Семинары

09.04.2025 ОНЛАЙН-СЕМИНАР "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"

Очередное заседание семинара "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов" состоится:

9 апреля 2025 года, в среду, начало в 16 часов.

Заседание семинара проводится в формате ZOOM–конференции
Ссылка для входа в ZOOM конференцию:
Научный семинар "Прикладная статистика и моделирование реальных процессов"
Время: 9 апреля 2025 16:00 Москва
Подключиться к конференции Zoom
https://us06web.zoom.us/j/84763306487?pwd=Uh1cOOKAbaPlRFeJOJ9xQskzUaIvBL.1

Идентификатор конференции: 847 6330 6487 Код доступа: 546754

Программа заседания:

Мхитарян Сергей Владимирович, д.э.н., профессор, профессор кафедры маркетинга РЭУ им. Г.В. Плеханова
Анализ и моделирование воспринимаемой эластичности спроса на услуги общественного транспорта в мегаполисе

Аннотация:
Оценка влияния стоимости проезда в общественном транспорте на спрос транспортных услуг в мегаполисах является важной задачей, решаемых муниципальными властями в рамках тарифного регулирования. Данная задача осложняется тем, что расчет влияния изменения транспортных тарифов на спрос за несколько лет выявляет нулевую эластичность, что обусловливается отсутствием полноценной альтернативы общественному транспорту в мегаполисах для большинства жителей. С другой стороны, необоснованное повышение тарифов на общественный транспорт может приводить к снижению уровня комфорта проживания в мегаполисе.

Исследование проводилось кафедрой маркетинга РЭУ им. Г.В. Плеханова в 2022 - 2023 гг. в рамках НИР «Проведение исследований по анализу критериев, в том числе стоимостных, обуславливающих выбор вида транспорта, используемого для передвижения по территории города Москвы» по заказу Департамента транспорта и развития дорожно- транспортной инфраструктуры города Москвы. Целью исследования являлось построение модели изменения пассажиропотока на общественном транспорте Москвы в зависимости от стоимости проезда, вида билетов и частоты поездок.

В основе исследования лежали результаты онлайн-анкетирования жителей Москвы – представителей сертифицированной потребительской панели для проведения маркетинговых исследований компании OMI. Анкетирование проводилось с помощью онлайн-сервиса «Анкетолог».

В исследовании участвовало 1502 респондента. Для обеспечения репрезентативности квотирование выборки осуществлялось по четырем параметрам: возраст, уровень дохода, виды занятости, место проживания. Заполнить анкету могли только респонденты, пользующиеся общественным транспортом в Москве и не имеющие право бесплатного проезда.

Модель изменения пассажиропотока на общественном транспорте в зависимости от стоимости проезда, вида билетов и частоты поездок основывалось на расчете коэффициентов эластичности спроса по цене. Коэффициент эластичности рассматривался как параметр степенной функции.

Для построения модели, позволяющей оценить изменение пассажиропотока в зависимости от стоимости проезда на различных видах транспорта, применялись сводные таблицы Excel, в которых в качестве фильтра используются показатели частоты поездок и видов билетов (варианта билетов «Кошелёк» на карте «Тройка» и варианта оплаты бесконтактной банковской картой / смартфоном).

Применение фильтров позволяет изменять сводную таблицу, по которой с помощью регрессионного анализа рассчитываются коэффициенты эластичности для скоростного пассажирского транспорта (СПТ) и наземного городского пассажирского транспорта (НГПТ).

В качестве дополнительных параметров учитывается изменение цен на такси в Москве. Для оценки влияния тарифов такси на пассажиропоток ГПС используются данные крупнейшего агрегатора такси в Москве. В данной методике были использованы данные минимальной стоимости проезда для классов такси «Эконом», «Комфорт» и «Бизнес» на портале Яндекс Go и распределение долей пассажиров, пользовавшихся различными классами такси в Москве в 2022 г. по данным Департамента транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры города Москвы. Для расчета коэффициента эластичности спроса на услуги такси исходили из предположения, что расценки различных классов такси и соответствующая доля пассажиров характеризуют кривую спроса.

На основании полученных моделей появляется возможность расчета предельных цен, для определенной доли пассажиров, готовых воспользоваться общественным транспортом.


Приглашаем Вас принять участие в заседании семинара!