О применении алгоритма машинного обучения для оценки емкости регионального розничного рынка моторных топлив
DOI:
https://doi.org/10.25806/ma-1501Ключевые слова:
маркетинговые исследования, рынок нефтепродуктов, АЗС, региональные рынки, определение конкуренции, моторное топливо, автомобильный бензин, дизельное топливо, градиентный бустингАннотация
В статье приводится описание модели оценки емкости регионального розничного рынка автомобильного бензина и дизельного топлива, созданной с использованием алгоритма градиентного бустинга и внедренной в отечественную консалтинговую практику в 2016–2019 гг. Автором изложены основные этапы сбора и обработки информации; рассмотрены факторы, ограничивающие применение модели и точность получаемых результатов; описаны сценарии практического применения полученных данных.
Статья опубликована: 30.04.2023
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Маркетинг в России и за рубежом». Все права защищены. Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=8819
Библиографические ссылки
1. Российский топливный союз [Электронный ресурс]. URL: rfu.ru/ (дата обращения: 04.11.2022).
2. Росстат: Количество автозаправочных станций (АЗС) по субъектам Российской Федерации на конец 2020 г. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Количество АЗС (1).xls (дата обращения: 09.11.2022).
3. Автозаправочные и газозаправочные станции // «ОМТ-Консалт» [Электронный ресурс]. URL: omt-consult.ru/services/directory/avtozapravochnye_stancii_azs2/ (дата обращения: 04.11.2022).
4. Пункты заправок АО «Чукотснаб»//«Чукотснаб» [Электронный ресурс]. URL: chukotsnab.ru/fuelings (дата обращения: 04.11.2022).
5. Производство нефтепродуктов // Министерство энергетики РФ [Электронный ресурс]. URL: minenergo.gov.ru/node/1213 (дата обращения: 04.11.2022).
6. Биев А.А. Региональный рынок нефтепродуктов Мурманской области // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2011. – № 2 (28). – С. 120–122.
7. Проскурин А.О. Моделирование и анализ регионального рынка нефтепродуктов (на примере Ивановской области): автореф. дис … канд. экон. наук: 08.00.13. – Иваново, 2008. – 15 с.
8. Вольхин Р.А. Рынок моторного топлива Санкт-Петербурга: состояние, тенденции // Неделя науки СПбПУ: матер. науч. конф. с междунар. участием. – СПб.: Изд-во СПбПУ, 2017. – Ч. 2.
9. Ленкова О.В., Чистякова Г.А. Методический подход к обоснованию розничных цен на нефтепродукты // Современная конкуренция. – 2012. – № 1 (31). – С. 50–63.
10. Горлачев П.В. Региональные рынки нефтепродуктов и автомобильного топлива: особенности и перспективы в условиях обострения межотраслевой конкуренции / П.В. Горлачев, С.Н. Загнитко, А.А. Бухтаяров // Вопросы устойчивого развития общества. – 2020. – № 6. – С. 139–161.
11. Щепакин М.Б., Солкина А.А. К разработке модели регулирования регионального отраслевого рынка нефтепродуктов // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 4–2 (81) – С. 301–307.
12. Кантуев А.В., Султанова Д.Ш. Анализ структуры региональных рынков сбыта нефтепродуктов Приволжского федерального округа // Практический маркетинг. – 2006. – № 11 (117). – С. 14–20.
13. Краснова М.И. Совершенствование методики оценки конкуренции на региональном рынке нефтепродуктов // Вестник Перм. ун-та. Экономика. – 2012. – Вып. 2 (13). – С. 15–19.
14. Сурикова С.П., Краснова Т.Л. Анализ рыночной концентрации на региональном рынке нефтепродуктов // Академический журнал Западной Сибири. – 2012. – № 6. – С. 66–67.
15. Филькин М.Е. Региональные розничные рынки нефтепродуктов в России: предпосылки и особенности формирования // Региональная экономика и управление: элект. науч. журнал. – 2017. – № 2 (50). – С. 6.
16. Хуснутдинов А.Ф. Сбытовое подразделение вертикально-интегрированной нефтяной компании на региональном рынке нефтепродуктов / А.Ф. Хуснутдинов // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. – 2010. – № 4. – С. 48–51.
17. Dieter Pennerstorfer, Christoph Weiss. Spatial clustering and market power: Evidence from the retail gasoline market // Regional Science and Urban Economics. – 2013. – Vol. 43. – Iss. 4. – Pp. 661–675.
18. Houde, Jean-François. (2012). Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline. American Economic Review, 102 (5): 2147–82.
19. Chan T.Y., Padmanabhan V. & Seetharaman P.B. (2007). An Econometric Model of Location and Pricing in the Gasoline Market. Journal of Marketing Research, 44 (4), p. 622–635.
20. Hastings Justine S. (2004). Vertical Relationships and Competition in Retail Gasoline Markets: Empirical Evidence from Contract Changes in Southern California. American Economic Review, 94 (1). – Pp. 317–328.
21. Bell S., et al. (2020) Automated data extraction from historical city directories: The rise and fall of mid-century gas stations in Providence, RI. PLoS ONE 15 (8): e0220219.
22. Applebaum William (1965). Can Store Location Research be A Science? Economic Geography, 41:3, p. 234–237.
23. Белоусов В.В., Иванова Т.А., Трофимова В.Ш. Статистический обзор рынка лома черных металлов в РФ // Теория и технология металлургического производства. – 2016. – № 1 (18). – С. 76–80.
24. Кравец А.С., Чеботарева Е.А. Развитие логистики перевозки зерна в железнодорожно-морском сообщении (на примере Южного региона) // Вестник Ростов. гос. ун-та путей сообщения. – 2017. – № 3 (67). – С. 102–112.
25. Региональные балансы спроса и предложения нефтепродуктов в РФ // ИГ «Петромаркет» [Электронный ресурс]. URL: petromarket.ru/services/web-system_access/regional_supply_and_demand_balances_for_petroleum_products_in_the_russian_ federation/ (дата обращения: 04.11.2022).
26. Hague P.N., Hague N. and Morgan C. Market Research in Practice: A Guide to the Basics. Kogan Page Publishers. – L., 2004. – Pp. 17, 19.
27. Friedman J.H. (2002). Stochastic Gradient Boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 28: p. 367–78.
28. Zhang Z., Zhao Y., Canes A., Steinberg D., Lyashevska O. Written on behalf of AME Big-Data Clinical Trial Collaborative Group. Predictive analytics with gradient boosting in clinical medicine. Ann Transl Med. – 2019. – Apr. 7 (7):152.
29. Pedro Carmona, Francisco Climent, Alexandre Momparler. Predicting failure in the U.S. banking sector: An extreme gradient boosting approach // International Review of Economics & Finance. – 2019. – Vol. 61. – Pp. 304–323.
30. Samir Touzani, Jessica Granderson, Samuel Fernandes. Gradient boosting machine for modeling the energy consumption of commercial buildings // Energy and Buildings. – 2018. – Vol. 158. – Pp. 1533–1543.
31. Горшенин А.К., Мартынов О.П. Гибридные модели экстремального градиентного бустинга для восстановления пропущенных значений в данных об осадках // Информатика и ее применение. – 2019. – Т. 13. – № 3. – С. 34–40.
32. Лебедев А.В. Изучение изменения растительного покрова заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования Земли // Лесохозяйственная информация. – 2020. – № 2. – С. 43–53.
33. Наумов С.А. и др. Опыт использования удаленного доступа и предсказательной аналитики состояния энергетического оборудования // Теплоэнергетика. – 2018. – № 4. – С. 21–33.
34. Fedorov N. & Petrichenko Yu. (2020). Gradient Boosting–Based Machine Learning Methods in Real Estate Market Forecasting. Conference: 8th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS 2020).
35. Pandas [Электронный ресурс]. URL: pandas.pydata.org/(дата обращения: 04.11.2022).
36. Свидетельство о регистрации базы данных № 2017621177, «ОМТ-Консалт».
37. Белов Е.И. Апробация CATI как метода сбора детальной отраслевой информации // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2019. – № 4. – С. 254–263.
38. Кому не капает: как решить проблемы независимых АЗС // МИЦ «Известия» [Электронный ресурс]. URL: iz.ru/1237226/dmitrii-alekseev/komu-ne-kapaet-kak-reshit-problemy-nezavisimykh-azs (дата обращения: 04.11.2022).
39. Частные АЗС – бизнес на грани банкротств? Обзор // ИГ «Интерфакс [Электронный ресурс]. URL: interfax.ru/business/780157 (дата обращения: 04.11.2022).
40. Кондрашова А.В. и др. Направления повышения эффективности функционирования фирмы // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 2. – С. 58–63.
41. Кисляков А.Н. Модель поведения участников розничного рынка топлива в условиях информационной асимметрии // Экономические отношения. – 2019. – Т. 9. – № 1. – С. 219–234.
42. Поляков В.М., Абдуллаев О.Р. Метод определения оптимальных мест размещения АЗС вдоль трассы на основе имитационной модели обращения автомобилистов к заправке топливом // Научный журнал Российского газового общества. – 2017. – № 4. – С. 37–42.
43. Безродный А.А. Системный анализ и построение структур эффективного управления сетями АЗС // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2020. – Т. 10. – № 1. – С. 96–105.
44. Селюгина О.Н. Особенности оценки рыночной стоимости автозаправочных станций // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2013. – № 1 (4). – С. 71–79.
45. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Анализ пульсаций системы расселения Московской агломерации с использованием данных сотовых операторов // Региональные исследования. – 2018. – № 2 (60). – С. 68–78.
46. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. – 2015. – № 1. – С. 43–66.
2. Росстат: Количество автозаправочных станций (АЗС) по субъектам Российской Федерации на конец 2020 г. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Количество АЗС (1).xls (дата обращения: 09.11.2022).
3. Автозаправочные и газозаправочные станции // «ОМТ-Консалт» [Электронный ресурс]. URL: omt-consult.ru/services/directory/avtozapravochnye_stancii_azs2/ (дата обращения: 04.11.2022).
4. Пункты заправок АО «Чукотснаб»//«Чукотснаб» [Электронный ресурс]. URL: chukotsnab.ru/fuelings (дата обращения: 04.11.2022).
5. Производство нефтепродуктов // Министерство энергетики РФ [Электронный ресурс]. URL: minenergo.gov.ru/node/1213 (дата обращения: 04.11.2022).
6. Биев А.А. Региональный рынок нефтепродуктов Мурманской области // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2011. – № 2 (28). – С. 120–122.
7. Проскурин А.О. Моделирование и анализ регионального рынка нефтепродуктов (на примере Ивановской области): автореф. дис … канд. экон. наук: 08.00.13. – Иваново, 2008. – 15 с.
8. Вольхин Р.А. Рынок моторного топлива Санкт-Петербурга: состояние, тенденции // Неделя науки СПбПУ: матер. науч. конф. с междунар. участием. – СПб.: Изд-во СПбПУ, 2017. – Ч. 2.
9. Ленкова О.В., Чистякова Г.А. Методический подход к обоснованию розничных цен на нефтепродукты // Современная конкуренция. – 2012. – № 1 (31). – С. 50–63.
10. Горлачев П.В. Региональные рынки нефтепродуктов и автомобильного топлива: особенности и перспективы в условиях обострения межотраслевой конкуренции / П.В. Горлачев, С.Н. Загнитко, А.А. Бухтаяров // Вопросы устойчивого развития общества. – 2020. – № 6. – С. 139–161.
11. Щепакин М.Б., Солкина А.А. К разработке модели регулирования регионального отраслевого рынка нефтепродуктов // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 4–2 (81) – С. 301–307.
12. Кантуев А.В., Султанова Д.Ш. Анализ структуры региональных рынков сбыта нефтепродуктов Приволжского федерального округа // Практический маркетинг. – 2006. – № 11 (117). – С. 14–20.
13. Краснова М.И. Совершенствование методики оценки конкуренции на региональном рынке нефтепродуктов // Вестник Перм. ун-та. Экономика. – 2012. – Вып. 2 (13). – С. 15–19.
14. Сурикова С.П., Краснова Т.Л. Анализ рыночной концентрации на региональном рынке нефтепродуктов // Академический журнал Западной Сибири. – 2012. – № 6. – С. 66–67.
15. Филькин М.Е. Региональные розничные рынки нефтепродуктов в России: предпосылки и особенности формирования // Региональная экономика и управление: элект. науч. журнал. – 2017. – № 2 (50). – С. 6.
16. Хуснутдинов А.Ф. Сбытовое подразделение вертикально-интегрированной нефтяной компании на региональном рынке нефтепродуктов / А.Ф. Хуснутдинов // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. – 2010. – № 4. – С. 48–51.
17. Dieter Pennerstorfer, Christoph Weiss. Spatial clustering and market power: Evidence from the retail gasoline market // Regional Science and Urban Economics. – 2013. – Vol. 43. – Iss. 4. – Pp. 661–675.
18. Houde, Jean-François. (2012). Spatial Differentiation and Vertical Mergers in Retail Markets for Gasoline. American Economic Review, 102 (5): 2147–82.
19. Chan T.Y., Padmanabhan V. & Seetharaman P.B. (2007). An Econometric Model of Location and Pricing in the Gasoline Market. Journal of Marketing Research, 44 (4), p. 622–635.
20. Hastings Justine S. (2004). Vertical Relationships and Competition in Retail Gasoline Markets: Empirical Evidence from Contract Changes in Southern California. American Economic Review, 94 (1). – Pp. 317–328.
21. Bell S., et al. (2020) Automated data extraction from historical city directories: The rise and fall of mid-century gas stations in Providence, RI. PLoS ONE 15 (8): e0220219.
22. Applebaum William (1965). Can Store Location Research be A Science? Economic Geography, 41:3, p. 234–237.
23. Белоусов В.В., Иванова Т.А., Трофимова В.Ш. Статистический обзор рынка лома черных металлов в РФ // Теория и технология металлургического производства. – 2016. – № 1 (18). – С. 76–80.
24. Кравец А.С., Чеботарева Е.А. Развитие логистики перевозки зерна в железнодорожно-морском сообщении (на примере Южного региона) // Вестник Ростов. гос. ун-та путей сообщения. – 2017. – № 3 (67). – С. 102–112.
25. Региональные балансы спроса и предложения нефтепродуктов в РФ // ИГ «Петромаркет» [Электронный ресурс]. URL: petromarket.ru/services/web-system_access/regional_supply_and_demand_balances_for_petroleum_products_in_the_russian_ federation/ (дата обращения: 04.11.2022).
26. Hague P.N., Hague N. and Morgan C. Market Research in Practice: A Guide to the Basics. Kogan Page Publishers. – L., 2004. – Pp. 17, 19.
27. Friedman J.H. (2002). Stochastic Gradient Boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 28: p. 367–78.
28. Zhang Z., Zhao Y., Canes A., Steinberg D., Lyashevska O. Written on behalf of AME Big-Data Clinical Trial Collaborative Group. Predictive analytics with gradient boosting in clinical medicine. Ann Transl Med. – 2019. – Apr. 7 (7):152.
29. Pedro Carmona, Francisco Climent, Alexandre Momparler. Predicting failure in the U.S. banking sector: An extreme gradient boosting approach // International Review of Economics & Finance. – 2019. – Vol. 61. – Pp. 304–323.
30. Samir Touzani, Jessica Granderson, Samuel Fernandes. Gradient boosting machine for modeling the energy consumption of commercial buildings // Energy and Buildings. – 2018. – Vol. 158. – Pp. 1533–1543.
31. Горшенин А.К., Мартынов О.П. Гибридные модели экстремального градиентного бустинга для восстановления пропущенных значений в данных об осадках // Информатика и ее применение. – 2019. – Т. 13. – № 3. – С. 34–40.
32. Лебедев А.В. Изучение изменения растительного покрова заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования Земли // Лесохозяйственная информация. – 2020. – № 2. – С. 43–53.
33. Наумов С.А. и др. Опыт использования удаленного доступа и предсказательной аналитики состояния энергетического оборудования // Теплоэнергетика. – 2018. – № 4. – С. 21–33.
34. Fedorov N. & Petrichenko Yu. (2020). Gradient Boosting–Based Machine Learning Methods in Real Estate Market Forecasting. Conference: 8th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support (ITIDS 2020).
35. Pandas [Электронный ресурс]. URL: pandas.pydata.org/(дата обращения: 04.11.2022).
36. Свидетельство о регистрации базы данных № 2017621177, «ОМТ-Консалт».
37. Белов Е.И. Апробация CATI как метода сбора детальной отраслевой информации // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2019. – № 4. – С. 254–263.
38. Кому не капает: как решить проблемы независимых АЗС // МИЦ «Известия» [Электронный ресурс]. URL: iz.ru/1237226/dmitrii-alekseev/komu-ne-kapaet-kak-reshit-problemy-nezavisimykh-azs (дата обращения: 04.11.2022).
39. Частные АЗС – бизнес на грани банкротств? Обзор // ИГ «Интерфакс [Электронный ресурс]. URL: interfax.ru/business/780157 (дата обращения: 04.11.2022).
40. Кондрашова А.В. и др. Направления повышения эффективности функционирования фирмы // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 2. – С. 58–63.
41. Кисляков А.Н. Модель поведения участников розничного рынка топлива в условиях информационной асимметрии // Экономические отношения. – 2019. – Т. 9. – № 1. – С. 219–234.
42. Поляков В.М., Абдуллаев О.Р. Метод определения оптимальных мест размещения АЗС вдоль трассы на основе имитационной модели обращения автомобилистов к заправке топливом // Научный журнал Российского газового общества. – 2017. – № 4. – С. 37–42.
43. Безродный А.А. Системный анализ и построение структур эффективного управления сетями АЗС // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2020. – Т. 10. – № 1. – С. 96–105.
44. Селюгина О.Н. Особенности оценки рыночной стоимости автозаправочных станций // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. – 2013. – № 1 (4). – С. 71–79.
45. Махрова А.Г., Бабкин Р.А. Анализ пульсаций системы расселения Московской агломерации с использованием данных сотовых операторов // Региональные исследования. – 2018. – № 2 (60). – С. 68–78.
46. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. – 2015. – № 1. – С. 43–66.
Загрузки
Опубликован
2023-04-30
Выпуск
Раздел
Статьи