Россия
Цель: Идентификация основных показателей перевозимого груза, изменение которых влияет на вагонную составляющую грузового железнодорожного тарифа, и количественная оценка данного влияния (на примере перевозок каменного угля в РФ). Методы: Эконометрическое моделирование, статистический метод, анализ, сравнительный метод, системный метод. Результаты: Разработана классификация экономических показателей, изменение которых влияет на вагонную составляющую грузового железнодорожного тарифа (по основным группам показателей), с детальной идентификацией показателей перевозимого груза. На примере вагонной составляющей железнодорожного тарифа перевозки каменного угля в полувагонах в РФ оценено влияние изменения показателей перевозимого груза на вагонную составляющую грузового железнодорожного тарифа. Практическая значимость: Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования тарифной политики в сфере грузовых железнодорожных перевозок в России, для последующих исследований в области тарифообразования на железнодорожном транспорте.
Вагонная компонента, грузовой железнодорожный тариф, каменный уголь, полувагоны, оценка влияния изменения показателей
1. Гайнутдинов Т. Р. Ставки аренды на полувагоны: факторы влияния и прогноз среднесрочной ставки / Т. Р. Гайнутдинов, С. Д. Голиков // Экономика и предпринимательство. - 2020. - № 9(122). - С. 1002-1005.
2. Ожерельева М. В. Повышение экономической эффективности перевозок каменного угля на экспорт / М. В. Ожерельева // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. - 2016. - № 11. - С. 53-56.
3. Журавлева Н. А. Влияние постпандемийной экономики на бизнес-модель транспортных организаций / Н. А. Журавлева // Транспорт Российской Федерации. - 2020. - № 3-4(88-89). - С. 20-23.
4. Чеченова Л. М. Решения для оптимизации эксплуатационных расходов на железнодорожном транспорте / Л. М. Чеченова // Вопросы новой экономики. - 2021. - № 2(58). - С. 61-66.
5. Гулый И. М. Влияние цифровой трансформации на структуру себестоимости транспортных услуг / И. М. Гулый // Транспорт Российской Федерации. - 2021. - № 4(95). - С. 16-18.
6. Волкова Е. М. Влияние логистических затрат на финансовые показатели работы компании / Е. М. Волкова, А. В. Стримовская // Логистика и управление цепями поставок. - 2018. - № 5(88). - С. 53-61.
7. Обзоры работы железнодорожной отрасли за 2013-2021 гг., аналитика Союза операторов железнодорожного транспорта. - URL: http://www.railsovet.ru/analytics/obzor/ (дата обращения: 13.09.2022).
8. Добыча и экспорт каменного угля в РФ. Данные Росстата. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/10705 (дата обращения: 13.09.2022).
9. Historical data for Coal (API2) CIF ARA (ARGUS-McCloskey) Futures. - URL: https://finance.yahoo.com/quote/MTFU22.NYM/history?period1=1525305600&period2=1663545600&interval=1mo&filter=history&frequency=1mo&includeAdjustedClose=true (дата обращения: 13.09.2022).
10. Cochrane D. Application of Least Squares Regression to Relationships Containing Auto-Correlated Error Terms / D. Cochrane, G. H. Orcutt // Journal of the American Statistical Association. - 1949. - Vol. 44. - Pp. 32-61. - DOI:https://doi.org/10.1080/01621459.1949.10483290
11. Legendre A.-M. New Methods for the Determination of the Orbits of Comets / A.-M. Legendre. - Paris: F. Didot. - URL: https://hdl.handle.net/2027%2Fnyp.33433069112559 (дата обращения: 13.09.2022).
