Тарифы жд билеты: Сезонные изменения ЖД тарифов на 2022

Курский жд вокзал Москвы — тарифы на жд билеты Курского вокзала

Новогодние тарифы РЖД повергают пассажиров в шок

Развитие внутреннего туризма в России уперлось в новую преграду по милости «Российских железных дорог»: россиян, затеявших романтическое новогоднее путешествие в Сочи, или неутомимых бизнесменов, вынужденных проводить канун празднования Нового года в разъездах, ОАО РЖД «поздравляет» тройным тарифом на билеты.

Сайт «Российских железных дорог» может быть полезен не только для проверки актуального расписания поездов и выбора живописных обоев для рабочего стола компьютера: важнейшей информацией для пассажиров является страница «Сезонные изменения тарифов в 2015 году», где указаны дифференцированные по календарным периодам текущего года индексы изменения тарифов на перевозки пассажиров в дальнем следовании в поездах «Федеральной пассажирской компании» внутригосударственного сообщения.

Исходя из официальных данных ОАО РЖД, в преддверии Нового года тарифы будут увеличены: с 24 по 29 декабря надбавка за билет составит 15%, с 30 по 31 декабря — 20%, а за постновогодние передвижения до 11 января стоимость билета увеличивается на 10%.

Сезонные изменения тарифов РЖД в 2015 году, скриншот сайта rzd.ru.

Однако на практике эти данные работают вовсе не так, как заявлено в публичной оферте ОАО РЖД: в канун Нового года стоимость билета по некоторым направлениям составит 300% от изначальной цены.

Загадочный и, забегая наперед, незаконный подход РЖД к предпраздничному ценоформированию можно проследить, например, по тарифам на билеты до Адлера. Если 20 декабря билет в купе фирменного двухэтажного 104-го поезда обойдется пассажиру в 5 394 рубля, то ценник на 28 декабря никак не соответствует заявленным РЖД наценкам:

Цены на билет до Адлера на 20.12.2015, скриншот сайта rzd. ru.

За неделю стоимость того же билета вырастет буквально втрое: стоимость купе на поезд № 104 В «Адлер — Москва» за три дня до повсеместной трансляции «Иронии судьбы» составит 14 754 рубля:

Цены на билет до Адлера на 28.12.2015, скриншот сайта rzd.ru.

Правозащитник и адвокат Виталия Трофимова в беседе с «Ридусом» дала правовую оценку ситуации с «новогодними» тарифами РЖД. По ее словам, явное расхождение заявленной стоимости билетов и непосредственно выкупной цены указывает на грубейшие нарушения норм права, допущенные РЖД. Речь, в частности, идет о нарушении положений Федеральных законов «О рекламе», «О защите прав потребителей», а также о прямом обмане потребителей при предоставлении недостоверной информации.

Исходя из смысла ст. 5 ФЗ
«О рекламе», недобросовестная реклама не допускается, поскольку она вводит потребителя в заблуждение относительно рекламируемого товара или услуг в отношении товара посредством имитации (копирования или подражания) общего проекта, текста, рекламных формул, изображений, используемых в рекламе других товаров, либо посредством злоупотребления доверием физических лиц или недостатком у них опыта, знаний, в том числе в связи с отсутствием в рекламе части существенной информации.

ОАО РЖД нарушен п. 4 ч. 3 статьи 5 Федерального закона «О рекламе», выразившимися в распространении рекламы, содержащей не соответствующие действительности сведения о стоимости или цене товара,
констатирует юрист.

Согласно п. 1 ст. 10 ФЗ «О защите прав потребителей», продавец обязан своевременно предоставлять всю необходимую и достоверную информацию о товарах, давая клиенту возможность сделать обдуманный правильный выбор. П. 2 ст. 10 уточняет: среди таких сведений должны быть точная цена в рублях вплоть до копейки и полные условия приобретения товара.

Кроме того, продолжает адвокат,
Кодекс РФ об административных правонарушениях предусматривает ответственность за предоставление недостоверной информации о цене товара. В частности, статья 14.7. Согласно ей, предоставление недостоверной информации о цене товара — прямой обман потребителей.

Поэтому покупатели указанных железнодорожных билетов в силу п.  1 ст. 12 Закона РФ «О защите прав потребителей» имеют полное право потребовать возврата переплаченной суммы за билеты, поскольку она не соответствует заявленной ОАО РЖД на сайте в качестве рекламы, равно как и потребовать в судебном порядке компенсацию морального вреда,
настаивает юрист.

В свою очередь член Общественной палаты РФ, правозащитник Георгий Федоров подтвердил «Ридусу» свое намерение обратиться с собранной «Ридусом» информацией о «праздничных» тарифах ОАО РЖД в Федеральную антимонопольную службу, Госдуму РФ и к президенту России.

«Эту информацию нужно предавать гласности, чтобы общество узнало, как государственная монополия фактически необоснованно повышает тарифы. Нужно обращаться в эти государственные и общественные органы, чтобы они привели в чувства госмонополии, которые в кризис живут как в последний день, пытаясь де факто получать сверхприбыль», — отметил Федоров.

При этом госмонополии не хотят нести бремя социальных проблем, которые есть у государства. Это безобразие: железная дорога — это ведь не просто какая-то коммерческая организация, это фактически артерия страны, осуществляющая пассажироперевозки и коммуникации. Это то, что объединяет страну. Когда происходит отток клиентов, это бьет по качеству жизни, социальной обстановке страны. Это неприемлемо,заключил общественник.

Читайте далее:

• Брак ниже, эффективность выше
• Треть топ-менеджеров РЖД может уйти в отставку
• Путин пообещал демонополизировать РЖД
• Минэкономразвития хочет разбить РЖД на две компании

Билеты, стоимость и срок действия — Železničná spoločnosť Slovensko a.s.

Тариф

• Наши тарифы на внутренние билеты рассчитываются в соответствии с нашим прейскурантом на основе фактических километров пути. Расстояния в километрах указаны в наших расписаниях поездов.
• Тарифы от станций Tatra Electric Railway до других станций в Словакии и обратно рассчитываются как сумма тарифов на обе линии. Та же процедура применяется к тарифам на поездки от/до станций Cog Railway между Штрбой и Штрбске Плесо.
• Внутренний билет на поезда SC или EC состоит из стоимости проезда и сбора на поезд SC или EC

Срок действия внутренних билетов

• Билеты на расстояние до 100 км действительны в день, указанный на них, и на следующий день до 4:00
• Билеты на расстояние свыше 100 км действительны в день, указанный на них, и на следующий день до 12:00.
• Билеты туда и обратно на расстояние до 100 км имеют такое же действие, как билеты в один конец на расстояние до 100 км.
• Билеты туда и обратно на расстояние свыше 100 км действительны до 24 часов 3-х суток их действия.
• Поездка на поезде должна быть начата в первый день действия.

Обычный тариф (2-й класс)

Ссылка

РЕГИОНАЛЬНЫЙ (2 класс)

Ссылка

Стоимость проезда для граждан в возрасте 70 лет и старше (2 класс)

Ссылка

Тариф для лиц с тяжелыми формами инвалидности/карты ТЗП и ТЗП-С (2 класс)

Ссылка

JUNIOR RAILPLUS и SENIOR RAILPLUS (2-й класс)

Ссылка

КЛАСИК РЕЙЛПЛЮС и ГРУППА (2-й класс)

Ссылка

МАКСИ КЛАСИК

Звено

Абонементы на выбранные маршруты

Ссылка

Студенческие абонементы на выбранные маршруты

Ссылка

Tatra Electric Railways Тариф

Ссылка

Тариф 1-го класса

Ссылка

Плата за поезда EC и SC

Ссылка

Бронирование

Ссылка

Велосипед и багаж

Ссылка

Отправления Kurier

Ссылка

Автопоезд

Звено

Надбавки, цены, сборы

Ссылка

Оптимизация стоимости проезда на высокоскоростной железной дороге Китая на основе поведения пассажиров при выборе а доходы HSR все еще можно увеличить за счет оптимизации структуры тарифов на билеты.

В отличие от нынешней единой и неизменной структуры тарифов, в этом документе исследуется применение многоуровневых тарифов в HSR Китая. Исходя из того, что одновременно для каждого пункта отправления-назначения (O-D) может предлагаться только один класс тарифа, в этом документе рассматриваются вопросы о том, как со временем корректировать цену билета, чтобы максимизировать доход. Во-первых, на основе стратегии кусочного ценообразования строится модель оптимизации стоимости билета, которая может быть преобразована в решаемую выпуклую программу. Затем, на основе анализа регулярности прибытия пассажиров с использованием исторических данных о билетах линии ВСМ Пекин-Шанхай, проводится несколько экспериментов с использованием предложенного в статье метода для изучения свойств оптимальной схемы многоуровневого тарифа.

1. Введение

1.1. История исследований

Конкуренция между железнодорожными пассажирскими перевозками и другими видами пассажирских перевозок становится все более жесткой. В этой ситуации нынешняя единая и неизменная структура тарифов постепенно становится препятствием для увеличения доходов железной дороги и развития железнодорожной системы. Статистические данные, предоставленные компанией Пекин-Шанхайская высокоскоростная железная дорога (ВСМ) за 2014 год, показывают, что 13 процентов поездов имели коэффициент загрузки менее 65 процентов. Теоретически и на практике было подтверждено, что скидка на предварительную покупку, основанная на неопределенности и оценке спроса на поездки, может помочь в достижении эффективного распределения пропускной способности [1]. Следовательно, по сравнению с единой и неизменной структурой тарифа, многоуровневая структура тарифа может увеличить коэффициент использования ресурсов, в результате чего улучшится доход железнодорожной компании.

В данной статье предлагается многоуровневая структура тарифа для высокоскоростной железной дороги Китая. Исходя из того, что для каждой пары пунктов отправления и назначения (O-D) одновременно может быть предложен только один класс тарифа, в этой статье рассматривается, как корректировать цену билета с течением времени на основе поведения пассажиров при выборе для каждого O-D.

1.2. Обзор литературы

В ряде предыдущих работ были рассмотрены аспекты проблемы динамического ценообразования. Кинкейд и Дарлинг (1963) [2] заложили основу для изучения всесортной цены, построив две модели оптимизации для генерации оптимальных цен каждый раз с учетом того, объявлена ​​ли цена. Гальего и ван Ризин (1994) [3] проанализировали структурные характеристики оптимальной цены на единичный продукт, доказав, что оптимальное решение детерминированной задачи является верхней границей стохастической задачи. На этой основе Гальего и Ван Райзин (1997) [4] нашли верхнюю границу оптимального ожидаемого дохода, анализируя детерминированную версию проблемы для нескольких продуктов.

Ценообразование относится к тактической проблеме. На практическом уровне необходимы методы для динамического определения оптимального времени изменения цен. Для уникального изменения цены разрешено быть выше или ниже, Фэн и Гальего (1995) [5] выдвинули стратегию контроля, основанную на временном пороге, зависящем от количества непроданных товаров. На основе этой работы Feng and Xiao (2000) [6] расширили подход, позволив множественные изменения цен. В дальнейшей работе Feng and Xiao (2000) [7] допустили обратное изменение заданных цен.

Исследование динамического ценообразования началось поздно в Китае, где цена билета традиционно оставалась неизменной на протяжении десятилетий. С практической точки зрения Ши [8] преобразовал оптимальное решение в допустимое приближенное оптимальное решение. Чжан [9] применил теорию максимального вогнутого конверта для определения оптимальной скидки на проезд для каждого O-D поезда. С применением динамической теории игр Сюй и др. [10] установили динамическую модель ценообразования между HSR и авиаперевозками. Яо и др. [11] проанализировали стратегию ценообразования на ВСМ в коридоре Ухань-Гуанчжоу с учетом конкуренции между пассажирскими железнодорожными перевозками и другими видами транспорта. Bingyi [12] разработал модель динамического программирования для решения проблемы оптимизации доходов HSR с несколькими поездами, несколькими сегментами и несколькими классами, учитывая поведение пассажиров при выборе. Вэй и др. [13] построили двухуровневую модель программирования для задачи оптимизации стоимости проезда на высокоскоростных поездах с учетом преимуществ как железнодорожной единицы, так и пассажиров. На основе данных о работе высокоскоростной железной дороги Ли и Фу [14] изучили эластичность спроса, что является ключевой проблемой при оптимизации стоимости проезда. Чжэн и Лю [15] исследовали применение многоуровневого тарифа на высокоскоростной железной дороге Китая, при котором цены устанавливаются отдельно по O-D и по периоду времени.

В нашем исследовании каждый поезд представлен в виде линейной сети со станциями в качестве узлов и дуг, соединяющих обслуживаемые пары станций O-D. Стратегия многоуровневого тарифа создается для удовлетворения спроса каждого O-D. Оптимальная стоимость билета для каждого O-D с течением времени определяется пассажирским спросом, который колеблется в пределах определенного диапазона стандартного тарифа, либо в сторону увеличения, либо в сторону уменьшения. Оставшаяся часть статьи организована следующим образом. В следующем разделе мы представляем модель оптимизации стоимости билетов, основанную на кусочной политике ценообразования. В разделе 3 мы представляем несколько экспериментов и обсуждаем свойства схемы оптимального тарифа, основанной на результатах вычислений. В последнем разделе представлены выводы.

2. Методология

2.1. Постановка задачи и обозначения

В этой статье используются следующие обозначения.

Проблема, которую мы рассматриваем в статье, описывается следующим образом. Железнодорожная компания, работающая на рынке с несовершенной конкуренцией, продает билеты на поезд пассажирам с разными маршрутами O-D в течение ограниченного периода времени (период продажи билетов). До периода продажи билетов количество мест заранее определено и не может быть изменено, а после этого непроданные билеты имеют нулевую ликвидационную стоимость. Одно из решений тактического уровня, которое компания должна принять, — определить количество тарифных категорий и цену каждой категории для каждого O-D, чтобы максимизировать общий доход. Гальего и ван Ризин (1994) [3] показал, что оптимальная цена непрерывно меняется в зависимости от времени до отправления и количества оставшихся мест. Поскольку все время корректировать цену нереально, для практических целей применяется сдельная политика ценообразования, когда в любом интервале периода продажи билетов на О-Д открыт только один тарифный класс.

Транспортная услуга между парой последовательных станций определяется как ресурс , . Транспортная услуга между любой парой станций определяется как продукт, состоящий из одной или нескольких единиц ресурсов. Матрица инцидентности ресурс-продукт представляет собой матрицу 0-1, где ресурс используется продуктом и в противном случае. Начальная вместимость ресурса , количество мест в поезде. Период продажи билетов делится на несколько подпериодов, обозначающих количество подпериодов продукта и обозначающих продолжительность подпериода продукта. Для данного продукта сумма временных отрезков всех подпериодов равна продолжительности периода продажи билетов , который заканчивается, когда поезд отправляется из пункта отправления .

Клиентов обычно делят на две категории: близоруких и стратегических [16]. Стратегические клиенты оптимизируют свое покупательское поведение в соответствии со стратегией ценообразования компании, в то время как близорукие клиенты покупают продукт, как только его цена становится меньше их резервной цены. Чем дороже продукт, тем больше необходимо моделировать стратегических клиентов. Однако у клиентов не так много информации и времени для принятия стратегических решений при покупке железнодорожных билетов. Поэтому мы предполагаем миопическое поведение в этой статье.

Спрос пассажиров обычно характеризуется как процесс Пуассона, для которого спрос в течение определенного периода времени является стохастической переменной. В сетевой формулировке стохастический элемент значительно увеличивает сложность и сложность задачи. Следуя часто используемому методу, мы используем детерминированную модель как аппроксимацию стохастической задачи. Обозначим как плотность спроса (объем спроса в единицу времени) на продукт в подпериод . Согласно гипотезе несовершенной рыночной конкуренции спрос меняется вместе с ценой. Таким образом, плотность спроса описывается как функция времени и цены. Предполагается, что эта функция обладает следующими свойствами. (1) Функция спроса непрерывно дифференцируема и строго убывает с , то есть на допустимом наборе цен. Функция спроса имеет уникальную обратную функцию .(2) Норма дохода равна , которая предполагается непрерывно ограниченной вогнутой.

Примеры включают обычно используемую линейную функцию спроса и экспоненциальную функцию спроса.

2.2. Моделирование

Хотя мы ищем оптимальные цены, удобно использовать функцию плотности спроса , которая является уникальной обратной функцией цены, в качестве переменной решения модели. В этом случае модель оптимизации стоимости билетов имеет вид

. Целевая функция (1) состоит в том, чтобы максимизировать общий доход от всех продуктов за весь период продажи билетов. В этой статье мы предполагаем, что билеты продаются в порядке живой очереди. Таким образом, количество принятых запросов на бронирование ограничено только мощностью каждого ресурса, как показано в неравенстве (2). Неравенство (3) ограничивает диапазон, в котором цена колеблется вокруг базовой цены, с верхней границей, основанной на некотором психологическом пороге клиента, и нижней границей транспортных расходов железной дороги. Обозначим базисную цену продукта как , максимальный коэффициент колебаний в сторону понижения как , а максимальный коэффициент колебаний в сторону повышения как .

Согласно свойству 2 функции спроса целевая функция модели вогнута, и ограничения также вогнуты. Введя вышеприведенную модель можно преобразовать в выпуклую программу с целью минимизации , для которой точка K-T является оптимальным решением исходной задачи. Модель оптимизации стоимости билета ((1)–(3)) может быть решена путем нахождения точки K-T новой выпуклой программы.

3. Практический пример

3.1. Введение в кейс

Поезд G205 с низким коэффициентом загрузки использовался для проверки нашей стратегии универсального тарифа. Карта маршрута G205 (рис. 1) показывает, что в нашем случае имеется 3 ресурса: Юг-Запад Цзинань, Запад Цзинань-Восток Сюйчжоу, Восток Сюйчжоу-Нанкин и 6 продуктов: Запад Юг-Цзинань, Пекин Юг-Сюйчжоу Восток, Пекин. Юг-Нанкин-Юг, Цзинань-Запад-Сюйчжоу-Восток, Цзинань-Запад-Нанкин-Юг, Сюйчжоу-Восток-Нанкин. Матрица распределения ресурсов и продуктов имеет вид

Поезд G205 имеет пассажировместимость 1005 человек, таким образом, начальная вместимость каждого ресурса , .

Мы используем логарифмическую функцию спроса, обычно используемую в экономике для описания взаимосвязи между спросом и ценой:

В (5) – базисная цена, – плотность спроса при базовой цене, эластичность спроса по цене, отрицательный знак которой означает, что спрос и цена находятся в обратной зависимости. Единственная обратная функция (5), которая является выражением цены, равна

Ценовая эластичность спроса является ключевым параметром функции спроса, показывающим степень реакции спроса на изменение цены. Мы оценили ценовую эластичность спроса на O-D поезда G205 по данным о билетах на лето 2013 г., когда действовали скидки. Ценовая эластичность спроса, которая представляет собой отношение процентного изменения спроса и процентного изменения цены, может быть рассчитана с использованием следующего уравнения, а полученные оценки показаны в таблице 19.0037

Полученные оценки эластичности спроса по цене согласуются с существующими результатами исследований с точки зрения конкуренции между высокоскоростной железной дорогой и другими видами транспорта [14, 16]. Маршруты O-D Цзинань-Сюйчжоу, Сюйчжоу-Нанкин и Пекин-Цзинань превышают конкурентоспособное расстояние автомобильных перевозок, но меньше, чем у гражданской авиации. Таким образом, чувствительность спроса к цене для этих O-D слаба. Цзинань-Нанкин и Пекин-Сюйчжоу находятся в диапазоне, где гражданская авиация может конкурировать с высокоскоростной железной дорогой, но прямого рейса между этими парами городов нет, что увеличивает время в пути и сложность авиасообщения. Поскольку авиаперевозки дороже высокоскоростных поездов, пассажиры в основном выбирают высокоскоростные поезда, а чувствительность спроса к цене остается слабой для двух O-D. Для сравнения, путь от Пекина до Нанкина находится на расстоянии, на котором конкурируют высокоскоростная железная дорога и гражданская авиация, а между городами есть прямые рейсы. Поскольку у пассажиров есть конкурирующие варианты поездок, спрос более чувствителен к цене.

3.2. Результаты вычислений

Мы применяем MATLAB для решения предложенной выше задачи оптимизации стоимости билета. Проводятся два эксперимента для изучения характеристик оптимальной схемы оплаты проезда. Первый исследует взаимосвязь между оптимальной схемой оплаты проезда и ценовой эластичностью спроса.

Мы анализируем регулярность прибытия пассажиров в качестве основы для первого эксперимента, используя исторические данные о билетах на высокоскоростную железную дорогу Пекин-Шанхай за период с 1 марта 2013 г. по 13 марта 2014 г. Для определенного поезда обозначает плотность спроса в час для O-D в день. Это значение количества билетов, проданных за O-D в день, деленное на количество часов продажи билетов в этот день. Отношение плотности спроса O-D в день (количество дней периода продажи билетов) указывает на интенсивность спроса в день. Усреднение значения всех поездов для дает коэффициент плотности ежедневного спроса по O-D. На рис. 2 показаны эти результаты.

Как показано на рисунке 2, коэффициент плотности спроса увеличивается со временем, за исключением первого дня и дня отъезда. В первом эксперименте мы разделяем период продажи билетов на два сегмента, где коэффициент плотности спроса равен 5 процентам. Для данного O-D первый подпериод начинается с первого дня до последнего дня с коэффициентом плотности спроса меньше или равным 5%, а остальные дни относятся ко второму подпериоду. В соответствии с этим методом предлагаются два уровня тарифа, при этом каждый подпериод имеет одну цену. В качестве базовой цены используется текущая цена билета, вокруг которой устанавливается максимальный процент колебания в сторону понижения, а максимальный процент колебания в сторону увеличения составляет . В таблице 2 представлены параметры эксперимента, включая количество часов продажи билетов в течение каждого подпериода , почасовую плотность спроса при базовой цене и базовой цене .

Обычно считается, что туристы, чувствительные к цене, обычно прибывают раньше, тогда как деловые путешественники, которые не так чувствительны к цене, прибывают поздно. В соответствии с этой гипотезой мы установили ценовую эластичность спроса первого подпериода на 10% выше, чем эластичность спроса второго подпериода. Ценовая эластичность спроса, рассчитанная на основе исторических данных о билетах (см. Таблицу 1), которая считается равной 1, представляет собой среднее значение двух подпериодов. Мы постепенно увеличиваем среднюю ценовую эластичность на 10% и получаем доход от поезда и коэффициент загрузки оптимальной тарифной схемы на каждом уровне ценовой эластичности спроса. На рис. 3 показаны результаты.

Мы видим, что доход от поездов и коэффициент загрузки увеличиваются с эластичностью спроса по цене, что указывает на то, что чем более чувствителен спрос к цене, тем лучше эффект применения стратегии многоуровневого тарифа. Это важно на рынке с множеством конкурирующих видов транспорта.

Второй эксперимент исследует взаимосвязь между оптимальной схемой оплаты проезда и количеством тарифных категорий. Определяем оптимальные тарифные схемы для двух, трех и четырех классов тарифов, а также выручку и загрузку поезда. В таблице 3 представлены эти результаты вместе с базовой схемой тарифов.

Таблица 3 показывает, что доход от поезда увеличивается с увеличением количества тарифов, хотя процент увеличения коэффициента загрузки снижается по сравнению с базовым тарифом. Поскольку китайский железнодорожный транспорт служит общественному благосостоянию, мы должны стремиться к получению прибыли, максимально удовлетворяя потребности пассажиров в поездках. Таким образом, стратегия трехуровневого тарифа, которая уравновешивает доход от поезда и коэффициент загрузки, является наиболее подходящей. В таблице 4 представлены входные параметры и оптимальное решение для трехуровневой тарифной стратегии.

Эксперименты, в которых используются фактические данные, показывают, что стратегия многоуровневого тарифа может не только увеличить доход, но и стимулировать потенциальный спрос по сравнению с существующей структурой единого тарифа. Это указывает на то, что стратегия многоуровневого тарифа подходит для высокоскоростной железной дороги Китая, особенно на рынке с жесткой конкуренцией с другими видами транспорта. Второй эксперимент говорит о том, что количество тарифных разрядов не должно быть слишком большим, что также было подтверждено на практике опытом железных дорог Великобритании и Франции [17].

4. Выводы

В этом документе исследуется применение многоуровневой структуры тарифа в HSR Китая, где всегда использовалась стратегия одноуровневого тарифа. Наша цель — максимизировать ожидаемый доход от поезда, установив несколько цен на билеты в соответствии с различными оценками пассажиров.

На основе стратегии кусочного ценообразования мы сначала строим модель оптимизации стоимости билетов, которую можно преобразовать в выпуклую программу для решения. Взяв в качестве примера поезд G205, мы провели два эксперимента для изучения свойств оптимальной схемы оплаты проезда. Результаты эксперимента показывают, что чем более чувствителен спрос к цене, тем лучше эффект применения стратегии универсального тарифа. Сравнивая оптимальные решения различных тарифных схем с базовой тарифной стратегией, мы обнаруживаем, что многоуровневая тарифная стратегия может увеличить как доход от поезда, так и коэффициент загрузки. Это указывает на то, что универсальный тариф подходит для высокоскоростной железной дороги Китая. Наконец, мы даем предложение по определению наиболее подходящей схемы многоуровневого тарифа. Поскольку китайская железная дорога является полунекоммерческой организацией, которая должна преследовать цель максимально удовлетворить потребности пассажиров в поездках, мы рекомендуем трехуровневую схему оплаты проезда, которая уравновешивает доходы от поездов и коэффициент загрузки.

Конечно, есть много возможных направлений для будущих исследований в этой области. В этой статье предполагается, что поведение пассажиров является детерминированным, а величина спроса фиксированной. Если быть более реалистичным, то в будущих исследованиях следует учитывать реакцию пассажиров на оптимизацию стоимости билетов, а величину спроса следует считать эластичной. Другое направление — расширить наше исследование на систему с несколькими поездами. Поскольку корректировка стоимости билета на какой-либо поезд приведет к пересадке пассажиров между поездами, которые предоставляют ту же транспортную услугу O-D, нам следует дополнительно изучить, как совместно оптимизировать стоимость билетов на эти поезда.

Notations

:	Symbol of source,
:	Symbol of product,
:	Initial capacity of resource
:	Demand density of product in subperiod
:	Продолжительность подпериода продукта
:	Цена продукта в подпериоде
:	Revenue rate of product in subperiod
:	Basis price of product
:	The number of ticket-selling subperiods
:	Resource-product incidence matrix
:	Максимальный коэффициент колебания цены вниз
:	Максимальный коэффициент колебания цены вверх.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Благодарности

Это исследование было проведено при поддержке проекта плана технологических исследований и разработок Китайской железнодорожной корпорации (2016X005-E).

Ссылки

1. И. Л. Гейл и Т. Дж. Холмс, «Эффективность скидок на предварительную покупку в условиях неопределенности совокупного спроса», International Journal of Industrial Organization , vol. 10, нет. 3, стр. 413–437, 1992.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Академия Google

2. У. М. Кинкейд и Д. А. Дарлинг, «Проблема ценообразования запасов», Journal of Mathematical Analysis and Applications , vol. 7, стр. 183–208, 1963.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | ученый Google | Zentralblatt МАТЕМАТИКА | MathSciNet

3. Г. Гальего и Г. ван Райзин, «Оптимальное динамическое ценообразование запасов со стохастическим спросом на конечных горизонтах», Management Science , vol. 40, нет. 8, стр. 999–1020, 1994.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | ученый Google | Zentralblatt MATH

4. G. Gallego и G. Van Ryzin, «Проблема динамического ценообразования для нескольких продуктов и ее приложения к управлению доходностью сети», Operations Research , vol. 45, нет. 1, стр. 24–41, 1997.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | ученый Google | Zentralblatt MATH

5. Y. Feng и G. Gallego, «Оптимальное время начала продаж в конце сезона и оптимальное время остановки для рекламных тарифов», Наука управления , том. 41, нет. 8, стр. 1371–1391, 1995.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

6. Ю. Фэн и Б. Сяо, «Оптимальные политики управления доходностью с несколькими заранее определенными ценами», Operations Research , vol. 48, нет. 2, стр. 332–343, 2000.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | Google Scholar

7. Ю. Фэн и Б. Сяо, «Модель непрерывного управления доходностью с несколькими ценами и обратимыми изменениями цен», Наука управления , том. 46, нет. 5, стр. 644–657, 2000.

   Посмотреть по адресу:

   Сайт издателя | ученый Google | Zentralblatt MATH

8. Ф. Ши, «Оптимальное динамическое ценообразование на железнодорожный пассажирский билет», Журнал Китайского железнодорожного общества , том. 24, нет. 1, pp. 1–4, 2002.

   Посмотреть по адресу:

   Google Scholar

9. X. Zhang, Исследование продаж железнодорожных билетов со скидкой в ​​Китае , Southwest Jiaotong University, Chengdu, China, 2005.

10. Z. Xu, L. Weixin, C. Quande и Z. Bingru, «Исследование динамического ценообразования между высокоскоростным железнодорожным и воздушным транспортом под влиянием индуцированного пассажиропотока», Information Technology Journal , vol. 11, нет. 4, стр. 431–435, 2012 г.

    Посмотреть по адресу:

    Сайт издателя | Google Scholar

11. E. Yao, Q. Yang, Y. Zhang и X. Sun, «Исследование стратегии ценообразования на высокоскоростных железных дорогах в контексте конкуренции видов транспорта», Discrete Dynamics in Nature and Society , том. 2013 г., идентификатор статьи 715256, 6 страниц, 2013 г.

    Посмотреть по адресу:

    Сайт издателя | Google Scholar

12. Q. Bingyi, Исследование управления доходами для выделенных пассажирских линий на основе поведения пассажиров , Southwest Jiaotong Universiy, Chengdu, China, 2014.

13. L. Chen, J. H. H. Цзян, Х. Ван и Х. Шао, «Исследование двухуровневой модели программирования тарифов на высокоскоростные железные дороги на основе обобщенной функции затрат», Journal of Railway Science and Engineering , том. 12, нет. 2, стр. 250–256, 2015.

    Посмотреть по адресу:

    Google Scholar

14. В. Ли и З. Фу, «Анализ эластичности спроса на высокоскоростные железнодорожные пассажирские перевозки», Journal of Railway Science and Машиностроение , вып. 13, нет. 11, стр. 2115–2124, 2016.

    Посмотреть по адресу:

    Google Scholar

15. Дж. Чжэн и Дж. Лю, «Исследование оптимизации стоимости билетов для высокоскоростных поездов Китая», Математические проблемы в Инжиниринг , том. 2016 г., идентификатор статьи 5073053, 8 страниц, 2016 г.

    Посмотреть по адресу:

    Сайт издателя | ученый Google | MathSciNet

16. K.