4.3.1 Идентификация по данным г. Усть-Каменогорска
Идентификация модели была проведена по 3-м городам, существенно различающимся по численности и плотности населения, уровню социально-экономического развития, характеристикам транспортной системы и т.д.
Оценка параметров генератора душевых доходов населения.
В соответствии с [84] распределение населения Восточно-Казахстанской области по уровню душевых доходов следующее (2001 год).
Таблица 32 Распределение населения ВКО по величине душевых доходов.
Диапазон душевых доходов | Доля населения в % | |
Мин. граница | Макс. граница | |
Менее 1450 | 4,3% | |
1450 | 2900 | 17,3% |
2900 | 4350 | 25,5% |
4350 | 5800 | 18,6% |
5800 | 7250 | 12,2% |
7250 | 8700 | 9,4% |
8700 | 10150 | 3,5% |
10150 | 11600 | 3,0% |
11600 | 13050 | 2,4% |
13050 | 14500 | 1,0% |
14500 | 15950 | 1,0% |
15950 | 17400 | 0,3% |
17400 | 18850 | 0,3% |
18850 | 20380 | 0,2% |
20300 | 21750 | 0,5% |
21750 | 23200 | 0,2% |
более 23200 | 0,3% |
Данное распределение обеспечивает средний душевой доход по области равный 4673 тенге/месяц.
По г. Усть-Каменогорску душевой доход выше среднего по области. Для определения свойств его распределения было проведено обследование по выборке в 471 респондентов, включающих все основные слои населения. Результаты обследования приведены в табл. 33.
Сравнение нормированных распределений по ВКО и Усть-Каменогорску позволяет принять гипотезу о эквивалентности законов распределения. Анализ распределения душевых доходов в ВКО показал, что распределение имеет вид гамма-закона:
(4.54)
где Х – размер душевого дохода;
А и В – параметры закона.
Таблица 33 Распределение населения г. Усть-Каменогорска по величине душевого дохода.
Диапазон душевого дохода | Количеств респондентов | |
Мин. граница | Макс. граница | |
1000 | 2500 | 0 |
2500 | 4000 | 14 |
4000 | 5500 | 92 |
5500 | 7000 | 108 |
7000 | 8500 | 134 |
8500 | 10000 | 40 |
10000 | 11500 | 50 |
11500 | 13000 | 11 |
13000 | 14500 | 0 |
14500 | 16000 | 8 |
16000 | 17500 | 3 |
17500 | 19000 | 1 |
19000 | 20500 | 10 |
20500 | 22000 | 0 |
22000 | 23500 | 6 |
Сочетание этих двух тезисов позволяет обосновать применение закона распределения душевых доходов в виде гамма-распределения, но с параметрами, определенными по выборке для населения г.
Усть-Каменогорска.Гамма-закон распределения полностью определяется двумя параметрами – А и В, подбор которых осуществлялся следующим образом.
· производится грубый подбор параметров А и В, чтобы расчетное гамма-распределение приблизительно соответствовало фактическому для г. Усть-Каменогорска.
· рассчитываются отклонения расчетного и фактического распределений и их квадраты суммируются;
· подбором параметров А и В величина суммы квадратов минимизируется. В качестве алгоритма минимизации был использован алгоритм нелинейной оптимизации Generalized Reduced Gradient (GRG2), разработанный Леоном Ласдоном (Leon Lasdon, University of Texas at Austin) и Аланом Уореном (Allan Waren, Cleveland State University).
Результаты подбора параметров А и В приведены в табл. 34.
Вероятность согласия для расчетного и фактического распределений достаточно высока, поэтому в качестве исходных параметров для генератора случайных чисел, имитирующего величину душевого дохода субъектов перемещения, были приняты параметры А и В, представленные в табл. 34.
Таблица 34 Подбор параметров гамма-распределения по фактическому распределению душевых доходов населения г. Усть-Каменогорска
Диапазон душ. дохода | Факт. распределение | Расч. распределение | Отклонение | Квадрат отклонения | |
менее | 1420 | 0,043 | 0,045 | -0,00233 | 0,00001 |
1420 | 3550 | 0,173 | 0,188 | -0,01509 | 0,00023 |
3550 | 5680 | 0,255 | 0,239 | 0,01599 | 0,00026 |
5680 | 7810 | 0,186 | 0,203 | -0,01719 | 0,00030 |
7810 | 9940 | 0,122 | 0,141 | -0,01873 | 0,00035 |
9940 | 12070 | 0,094 | 0,086 | 0,00795 | 0,00006 |
12070 | 14200 | 0,035 | 0,048 | -0,01338 | 0,00018 |
14200 | 16330 | 0,030 | 0,026 | 0,00439 | 0,00002 |
16330 | 18460 | 0,024 | 0,013 | 0,01105 | 0,00012 |
18460 | 20590 | 0,012 | 0,006 | 0,00568 | 0,00003 |
20590 | 22720 | 0,010 | 0,003 | 0,00700 | 0,00005 |
22720 | 24850 | 0,007 | 0,001 | 0,00561 | 0,00003 |
24850 | 26980 | 0,005 | 0,001 | 0,00437 | 0,00002 |
26980 | 29110 | 0,003 | 0,000 | 0,00272 | 0,00001 |
более | 29110 | 0,001 | 0,000 | 0,00088 | 0,00000 |
Параметр А | 3,65 | ||||
Параметр В | 2115,63 | ||||
Среднее | 6120,0 | Критерий Хи-квадрат | 0,00166 | ||
Ст. отклон | 168,0 | Вероятность согласия | 0,96750 |
Оценка параметров генератора расстояний перемещения.
Оценка распределения расстояний перемещений и параметров этих распределений сталкивается со значительными трудностями. Эти проблемы связаны со следующими причинами:
· органы государственной статистики не ведут учета перемещений городского населения.
· общие обследования пассажиропотоков на городских сетях общественного транспорта давно не проводились;
· имеющиеся устаревшие данные по пассажиропотокам и расстояниям поездок использовать невозможно, так как они не рассматривают всю совокупность перемещений, а только поездки на общественном транспорте;
· отчетные данные предприятий общественного транспорта дают лишь приблизительную оценку средних расстояний поездок и не дают информации об их распределении по длине. Кроме того, по отчетным данным невозможно оценить пешие перемещения;
· натурные обследования пеших перемещений практически невозможны из-за неопределенности самого объекта обследования;
· опросы населения дают неточную информацию, так как респонденты не всегда помнят количества и расстояния своих перемещений в ретроспективе. Особенно это касается пеших перемещений;
· данные, полученные на предприятиях, о местах жительства работников и анкетирование этих работников относительно достоверно определяют лишь трудовые перемещения населения и не дают картины перемещений с культурно-бытовыми целями;
Таблица 35 Распределение расстояний перемещения по длине для г. Усть-Каменогорска..
Диапазон расстояний, км | Число перемещений | Частота перемещений | |
от | до | ||
15 | 6 | 0,0041 |
Таким образом, наиболее приемлемым способом оценки расстояний перемещения городского населения является сочетание опросов населения и анкетирования его на рабочих местах.
В результате проведенных исследований был проведен опрос 471 респондента и обработано 124 анкеты на рабочих местах, что –дало информацию о 1972 перемещениях жителей г. Усть-Каменогорска. Несмотря на большое количество перемещений построить детального распределения по длине на их основе оказалось невозможным. Это связано с тем, что респонденты усредняют при ответах расстояния перемещений, а при анкетировании расстояние «дом-работа» априорно дают усреднение расстояний трудовых перемещений. Поэтому, при большом количестве разбиений интервала расстояний распределение дает четко выраженную многомодальность. Поэтому, по результатам опроса было построено распределение в 5-ти интервалах, ширина которых позволяет устранить явление многомодальности. Это распределение использовалось в качестве опорного при оценке параметров генератора случайных чисел, имитирующего расстояния перемещений в городе. Вид этого распределения представлен в табл. 35.Проверялись гипотезы о распределении расстояний перемещения по нормальному закону, гамма-закону и распределению Вейбулла. Лучшее согласие получено для гамма-закона распределения. Алгоритм подбора параметров гамма-распределения аналогичен рассмотренному выше для генератора душевых доходов. Результаты подбора представлены в табл. 36.
Таблица 36 Подбор параметров генератора случайных чисел для расстояний перемещений населения г. Усть-Каменогорска.
Диапазон расстояний, м | Факт. распределение | Расч. распределение | Отклонение | Квадрат отклонения | |
менее | 1000 | 0,0497 | 0,0582 | -0,00852 | 0,00007 |
1000 | 2000 | 0,1176 | 0,1014 | 0,01622 | 0,00026 |
2000 | 3000 | 0,1176 | 0,1200 | -0,00232 | 0,00001 |
3000 | 4000 | 0,1176 | 0,1211 | -0,00346 | 0,00001 |
4000 | 5000 | 0,1176 | 0,1121 | 0,00557 | 0,00003 |
5000 | 6000 | 0,1176 | 0,0982 | 0,01947 | 0,00038 |
6000 | 7000 | 0,0578 | 0,0828 | -0,02499 | 0,00062 |
7000 | 8000 | 0,0578 | 0,0679 | -0,01011 | 0,00010 |
8000 | 9000 | 0,0578 | 0,0545 | 0,00327 | 0,00001 |
9000 | 10000 | 0,0578 | 0,0431 | 0,01473 | 0,00022 |
10000 | 11000 | 0,0578 | 0,0336 | 0,02425 | 0,00059 |
11000 | 12000 | 0,0183 | 0,0259 | -0,00760 | 0,00006 |
12000 | 13000 | 0,0183 | 0,0197 | -0,00148 | 0,00000 |
13000 | 14000 | 0,0183 | 0,0149 | 0,00331 | 0,00001 |
более | 14000 | 0,0041 | 0,0112 | -0,00718 | 0,00005 |
Параметр А | 2381 | ||||
Параметр В | 2,42 | ||||
Среднее | 5750 | Критерий Хи-квадрат | 0,00243 | ||
Ст. отклон | 3700 | Вероятность согласия | 0,96072 |
Вероятность согласия расчетного и фактического распределений расстояний перемещения по длине достаточно высокая, поэтому параметры для гамма-закона распределения, использующегося в генераторе случайных чисел, имитирующем расстояния перемещения населения приняты в соответствии с приведенными в табл. 36.
Остальные данные для модели были приняты в соответствии с табл. 37.
Таблица 37 Исходные данные для модели
Фактор | Значение | Источник |
Площадь города, км2 | 670 | [85] |
Население, тыс. чел | 314 | [85] |
Подвижность населения, перемещений/чел/сутки | 1,43 | Обследование |
Длина маршрутной сети ГПТОП, км | 1115 | Центр управления городским транспортом (ЦУГТ) |
Число эксплуатационных единиц ГПТОП, ед | 316 | Данные ЦУГТ |
Тариф за проезд в ГПТОП, тенге | 25 | По факту |
Ставка переменных затрат ГПТОП, тенге/км | 57,45 | Расчетно |
Ставка постоянных затрат ГПТОП, тыс. тенге/ед./год | 277 | Расчетно |
Доля самодеятельного населения | 0,773 | [85] |
Ставка переменных затрат легкового автомобиля, тенге/км | 7,2 | Расчетно |
Стоимость легкового автомобиля, тыс. тенге | 441 | Рыночное предложение |
Стоимость парковки, тенге | 0 | |
Расстояние до гаража (парковки), м | 250 | Обследование |
Число поездок в год на личном автомобиле, ед/авт/год | 260 | Обследование |
Средний душевой доход, тенге/мес | 6120 | Обследование |
Среднее расстояние перемещения, м | 5750 | Обследование |
Результаты идентификации модели.
В качестве контролируемых факторов были отобраны те, которые могут быть определены фактически с приемлемой надежностью. Это:
- доля пеших перемещений в общей структуре;
- доля перемещений на ГПТОП в общей структуре;
- доля перемещений на личном автомобиле в общей структуре;
- объем перевозок ГПТОП в городе;
- пассажирооборот на ГПТОП сообщении;
- среднее расстояние перемещения в городе;
Для указанных выше исходных данных был проведен расчет на модели. Расчетные данные сравнивались с фактическими. По результатам этого сравнения делается вывод о адекватности модели исследуемому процессу. Результаты сравнения расчетных и фактических показателей приведены в табл. 38.
Таблица 38 Сравнение расчетных и фактических показателей для г. Усть-Каменогорска
Показатель | Факт. значение | Расч. значение | Отклонение | Ошибка в % |
Доля пеших перемещений в общей структуре | 0,378 | 0,364 | 0,014 | 3,70% |
Доля перемещений на ГПТОП в общей структуре | 0,355 | 0,370 | -0,015 | -4,22% |
Доля перемещений на личном автомобиле в общей структуре | 0,263 | 0,266 | -0,003 | -1,14% |
Объем перевозок ГПТОП в городе, млн. пасс/год | 57,98 | 58,68 | -0,7 | -1,21% |
Пассажирооборот на ГПТОП, млн. пкм/год | 442 | 430 | 12 | 2,71% |
Среднее расстояние перемещения на ГПТОП, км | 7,62 | 7,33 | 0,29 | 3,84% |
Средняя величина ошибки по всем рассматриваемым показателям равна 4,2%, что допустимо при оценочных расчетах.
Еще по теме 4.3.1 Идентификация по данным г. Усть-Каменогорска:
- Оценочное зонирование городской территории (на примере г. Усть-Кута Иркутской области)
- Служба управления правами на доступ к данным
- ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТОВАРОВ
- Программа идентификации клиентов
- Глава 2. АНАЛИЗ АКТИВОВ, КАПИТАЛА И ОБЯЗАТЕЛЬСТВ ПО ДАННЫМ БУХГАЛТЕРСКОГО БАЛАНСА
- ГЛАВА 12. КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПО ДАННЫМ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ
- Идентификация факторов риска
- 12.2. РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА ОРГАНИЗАЦИИ ПО ДАННЫМ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ
- 20.6.1. ОТКРЫТЫЙ ДОСТУП К ПРОЕКТНЫМ ДАННЫМ В АРХИТЕКТУРЕ КЛИЕНТ-СЕРВЕР
- Анализ структуры и динамики прибыли до налогообложения по данным отчетности
- Глава 30 АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ДАННЫМ БУХГАЛТЕРСКОЙ ОТЧЕТНОСТИ
- 1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ВАЛЮТНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА
- 14.1. ИДЕНТИФИКАЦИЯ РИСКОВ
- Анализ сущности и основных понятий процедуры идентификации
- ' Идентификация рисков
- 5.5. Радиочастотная идентификация
- Идентификация сделки
- 5.3. МЕТОДИКА АНАЛИЗА ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ ПО ДАННЫМ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
- 2.9. Раздел 1 "Сумма налога, подлежащая уплате в бюджет, по данным налогоплательщика" Декларации