Econometric modeling of the operating rate as a tool for implementing the financial strategy of rolling stock operators
https://doi.org/10.34020/1993-4386-2022-4-102-110
Abstract
This article identifies macroeconomic factors, the change of which affects the value of the wagon component of the freight railway tariff (on the example of gondola cars in the Russian Federation in 2018-2021). A quantitative assessment of this influence was made by applying multifactorial econometric models of economic processes with ranking of influencing factors according to the strength of influence in absolute and relative terms; an economic explanation of the mechanisms of this influence is proposed. Such modeling can be used as a tool for implementing the financial strategy of rolling stock operators in terms of developing a pricing strategy and strategic revenue management in the corporate finance system of these organizations.
About the Author
Yurii V. Egorov
Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
Egorov Yu.V. Econometric modeling of the operating rate as a tool for implementing the financial strategy of rolling stock operators. Siberian Financial School. 2022;(4):102-110. (In Russ.) https://doi.org/10.34020/1993-4386-2022-4-102-110
Views:
164
Email this article 