Использование больших данных в сценарном анализе развития транспортного полигона Северо-Западного федерального округа
Аннотация
Проекты развития транспортной, прежде всего железнодорожной, инфраструктуры должны быть реализованы под достоверно оцененные объемы перевозок. При этом меняющаяся геоэкономика изменила структуру и объемы перевозимых грузов, что существенно затрудняет обоснование эффективности таких проектов. Обосновано, что большие данные и их сценарный анализ могут существенно усилить аргументацию транспортного развития полигонов железных дорог.
Об авторах
Н. А. Журавлева
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)
Россия
Россия
Наталья А. Журавлева, д-р экон. наук, директор Института прикладной экономики и бухгалтерского учета железнодорожного транспорта, профессор кафедры «Экономика транспорта».
И. Л. Сакович
Октябрьская железная дорога— филиал ОАО «РЖД»
Россия
Россия
Игорь Л. Сакович, канд. экон. наук, первый заместитель начальника по экономике, финансам и корпоративной координации.
Е. В. Новикова
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I (ПГУПС)
Россия
Россия
Елена В. Новикова, главный специалист отдела методологии бюджетирования и ценообразования управления экономики железнодорожного транспорта Института прикладной экономики и бухгалтерского учета железнодорожного транспорта.
Список литературы
1. Ковалев П. П. Сценарный анализ, методологические аспекты // Финансы и кредит. 2009. № 44 (380). С. 9–13. EDN: KWWVVD.
2. Рослякова Н. А. Исследование транспортных полигонов РФ // Друкеровский вестник. 2014. № 4(4). С. 86–95. EDN TJVSGB.
3. Зимовец А. В., Климачев Т. Д. Анализ и оценка сценариев социальноэкономического развития России в условиях санкционной блокады и непредсказуемости глобальных трендов мировой экономики // Экономические отношения. 2023. Т. 13. № 1. С. 181–202. DOI: 10.18334/eo.13.1.117207.
4. Сценарный анализ — методы и примеры прогнозирования. URL: https://www.1cbit.ru/blog/stsenarnyy-analizmetody-i-primery-prognozirovaniya/?ysclid=m3x0619tir762756529&utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F (дата обращения: 25.12.2024).
5. Димитриади Н. А., Иванова Е. А., Левина Ю. В., Щепилов О. И. Сценарный анализ в стратегическом управлении современным бизнесом. М.: Первое экономическое издательство, 2023. 224 с. DOI: 10.18334/9785912924705
6. Темников А. Планирование в условиях рисков и неопределенности: Сценарный анализ. URL: https://lamacon.ru/blog/scenarny-analiz?ysclid=m3mquzuc4d189610401 (дата обращения: 25.11.2024).
7. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Агент-ориентированное моделирование больших социальноэкономических систем на основе общей теории функциональных систем П. К. Анохина // Искусственные общества. 2022. Т. 17. № 3. DOI: 10.18254/S207751800021924-5.
8. Красюк Т. Н. Трансформация стратегических моделей в контексте развития трансграничных цифровых экосистем // Менеджмент в России и за рубежом. 2024. № 2. С. 11–19. EDN: AAVHPW.
Рецензия
Для цитирования:
Журавлева Н.А., Сакович И.Л., Новикова Е.В. Использование больших данных в сценарном анализе развития транспортного полигона Северо-Западного федерального округа. Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике. 2025;(3):10-14.
For citation:
Zhuravleva N.A., Sakovich I.L., Novikova E.V. Using Big Data in Scenario Analysis of Transport Development in the Northwestern Federal District. Transport of the Russian Federation. 2025;(3):10-14. (In Russ.)
Просмотров:
6
Послать статью по эл. почте 