3.2 Разработка программы совершенствования транспортного комплекса Тульской области

В целях определения эффективности совершенствования транспортного комплекса построим прогноз динамики перевозки пассажиров и пассажирооборота по видам транспорта общего пользования в Тульской области в таблице 3.4.

Таблица 3.4

Динамика перевозки пассажиров и пассажирооборота по видам транспорта общего пользования в Тульской области

Год	Перевозки пассажиров по видам транспорта общего пользования, млн. чел.	Пассажирооборот по видам транспорта общего пользования, млн. пассажиро-километров
2006	145,8	4383
2007	151,0	4468
2008	150,6	4459
2009	155,7	4415
2010	135,6	3938

Для определения взаимосвязи между изменением перевозок пассажиров и пассажирооборотом построим корреляционно-регрессионную модель.

Для этого поставим и решим следующие задачи: осуществить выбор факторных признаков для построения регрессионной модели; рассчитать параметры модели; определить линейный коэффициент множественной корреляции и коэффициент детерминации для оценки качества; осуществить оценку значимости уравнения регрессии; оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии; построить точечный прогноз на 2011-2012гг. результирующего показателя.

Корреляция – это зависимость между числовыми случайными величинами, не имеющая строго функционального характера. В отличие от функциональной зависимости корреляция, рассматривается тогда, когда, по крайней мере, одна из величин зависит не только от другой, но и от ряда случайных факторов. В математической статистике разработаны методыоценкикоэффициентов, характеризующих корреляцию между случайными величинами, и методы проверки гипотез об их значениях, использующие их выборочные аналоги.Совокупностьтаких методов называется корреляционным анализом.

По исходным данным таблицы 3.4 проведем расчеты и представим их в рис.3.1. Для расчета были использованы следующие формулы:

1. Уравнение линейной регрессии:

, (3.1)

; . (3.2)

В этом уравнении параметр а – свободный член; графически он представляет отрезок ординаты (у) в системе прямоугольных координат. Параметр b называется коэффициентом регрессии. В области регрессионного анализа этот параметр показывает, насколько в среднем величина одного признака (Y) изменяется при изменении на единицу меры другого корреляционно связанного с Y признака X.

2. Оценим тесноту связи между результативным фактором (перевозками пассажиров) и факторным признаком (пассажирооборотом) с помощью коэффициента корреляции (показывает силу линейной зависимости между зависимой переменнойх и независимой переменной у); значение r=1 (-1) свидетельствует о прямой (обратной) линейной зависимости между x и y; r = 0 свидетельствует об отсутствии линейной зависимости между переменными) и коэффициента детерминации (интерпретируется как процент дисперсии зависимой переменнойy, объясненный дисперсией независимой переменной x), которые рассчитываются по следующим формулам:

или (3.3)

– коэффициент дисперсии.

3. Для оценки значимости коэффициента корреляции r используем t-критерий Стьюдента, который применяется при t – распределении, отличном от нормального. t-критерий рассчитывается по формуле:

(3.4)

где (n-2) – число степеней свободы при заданном уровне значимости и объеме выборкиn (количество лет).

4. Оценим статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью F-критерия Фишера – апостериорный статистический критерий, используемый для сравнения дисперсий двух вариационных рядов:

(3.5)

n – число единиц совокупности; m – количество факторов.

Построим поле корреляции для наглядного просмотра на сколько связь между признаками (перевозками пассажиров и пассажирооборотом) высокая (рис. 3.1). По полученному полю корреляции сложно сказать, насколько связь между рассматриваемыми признаками высока.

Регрессия – зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин.

Регрессионный анализ – метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной и независимой переменной.

Тенденция – функция, позволяющая решать задачи прогнозирования. Аппроксимирует прямой линией (по методу наименьших квадратов) массивы «известные значения y» и «известные значения x». Возвращает значения y, в соответствии с прямой для заданного массива «новые значения x». Известные значения y - множество значений y, которые уже известны для соотношения y = ax + b. Известные значения x – необязательное множество значений x, которые уже известны для соотношения y = ax + b. Новые значения x – новые значения x, для которых ТЕНДЕНЦИЯ возвращает соответствующие значения y.

Рис. 3.1. Поле корреляции

Проведем корреляционно-регрессионный анализ перевозки пассажиров и пассажирооборотом с помощью пакета «Анализ данных» инструмента «Регрессия» в Excel (рис. 3.2).

Рис. 3.2. Вычисление корреляционно-регрессионных характеристик с помощью инструмента Регрессия

Согласно полученным значениям рис.3.2 коэффициент детерминации составляет 0,8136 (раздел «регрессионная статистика» строка В5), что указывает на то, что 81,36% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенного фактора. Коэффициент множественной корреляции (раздел «регрессионная статистика» строка В4) R = 0,9019 свидетельствует о высокой тесноте связи зависимой переменной Y (пассажирооборотом) и с объясняющей переменной X (перевозками пассажиров). Уравнение регрессии имеет вид: Y= 26,3659Х+437.

Оценим значимость уравнения регрессии на основе полученного значения F-критерия Фишера, который равен 13,09 (раздел «дисперсионный анализ» строка Е12 рис.3.2). Табличное значение F-критерия Фишера при доверительной вероятности 0,95, степени свободы 1 равной 1 (значение строки В12 рис.3.2) и степени свободы 2 равной 3 (значение строки В13 рис.3.2) составляет 10,13. Следовательно, Fрасчет > Fтабл. уравнение регрессии следует признать статистически значимым.

Оценим статистическую значимость уравнения регрессии на основе полученного значения t-критерия Стьюдента, который равен 3,62 (раздел «дисперсионный анализ» строка D18 рис.3.2). Табличное значение t-критерия Стьюдента при 95% уровне значимости и 3 степенях свободы составляет 3,18. Сравнивая расчетное значение и табличное критерия Стьюдента получаем, что tрасчет > tтабл. следовательно, коэффициенты при переменой Х существенны.

Построим трендовую модель перевозок пассажиров, в результате вычислений получим уравнение тренда, которое будет иметь вид: Yt = -1,57t+3300,3. Колебания фактических значений перевозок пассажиров представлены на рис.3.3.

Рис.3.3. Колебания фактических значений перевозок пассажиров относительно линии тренда, млн. чел.

Оценим качество построенной модели, т.е. проверим соответствие модели исследуемому процессу.

Критерием случайности отклонений от тренда с доверительною вероятностью 0,95 является выполнение условия:

,

Наличие (отсутствие) автокорреляции в отклонениях от модели роста проверим с помощью критерия Дарбина-Уотсона. С этой целью строиться d-статистика в основе, которой лежит следующая формула:

При проверке независимостей уровней ряда остатков друг от друга значение d= 3,55 (рис.3.4). При сравнении расчетного значения с табличными d > d2 , следовательно, гипотеза о независимости уровней ряда принимается.

Соответствие ряда нормальному закону распределения проверим с помощью R/S – критерия:

где и- максимальный и минимальный уровни остатков ряда.

Расчетное значение R/S = 0,53 (рис.3.4) попадает между табулированными границами с заданным уровнем значимости, следовательно, ряд остатков подчинен нормальному закону распределения.

Рис.3.4. Адекватность модели перевозок пассажиров

Модель адекватна, так как для ряда остатков выполнены условия случайности, независимости и подчинения нормальному закону распределения. Следовательно, ее можно использовать для построения прогнозных оценок.

Точечный прогноз перевозок пассажиров с помощью функции «ТЕНДЕНЦИЯ» на 2011-2012гг. представлен на рис. 3.5.

Рис. 3.5. Фактические и прогнозные значения перевозок пассажиров 2006-2012гг., млн. чел.

Проанализировав данные рис.3.5 необходимо отметить, что количество пассажиров в 2011 году увеличится на 7,43 млн. чел. по сравнению с 2010 годом, в 2012 году количество пассажиров увеличится на 5,86 млн. чел. по сравнению с 2010 годом.

Построим трендовую модель пассажирооборота, в результате вычислений получим уравнение тренда, которое будет иметь вид: Yt = -94,3t+193687.

Колебания фактических значений пассажирооборота представлены на рис.3.6.

Рис.3.6. Колебания фактических значений пассажирооборота относительно линии тренда

Рассмотрим модель адекватности для ряда остатков при выполнении условий случайности, независимости и подчинения нормальному закону распределения. Расчеты представлены на рис. 3.7.

Рис. 3.7. Адекватность модели пассажирооборота

При проверке независимостей уровней ряда остатков друг от друга значение d= 2,55 (рис.3.7). При сравнении расчетного значения с табличными d > d2 , следовательно, гипотеза о независимости уровней ряда принимается.

Расчетное значение R/S = 0,35 (рис.3.7) попадает между табулированными границами с заданным уровнем значимости, следовательно, ряд остатков подчинен нормальному закону распределения.

Проанализировав адекватность модели пассажирооборота можно сказать, что модель адекватна, т.к. для ряда остатков выполнены условия случайности, независимости и подчинения нормальному закону распределения. Следовательно, ее можно использовать для построения прогнозных оценок.

Точечный прогноз пассажирооборота с помощью функции «ТЕНДЕНЦИЯ» на 2011-2012гг. представлен на рис. 3.8.

Рис. 3.8 Фактические и прогнозные значения пассажирооборота на 2011-2012гг., млн. пассажиро-км.

По данным рис.3.8 можно сказать, что пассажирооборот в 2011 году составит 4050 млн. пассажиро-км., что по сравнению с 2010 годом больше на 112 млн. пассажиро-км. В 2012 году по сравнению с 2010 годом пассажирооборот увеличится на 17 млн. пассажиро-км.

Согласно корреляционно-регрессионному анализу коэффициент детерминации составляет 0,8136, что указывает на то, что 81,36% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенного фактора. Коэффициент множественной корреляции R = 0,9019 свидетельствует о высокой тесноте связи зависимой переменной Y (пассажирооборота) и с объясняющей переменной X (перевозками пассажиров). Уравнение регрессии имеет вид: Y= 26,3659Х+437. Расчетное значение F-критерия Фишера (13,09) больше табличного значения (10,13), следовательно, уравнение регрессии следует признать статистически значимым. Расчетное значение t-критерия Стьюдента (3,62) больше табличного значения (3,18), следовательно, коэффициенты при переменой Х существенны. По результатам полученного прогноза количество пассажиров в 2011 году увеличится на 7,43 млн. чел. по сравнению с 2010 годом, в 2012 году количество пассажиров увеличится на 5,86 млн. чел. по сравнению с 2010 годом. Пассажирооборот в 2011 году составит 4050 млн. пассажиро-км., что по сравнению с 2010 годом больше на 112 млн. пассажиро-км. В 2012 году по сравнению с 2010 годом пассажирооборот увеличится на 17 млн. пассажиро-км.

Таким образом, в прогнозируемом периоде будет наблюдаться рост перевозки пассажиров и пассажирооборота по видам транспорта общего пользования в Тульской области. Поэтому необходима разработка программы совершенствования транспортного комплекса.

В целях совершенствования работы транспортного комплекса необходимы мероприятия по модернизации парка пассажирских транспортных средств за счет приобретения в лизинг в течение 2012-2015гг. 240 автобусов большой вместимости марки ЛИАЗ-525625 с оснащением максимальным количеством пассажирских мест. Это позволит увеличить количество автобусов большой вместимости, работающих на городских маршрутах, поддержать муниципальный автобусный парк на необходимом техническом уровне и повысить в целом надежность пассажирского транспорта в Тульской области. Общая стоимость проекта – 1 700 000 тыс. руб.

Обновление областного автобусного парка, увеличение срока его службы позволит улучшить перевозочный процесс и обеспечить следующие критерии работы городского автотранспорта:

– повышение производительности автобусов за счет увеличения объема транспортной работы, объема перевозок пассажиров;

– улучшение работоспособности автобусов за счет более высокого коэффициента технической готовности;

– снижение перевозок автобусами малой вместимости.

– обеспечение регулярности движения автобусов на городских маршрутах;

– повышение качества перевозки пассажиров муниципальными автобусами;

– уменьшение эксплуатационных затрат на техническое обслуживание и ремонт подвижного состава;

– повышение уровня доходности на единицу муниципального автотранспорта.

Замена парка автобусов на более новые, а также использование диагностических комплексов ведет к снижению выбросов окиси углерода и углеводородов в 5-10 раз.

Мероприятия по модернизации производственно-технической базы включают в себя следующие разделы:

– создание участка капитального ремонта автобусов на базе Новомосковского авторемонтного завода с мощностью 25 капитальных ремонтов автобусов в год. Создание данного участка позволит продлить срок службы амортизированных автобусов не менее чем на 3-5 лет.

– модернизация и развитие участка капитального ремонта двигателей и агрегатов позволит производить ремонт и восстановление блоков двигателей, коленчатых валов, ремонт малых агрегатов (турбокомпрессоров, компрессоров, масляных насосов, генераторов, стартеров, топливных насосов и др.), производить обкатку и доводку на стендах двигателей и автоматических коробок передач;

– установка диагностического оборудования для диагностики и контроля подвижного состава.

Финансирование модернизации муниципального автобусного парка и производственно-технической базы по годам инвестиционного периода приведены в таблице 3.5.

Таблица 3.5.

Основные направления инвестиционных мероприятий и источники их финансирования

№ п.п.	Наименование показателей	Ед. изм.	Всего	в том числе по годам:
				2012	2013	2014	2015
1	Количество приобретаемых автобусов марки ЛиАЗ-525625	ед.	240	60	60	60	60
2	Стоимость автобусов	млн.руб.	1200	300	300	300	300
3	Стоимость автобусов с учетом лизинга сроком на 3 года	млн. руб.	1700	425	425	425	425
4.	Эксплуатационные фактические расходы	млн. руб.	3500	875	875	875	875
5.	Эксплуатационные фактические расходы с учетом выплаты сумм лизинга и модернизации тех. базы	млн. руб.	5200	1300	1300	1300	1300
6.	Целевое финансирование из бюджета Тульской области на покрытие первоначального взноса 30%	млн. руб.	1100	275	275	275	275
7.	Доходы от перевозки пассажиров	млн. руб.	4100	1025	1025	1025	1025

Таким образом, покупка новых автобусов полностью окупится через пять лет использования. В дальнейшем областной бюджет будет получать только прибыль.

Техническая эксплуатация автобусов марки ЛиАЗ-525625 повысит эффективность работы городского муниципального транспорта за счет:

– повышения уровня работоспособности автобусов, производительности и качества работы автобусного парка;

– снижения затрат на поддержания необходимого уровня работоспособности автобусов;

– снижения себестоимости перевозки пассажиров на муниципальных городских и садовых маршрутах;

– увеличения производительности труда персонала технических служб муниципальной транспортной компании;

– обеспечения безопасности движения автобусов;

– снижения влияния городского автотранспорта на окружающую среду.

Пополнение городского транспорта новыми автобусами предоставит населению высокое качество обслуживания перевозок на маршрутах.

Сохранение муниципального автобусного парка обеспечит социальные гарантии на проезд в автотранспорте общественного пользования для малообеспеченных слоев горожан.

Качественная работа муниципальной транспортной компании при обеспечении новым подвижным составом стабилизирует общую транспортную ситуацию на маршрутах области

Основной задачей органа местного самоуправления является поиск потенциального платежеспособного инвестора, который выступит в числе участников предприятия с внесением в уставный капитал движимого имущества (автобусами большой вместимости).

Приоритетом в развитии пассажирских предприятий немуниципальной формы собственности должно стать привлечение на рынок пассажирских перевозок и развитие операторов с собственной технической базой, обеспечивающей весь цикл необходимых регламентных работ для безопасной эксплуатации транспорта и являющихся собственниками подвижного состава различной вместимости.

В целях разгрузки проспектов городов Тульской области от личного автомобильного транспорта необходимо внедрение системы оплаты проезда по основным улицам городов, а также организация платных стоянок для личного автотранспорта в местах, где движение городского транспорта затруднено. Введение платы за проезд позволит снизить автомобильный поток в городах, что значительно повлияет на экологическую обстановку за счет использования городского электрического транспорта.

Рассчитаем затраты на открытие платной автостоянки транспорта в таблице 3.6.

Таблица 3.6

Затраты на открытие платной автостоянки

Вид затрат	Стоимость, тыс. руб.
Аренда асфальтированного участка земли под стоянку	100
Приобретение и установка оборудования	100
Оборудование автостоянки камерами видеонаблюдения	150
Строительство пункта наблюдения и подводка электрической сети	150
Оплата труда персонала	35
Оплата электроэнергии	15
Итого	550

Вложения в открытие автостоянки в период подготовки составят 550 тыс. руб.

В последующем издержки на содержание автостоянки составят 150 тыс. руб. в месяц.

Приблизительная выручка от предоставления услуг охраны автомобилей в первый месяц составит 370 тыс. руб.

Разработаем план движения денежных потоков инвестиционного проекта и оценим его эффективность. Для этого рассчитаем основные показатели операционной и финансовой деятельностей. Расчеты представлены в таблице 3.7

Таблица 3.7

План движения денежных потоков инвестиционного проекта

№ п/п	Выплаты и поступления	Период подготовки	1 месяц	2 месяц	3 месяц	4 месяц
1	2	3	4	5	6	7
1.	Операционная деятельность
1.1.	Выручка от продаж		370000	370000	370000	370000
1.2.	Издержки по содержанию автостоянки		150000	150000	150000	150000
1.3.	Прибыль до налогообложения		220000	220000	220000	220000
1.4.	Налоги (0,2)		44000	44000	44000	44000
1.5.	Чистый операционный доход		176000	176000	176000	176000
2.	Финансовая деятельность
2.1.	Начальные капиталовложения	550000
2.2.	Чистый денежный поток	-550000	176000	176000	176000	176000
2.3.	Сальдо денежного потока	-550000	-374000	-198000	-22000	154000

Согласно расчетам, приведенным в таблице 3.7 чистая приведенная стоимость проекта (NPV) > 0, значит проект принимается. Таким образом, NPV на четвертом шаге расчета составит 154 тыс. руб., что свидетельствует об окупаемости автостоянки. Чистый операционный доход каждый месяц будет составлять 176 тыс. руб.

Рассмотрим графически период окупаемости автостоянки (рис.3.9). Проект окупится на том шаге расчет, где значение NPV станет положительным.

Рис. 3.9. Динамика показателей чистой приведенной стоимости за четыре месяца

В соответствии с данными рис.3.9 необходимо отметить, что автостоянка окупится на четвертом шаге расчета (по рис. 3.9 знак «минус» сменяется знаком «плюс»), т.е. срок окупаемости проекта – 4 месяца.

Определим индекс рентабельности инвестиций.

На каждый вложенный в проект рубль, будет получена прибыль 0,28 руб.

Таким образом, реализация программы по совершенствованию транспортного комплекса позволит модернизировать муниципальный транспортный комплекс Тульской области.