Обоснование моделей и алгоритмов построения интегрированных систем управления высокодинамичных подвижных объектов (стр. 9 )

Также создают угрозы изменение структуры налоговых тарифов в отношении транспортных услуг, проявление политической нестабильности в обществе, возрастание экономических рисков в условиях кризиса и, очевидно, повышение цен на основное сырье и материалы поставщиков, используемые в процессе оказания транспортных услуг.

Таким образом, можно говорить о необходимости реформирования организационной структуры управления, о пересмотре назначений расходной части финансов, о маркетинговой политике .

Рассмотрим методологические основы системного исследования деятельности . Исходным материалом для проведения работы являются данные о  чистой прибыли железные дороги» с 2004 по 2011 год поквартально в миллионах рублей (табл. 1).

Таблица 1

Данные чистой прибыли с 2004 по 2011 год, млн руб.

Год	Квартал
I	II	III	IV
2004	9,345	13,486	16,633	24,445
2005	9,728	14,638	17,532	25,496
2006	9,825	13,876	23,262	31,063
2007	13,268	19,268	20,813	37,86
2008	14,148	18,743	26,841	33,103
2009	10,825	17,453	21,765	35,402
2010	12,39	29,347	32,355	40,554
2011	15,482	22,054	22,468	45,967

Построим график изменения чистой прибыли железные дороги» с 2004 по 2011 год (рис. 1).

Рис. 1. Изменение чистой прибыли с 2004 по 2011 г.

В рядах динамики, уровни которых являются месячными или квартальными показателями, наряду со случайными колебаниями часто наблюдаются сезонные колебания, под которыми понимаются периодически повторяющееся из года в год повышение и снижение уровней в отдельные месяцы или кварталы, которые мы видим на этом графике. В таблице 2 и рисунке 2 представлены поквартальные данные чистой прибыли с 2004 по 2011 год (млн руб.).

Таблица 2

Поквартальные данные чистой прибыли 2004 по 2011 год

Квартал	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	Среднее значение	J
I	9,345	9,728	9,825	13,268	14,148	10,825	12,39	15,482	12,238	55,99
II	13,486	14,638	13,876	19,268	18,743	17,453	29,347	22,054	19,3399	88,482
III	16,633	17,532	23,262	20,813	26,841	21,765	32,355	22,468	23,5766	107,87
IV	24,445	25,496	31,063	37,86	33,103	35,402	40,554	45,967	35,635	163,03

Рис. 2. Сглаженные данные чистой прибыли на 2004–2011 гг.

Из этого графика видно, что сезонность сглажена. Результаты корреляционно-регрессионного анализа представлены в таблице 3.

Таблица 3

Результаты корреляционно-регрессионного анализа

Прогнозная модель	Уравнение тренда	Коэффициент детерминации r
Линейная	0,987
Степенная	0,892
Гиперболическая 1-го типа	0,969
Логарифмическая	0,876
Экспоненциальная (простая)	0,893

Интервальный прогноз составил

Интервальный прогноз показывает верхнюю и нижнюю границы возможного значения прогнозной модели.

В ходе исследования рассмотрены методы развития организации, способы и методы улучшения показателей деятельности предприятия. Проведены исследования структуры управления, стратегии и задач. С помощью процедур прогнозирования вычислена чистая прибыль предприятия путем применения экстраполяции на основе линеаризованных трендов, проанализировано 5 моделей трендов, наилучшей из которых оказалась линейная модель.

Коэффициент детерминации составил 0,987, по нему построены точечный и интервальный прогнозы с учетом сезонной составляющей, что в совокупности позволяет сделать вывод об увеличении чистой прибыли предприятия на конец 2012 года до 117,12 млн руб. с доверительным интервалом ± 3,05 млн руб.

Библиографический список

1. www. rzd. ru/ – официальный сайт железные дороги».

2. www. gks. ru – Федеральная служба государственной статистики.

3. www. rbc. ru/ – РосБизнесКонсалтинг.

4. Теория и методы статистического прогнозирования : учеб. пособие / , . – СПб. : Изд-во СЗТУ, 2007. – 182 с.

Рецензент доцент

УДК 656.7.08

,* **

Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

Экономический факультет

Кафедра системного анализа и управления

* студентка магистратуры II курса

** д-р техн. наук, профессор

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ РАЗНЫХ ФАЗ ПОЛЕТА

НА КОЛИЧЕСТВО АВИАЦИОННЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ

Статья посвящена анализу влияния разных фаз полета на количество авиационных происшествий. На основе исходных данных по авиационным происшествиям воздушных судов разных типов, произошедшим за период с 2000 по 2011 год в РФ, был проведен однофакторный дисперсионный анализ и сделан вывод по полученным результатам.

авиация, происшествия, фаза полета.

Высокий уровень аварийности в государственной авиации Российской Федерации является одним из основных факторов, влияющих на готовность авиации к выполнению своих задач и составляющих угрозу обеспечения национальной безопасности государства.

Авиационные происшествия (АП) обычно происходят в результате взаимосвязи нескольких опасных факторов. Это и причины, из-за которых возникают авиационные происшествия (недостатки в конструкции, незаконное вмешательство в деятельность авиации, отказ техники, ошибки при техническом обслуживании, ошибки служб УВД, ошибки экипажа, погодные условия), и сезон (зимний, весенний, летний, осенний), и срок эксплуатации воздушного судна (ВС), и другие. Но все происшествия случаются на определенной фазе полета (рис. 1).

Рис. 1. Исходные данные для однофакторного дисперсионного анализа

Результаты однофакторного дисперсионного анализа приведены на рисунке 2.

Рис. 2. Результаты однофакторного дисперсионного анализа

В результате анализа было получено, что Fр = 2,287 (Fр – расчетное значение), а Fкр = 1,579 (Fкр – критическое значение критерия Фишера). По полученным результатам можно сделать вывод: т. к. Fр > Fкр, то гипотеза H0 отвергается; это означает, что во время разных фаз полета количество авиационных происшествий различно.

На рисунке 3 приведена диаграмма количества авиационных происшествий по фазам полёта воздушных судов.

Рис. 3. Диаграмма количества АП по фазам полёта ВС

Из диаграммы видно, что наиболее опасными фазами полёта, в процессе которых случаются авиационные происшествия, являются горизонтальный (крейсерский) полет (35%) и заход на посадку (20%). Чтобы минимизировать количество аварий в эти, а также в другие периоды, необходимо в лётных училищах проводить качественную подготовку на современных тренажёрах будущих пилотов, диспетчеров, обслуживающего персонала, бортинженеров, которые смогут работать в любых условиях и будут готовы к разным ситуациям и неожиданным моментам; контролировать качество выполнения их работы и регулярно проводить курсы по дополнительному образованию и повышению квалификации; строить современные аэродромы с качественным покрытием взлётно-посадочных полос во всех районах страны.

Библиографический список

1. , Системные методы обработки данных : учеб. пособие. – СПб. : СЗТУ, 2005. – 125 с.

2. Авиационные происшествия, инциденты и авиакатастрофы в СССР и России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. airdisaster. ru/. – Загл. с экрана.

Рецензент профессор

УДК 656.225.078

,

Петербургский государственный университет путей сообщения

ВОЗМОЖНОСТИ УВЕЛИЧЕНИЯ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

В КОНТЕЙНЕРООБОРОТЕ МОРСКИХ ПОРТОВ

Выполнен анализ распределения перевозок грузов морских портов по видам транспорта. С целью сохранения и увеличения грузопотоков на железнодорожном транспорте потребуется формирование дополнительной тыловой железнодорожной инфраструктуры, прежде всего – связанной с работой морских портов. В качестве примера рассматриваются перспективы развития контейнерных площадок на станции Шушары Октябрьской железной дороги, создающие предпосылки к росту железнодорожной составляющей в контейнерообороте порта Санкт-Петербург.