Эконометрическое моделирование ставки оперирования как инструмент реализации финансовой стратегии операторов подвижного состава

В данной статье идентифицированы макроэкономические факторы, изменение которых влияет на величину вагонной компоненты грузового железнодорожного тарифа (на примере полувагонов в РФ в 2018-2021 гг.). Была произведена количественная оценка данного влияния путем применения многофакторных эконометрических моделей экономических процессов с ранжированием влияющих факторов по силе влияния в абсолютном и относительном выражении; предложено экономическое объяснение механизмов этого влияния. Такое моделирование может использоваться как инструмент реализации финансовой стратегии операторов подвижного состава в части разработки ценовой стратегии и стратегического управления доходами в системе корпоративных финансов данных организаций.

финансовая стратегия, ценовая стратегия, управление доходами, корпоративные финансы, эконометрическое моделирование, грузовой железнодорожный тариф, ставка оперирования, макроэкономические факторы, операторы подвижного состава

1. Гайнутдинов Т. Р., Голиков С. Д. Ставки аренды на полувагоны: факторы влияния и прогноз среднесрочной ставки // Экономика и предпринимательство. 2020. № 9 (122). С. 1002-1005. DOI: 10.34925/EIP.2020.122.9.197.

2. Руденко Е. В., Лякина М. А. Тарифообразующие факторы на рынке железнодорожных перевозок нефти и нефтеналивных грузов / В сборнике: Развитие экономической науки на транспорте: экономическая основа будущего транспортных систем // Сборник научных статей VII международной научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 19 декабря 2019 г.). Под ред. Н. А. Журавлевой. - Санкт-Петербург: ООО «Институт независимых социально-экономических исследований - оценка», 2019. С. 692-697.

3. Хусаинов Ф. И. Рынок железнодорожных грузовых перевозок в первом полугодии 2021 г. // Экономика железных дорог. 2021. № 8. С. 67-83.

4. Еловой И. А., Осипенко Л. В. Обоснование уровня вагонной составляющей тарифа в условиях дефицита вагонов инвентарного парка на Белорусской железной дороге / В сборнике: Транспорт и логистика: актуальные проблемы стратегического развития и оперативного управления // Сборник научных трудов VI международной научно-практической конференции (Ростов-на-Дону, 4-5 февраля 2022 г.). - Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет путей сообщения, 2022. С. 48-52.

5. Савчук В. Б. Состояние и перспективы рынка перевозок нефтеналивных грузов // Экономика железных дорог. 2019. № 7. С. 48-49.

6. Чеченова Л. М.Решения для оптимизации эксплуатационных расходов на железнодорожном транспорте // Вопросы новой экономики. 2021. № 2 (58). С. 61-66. DOI: 10.52170/1994-0556_2021_58_61.

7. Волкова Е. М. Оценка экономических эффектов предоставления мультимодальных транспортных услуг // Экономика железных дорог. 2020. № 4. С. 27-35.

8. Казанская Л. Ф., Богомолова А. В. Повышение эффективности грузовых перевозок на фоне роста конкуренции // Экономика железных дорог. 2013. № 1. С. 12-21.

9. Cochrane D., Orcutt G. H. Application of least squares regression to relationships containing auto- correlated error terms // Journal of the American Statistical Association. 1949. Vol. 44, No. 245. PP. 32-61. DOI: 10.2307/2280349.

10. Ramanathan R.Introductory Econometrics with Applications. - South-Western College Pub; 5th edition, 2001. - 704 p.