласованных состояний для прогнозирования временных рядов объемных показателей работы железных дорог.
3. Разработаны отдельные положения метода самосогласованных состояний:
Методика построения прогнозов квантовых уровней и переходных процессов.
Методика предварительного анализа и обработки исходных данных, целью которой является проверка принадлежности исходного временного ряда классу прогнозируемых временных рядов.
Методика оценки качества построенного прогноза, предназначенная для диагностики функционирования разработанного алгоритма.
4. Создана и внедрена система «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог», которая является ключевым блоком в информационно-аналитических системах поддержки принятия решений, как на оперативном, так и на стратегическом уровне. Показана практическая значимость и определена эффективность применения системы ПОПР в современных информационно-аналитических системах поддержки принятия решений на уровне корпоративного управления отраслью (железнодорожным транспортом).
Заключение
.
Материал, изложенный в диссертации, позволяет сделать следующие выводы.
Прогнозирование было и остается одним из основных инструментов, используемых при выработке концептуальных решений как в области оперативного, так и стратегического управления ресурсами железнодорожного транспорта как сферы материального производства.
В основе подсистем стратегического управления лежит набор моделей, предназначенных для поддержки принятия широкого спектра решений. Это модели мониторинга, оценки достижения цели, моделирования стратегических оценок и прогнозирования.
В ходе работы построена модель прогнозирования, задачами которой является отслеживание динамики и прогнозирование ключевых показателей деятельности. С помощью модели прогнозирования также производится заблаговременная оценка возможности достижения цели за заданный плановый период с целью выработки своевременных управляющих воздействий.
Основными комплексными параметрами, характеризующими железнодорожный транспорт в целом, являются ключевые показатели работы по грузовым перевозкам — объемные показатели работы, такие как грузооборот, объем перевозок, отправление грузов, погрузка, выгрузка и др. Анализ динамики этих показателей показывает, что объемы грузовой работы железнодорожного транспорта, начиная с 1998 года, с каждым годом увеличиваются.
Для железнодорожного транспорта прогнозирование объемов перевозок представляет также особый интерес с точки зрения определения потребности в материальных, денежных, трудовых и прочих видах ресурсах. Показано, что прогнозы объемов перевозок являются базой для разработки прогнозов эксплуатационной деятельности железных дорог и их подразделений, они позволяют сконцентрировать ограниченные ресурсы на нужных направлениях, выявить необходимые резервы для развития железнодорожного транспорта.
Результаты предыдущих исследований в области прогнозирования перевозок по-прежнему сохраняют свою теоретическую и практическую ценность. Но все большая неопределенность исходных условий разработки прогнозов, неизолированность системы железнодорожного транспорта, изменение объектов внешней среды требуют углубленного изучения законов функционирования экономических систем.
Тенденции развития объемных показателей часто меняются в условиях изменения внешней по отношению к железнодорожному транспорту среды. Поэтому для их анализа и прогнозирования требуется сложный математический аппарат.
При традиционном подходе к прогнозированию временных рядов из рассмотрения исследователя полностью исключается экономическая сущность истории анализируемого объекта, что существенно затрудняет интерпретацию поведения его параметров в условиях влияния факторов внешней среды.
В диссертационном исследовании применен принципиально новый подход к построению системы прогнозирования объемных показателей работы железных дорог — метод самосогласованных состояний. Метод относится к одному из активно развивающихся направлений современной науки — ситуационному анализу открытых экономических систем.
В работе показано, что нормальное состояние любой открытой системы, которой является и железнодорожный транспорт, обычно характеризуется колебаниями ее параметров около некого равновесного положения. Значимое снижение или увеличение параметров можно интерпретировать как переход к новому устойчивому равновесному состоянию. В этом случае временной ряд можно аппроксимировать набором квазистационарных уровней и переходных процессов между ними.
Такое представление позволяет называть квантовым уровнем фрагмент временного ряда, внутри которого значения ряда представлены в виде суммы константы и волновой компоненты, амплитуда которой меньше расстояний между соседними уровнями.
Самосогласованным состоянием системы называется состояние нахождения ее (системы) на квантовом уровне.
Переход с одного квантового уровня на другой происходит под влиянием так называемых катастрофических изменений (факторов). Это политические, экономические потрясения, и прочие изменения различных (как внешних, так и внутренних) параметров, оказывающие существенное влияние на объемные показатели работы железнодорожного транспорта.
Внутри уровней происходит волнообразное изменение значений ряда вследствие различных динамически развивающихся процессов.
Временной ряд, принадлежащий классу прогнозируемых рядов по данной методологии, можно представить в виде следующих компонент квантовая компонентаволновая компонентаслучайная компонента. Для построения прогноза развития временного ряда необходимо выявить из него квантовую и волновую компоненты. В этом случае получается прогноз с точностью до суммы случайных флуктуаций временного ряда и разрешающей способности применяемых численных методов.
Методика прогнозирования временных рядов в части выделения волновой компоненты включает в себя: методы нелинейной оптимизации без ограничений (метод поиска по деформированному многограннику Нелдера и Мида) — модули спектрального анализа ряда для определения волновой компоненты (алгоритм быстрого преобразования Фурье) — модули численных методов интерполяции (интерполяция сплайнами), необходимые для использования спектрального анализа.
В данной работе описаны требования к исходным данным для прогнозирования показателей с помощью предлагаемой методики, на основе которых выделены четыре основных критерия «качества», с помощью которых необходимо проверить входной временной ряд. Это критерий соотношения длины ретроспективного интервала и числа точек прогноза, критерий «выбросов», критерий детерминированных участков, критерий отсутствия «белого шума». Также описаны подходы к определению корректности введенного пользователем числа точек прогнозирования.
Разработана интегральная характеристика качества прогноза, которая учитывает возможные варианты отклонения расчетов от заложенного алгоритма. Проранжированы ошибки, полученные на каждом из этапов прогнозирования, так как они неравнозначно влияют на качество прогноза.
В результате построена экономико-математическая модель прогнозирования на основе метода самосогласованных состояний, на основе которой строится достаточно объективная система прогнозирования.
В рамках диссертационного исследования создано программное обеспечение (система «Прогнозирование объемных показателей работы железных дорог» (ПОПР)), реализующее методологию прогнозирования (метод самосогласованных состояний).
Информационной базой для построения прогнозов является корпоративное информационное хранилище.
Система реализована в двух режимах — автоматическом и интерактивном. Автоматический режим работы может использоваться в различных автоматизированных системах и подключаться на уровне загрузки данных. Автоматический режим высокоэффективен при необходимости регулярного построения большого числа прогнозов. Интерактивный режим позволяет аналитикам принимать участие в поэтапном построении прогнозов.
В качестве базовой среды разработки было выбрано программное обеспечение компании SAS Institute. Технологии SAS предназначены для создания единого информационного пространства и поддерживают работу с большими объемами данных с использованием клиент — серверной архитектуры на различных аппаратных платформах и в различных операционных системах. Помимо этого, интегрированная среда разработки.
SAS System предоставляет широкие возможности для визуального отображения данных с помощью стандартных и специальных аналитических приложений. Система ПОПР реализована на базе SAS-продуктов и Web-технологий с подключением DLL-модуля, содержащего расчетную часть системы. Отображение входной информации и результатов расчетов представляется в удобном для пользователя виде — таблицах, графиках, диаграммах, с широким использованием цветовых средств визуализации.
Эффективность применения разработанной системы оценивается высокой точностью прогнозирования и широтой ее использования в самых значимых и современных информационно-аналитических системах управления отраслью.
Разработанная модель прогнозирования была использована в автоматизированных информационно-аналитических системах поддержки принятия решений, разработанных НИАЦ: системах ИАС ЭМиП, ЦСУ МПС России, ИАС КУП, а также при подготовке еженедельных аналитических материалов для руководства отрасли.
В ходе эксплуатации и всесторонней проверки работоспособности и тестирования комплекса ПОПР установлено, что комплекс работоспособен представляет существенные возможности и информационно-аналитическую поддержку при подготовке широко спектра материалов и документов для руководства отрасли по темам, интересующим ЛПР.
Проведенный анализ результатов прогнозирования по методу самосогласованных состояний в целом свидетельствует о высокой точности построения прогнозов по данной методологии.
Средняя ошибка для метода самосогласованных состояний по всем прогнозным значениям равна 2,8%. Анализ на устойчивость показал, что при слабых отклонениях исходных данных изменения прогнозов сопоставимы с изменением входных данных.
Результаты сравнительного анализа, проведенного на тестовом наборе временных рядов, показывают, что метод самосогласованных состояний точнее совокупности примененных статистических методов.
Метод самосогласованных состояний является универсальным для прогнозирования временных рядов различной структуры, и для этого метода имеется алгоритм выбора ретроспективного участка, наличие которого является серьезным преимуществом данного метода.
Созданная система прогнозирования основных показателей открытых экономических систем является мощным аналитическим инструментом.
