Preview

Научный вестник МГТУ ГА

Расширенный поиск

Анализ применимости корреляционно-регрессионных моделей для оценки факторов поставки авиатоплива в труднодоступные арктические районы Крайнего Севера

https://doi.org/10.26467/2079-0619-2022-25-6-23-39

Аннотация

Воздушный транспорт является стратегически важным видом транспорта для большей части Дальнего Востока и Крайнего Севера, и особенно в арктических районах. Воздушные авиаперевозки выполняют важнейшую социально-экономическую роль, обеспечивая наиболее быструю связь с остальной территорией России и жизненно необходимую транспортную доступность населения стратегически важного региона Российской Федерации. Особую роль воздушный транспорт играет в крупнейшем регионе Российской Федерации Республике Саха (Якутия), которая остается наиболее изолированным и труднодоступным регионом страны. В республике на 85 % территории авиация является единственным круглогодичным средством транспортного сообщения. При этом важнейшим фактором, влияющим на круглогодичное обеспечение транспортной доступности для подавляющего большинства аэропортов республики, и в особенности арктической зоны, является завоз необходимого количества авиатоплива при условии сохранения его потребительских свойств. Не имеющая аналогов сложнейшая схема завоза авиатоплива в арктические и труднодоступные районы Якутии с количеством перевалок до девяти приводит к потере некоторых важных параметров авиатоплива, таких как электропроводность, и вынуждает авиакомпании, выполняющие полеты в арктические и труднодоступные районы Якутии искать более оптимальные логистические пути завоза, хранения, обеспечивая сохранность свойств и параметров авиатоплива. Другим фактором, напрямую влияющим на круглогодичное обеспечение транспортной доступности населения, является стоимость авиатоплива, составляющая около 30 % в расходах базовых авиакомпаний, таких как авиакомпания «Якутия», где в базовом аэропорту Якутск стоимость авиатоплива в 2021 году достигала 88 тыс. рублей за тонну при условии заправки «в крыло», при среднем значении по всем аэропортам России около 58 тыс. рублей за тонну. При этом стоимость авиатоплива в арктических аэропортах вплотную приблизилась или уже достигла 100 тыс. за тонну. Для поиска решений авторами данной статьи использована методология исследования на основе факторного анализа с использованием аппарата экономико-математического моделирования проблемы завоза авиатоплива за счет оптимизации логистической схемы поставки в удаленные регионы арктической зоны. Путем оценки возможностей применения корреляционно-регрессионного анализа проведена оценка факторов, влияющих на оптимизацию завоза авиатоплива путем оптимизации логистической схемы. Как результат исследования и наряду с предложенными решениями практикотехнологического и экономического характеров рассмотрена применимость регрессионной модели, на основе которой могут быть выбраны наиболее оптимальные варианты развития топливного обеспечения Республики Якутия для воздушного транспорта в предстоящем периоде.

Об авторах

В. П. Горбунов
АО «Авиакомпания "Якутия"»
Россия

Горбунов Владимир Павлович, кандидат технических наук, генеральный директор

Якутск



В. М. Самойленко
Московский государственный технический университет гражданской авиации
Россия

Самойленко Василий Михайлович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой авиатопливообеспечения и ремонта летательных аппаратов

Москва



С. В. Кузнецов
Московский государственный технический университет гражданской авиации
Россия

Кузнецов Сергей Викторович, профессор, доктор технических наук, заведующий кафедрой технической эксплуатации авиационных электросистем и пилотажно-навигационных комплексов

Москва



А. М. Стручкова
АО «Авиакомпания "Якутия"»; Северо-Восточный федеральный университет им. М.К. Аммосова
Россия

Стручкова Анна Михайловна, кандидат технических наук, начальник отдела управления базы данных ; доцент кафедры информационных технологий 

Якутск



Список литературы

1. Емельянова А.В. Пути развития региональных маршрутов авиационных перевозок Красноярского края // Модернизация аэропортов и развитие авиаперевозок – 2020: материалы III Всероссийской научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 16–17 апреля 2020 г. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации, 2020. С. 44–47.

2. Горшкова И.В., Клочков В.В. Экономические проблемы управления развитием авиатранспортной сети в малонаселенных регионах России // Управление большими системами. 2010. Вып. 30. C. 115–134.

3. Шведов А.С. Процентные финансовые инструменты: оценка и хеджирование. М.: ГУ-ВШЭ, 2001. 152 c.

4. Вдовенков А.А. Использование хеджирования в деятельности авиакомпаний для страхования рисков изменения цены авиатоплива // Научный Вестник МГТУ ГА. 2007. № 118. С. 153–155.

5. Горбунов В.П., Рухлинский В.М., Саввина А.М. Роль природных и антропогенных факторов в современном состоянии региональной авиации Арктики и Крайнего Севера // Наука и Бизнес: Пути развития. 2020. № 6 (108). С. 32–37.

6. Грядунов К.И. Химмотология авиационных горюче-смазочных материалов: тексты лекций. М.: ИД Академии Жуковского, 2021. С. 184.

7. Коняев Е.А., Грядунов К.И. Эксплуатационные свойства авиационных горючесмазочных материалов: учеб. пособие. М.: МГТУ ГА, 2013. 77 с.

8. Спиркин В.Г. Химмотология топлив: учеб. пособие / Под ред. И.Г. Фукса. М.: Нефть и газ, 2002. 182 с.

9. Дубовкин Н.Ф. Физико-химические и эксплуатационные свойства ракетных топлив: справочник / Н.Ф. Дубовкин, В.Г. Маланичева, Ю.П. Массур, Е.П. Федоров. М.: Химия, 1985. 240 с.

10. Бутакова М.М. Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учеб. пособие. 2-е изд., испр. М.: КНОРУС, 2010. 168 c.

11. Харитонова Д.Е. Корреляционнорегрессионный анализ в экономике // Контентус. 2016. № 8 (49). С. 176–179.

12. Dhamodharavadhani S., Rathipriya R. Variable selection method for regression models using computational intelligence techniques. In handbook: of Research on Machine and Deep Learning Applications for Cyber Security / In Ganapathi P., Shanmugapriya D. (Ed.). IGI Global, 2020. Pp. 416–436. DOI: 10.4018/978-1-5225-9611-0.ch019

13. Просветов Г.И. MBA: задачи и решения: учебно-практическое пособие. М.: Альфа-Пресс, 2010. 527 с.

14. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. 3-е изд. М.: Вильямс, 2007. 912 с.

15. Magnello M.E. Karl Pearson and the establishment of mathematical statistics // International Statistical Review. 2009. Vol. 77, iss. 1. Pp. 3–29. DOI: 10.1111/j.1751- 5823.2009.00073.x

16. Obuchowski N.A. Multivariate statistical methods // American Journal of Roentgenology. 2005. Vol. 185, no. 2. Pp. 299–309. DOI: 10.2214/ajr.185.2.01850299

17. Стрижов В.В., Крымова Е.А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: Вычислительный центр РАН, 2010. 60 с.

18. Горюнова А.К. Сравнительная оценка эффективности современных и перспективных противоизносных присадок к реактивным топливам / А.К. Горюнова, В.В. Кондратенко, И.М. Никитин, В.В. Сузиков // Научный Вестник МГТУ ГА. 2016. № 225 (3). С. 45–48.

19. Коняев Е.А., Грядунов К.И. Эксплуатационные свойства авиационных горючесмазочных материалов: учеб. пособие. М.: МГТУ ГА, 2016. 80 с.


Рецензия

Для цитирования:


Горбунов В.П., Самойленко В.М., Кузнецов С.В., Стручкова А.М. Анализ применимости корреляционно-регрессионных моделей для оценки факторов поставки авиатоплива в труднодоступные арктические районы Крайнего Севера. Научный вестник МГТУ ГА. 2022;25(6):23-39. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2022-25-6-23-39

For citation:


Gorbunov V.P., Samoylenko V.M., Kuznetsov S.V., Struchkova A.M. Analysis of the applicability of correlation and regression models to assess the factors of aviation fuel supply to the remote Arctic regions of the Far North. Civil Aviation High Technologies. 2022;25(6):23-39. (In Russ.) https://doi.org/10.26467/2079-0619-2022-25-6-23-39

Просмотров: 205


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-0619 (Print)
ISSN 2542-0119 (Online)