Прогнозирование спроса в туризме с помощью регрессионного моделирования

Рассматриваются существующие в экономическом анализе методы прогнозирования, исследуются специфические характеристики туристских услуг. Для наиболее точного прогноза спроса в туризме предложен метод, базирующийся на регрессионном анализе.

Развитие туризма, как никакая другая отрасль экономики, стимулирует создание рабочих мест и развитие малого бизнеса. Она распределяет ресурсы между отраслями, оказывает стимулирующее воздействие на такие секторы экономики, как транспорт, связь, сфера услуг, торговля, строительство, производство товаров народного потребления и составляет одно из наиболее перспективных направлений структурной перестройки экономики Украины.

Специфика рыночной деятельности предполагает оперативность и гибкое реагирование туристских фирм на обстановку, складывающуюся на рынке.

Индивидуализация потребительского спроса, использование как массового – стандартизированного, так и дифференцированного предложения туристских товаров и услуг, концентрация капитала и технологические процессы в индустрии туризма обуславливают необходимость усиления внимания к проблемам маркетинговых исследований, стратегий и планирования.

Обобщения научных разработок в области туризма, опыта и методов работы западных и украинских предприятий позволяет определить характерные черты развития рынка туристских услуг [1, 3].

На сегодняшний день – это интернационализация, интеграция и регионализация в такой же мере, как и динамичные изменения туристского спроса и предложения.

Многие компании индустрии туризма периодически испытывают трудности и встречаются с неопределенностью в будущем. В постоянно меняющейся конкурентной среде бизнеса возрастает необходимость прогнозирования спроса, что является основой эффективного планирования.

Спрос в туризме выражается количеством прибывших из страны происхождения туристов в страну назначения или расходами, осуществляемыми в стране пребывания.

В экономическом анализе существует несколько направлений, работа в которых обещает увеличение точности прогнозов, но ни все они могут учитывать специфические характеристики туристских услуг.

Для прогнозирования спроса в туризме целесообразно воспользоваться регрессионной моделью, так как этот метод базируется на вероятностной оценке развития процесса в будущем на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода.

Такой подход позволяет оценить количественные соотношения между прогнозируемыми переменными и теми переменными, которые скорее всего оказывают влияние на эти переменные. Для оценки используются ретроспективные данные.

Далее перспективные значения определяются с помощью прогнозирования влияния переменных и уже оцененного соотношения [2, 4].

На первом этапе построения модели для прогнозирования размера рынка оценивают те переменные, которые влияют на спрос международного туризма. В качестве переменных модели принимают участие следующие величины:

1. Доход на душу населения в стране происхождения (при частных туристских поездках или поездках с целью навестить родственников и друзей обычно используют персональный доход, а при деловых поездках – другие общие показатели дохода, например, национальный доход).
2. Стоимость, которая включает расходы на транспортировку до места назначения, выраженные в валюте страны происхождения (рас- ход на транспортировку определяется с помощью тарифов перелета на воздушном транспорте, либо стоимости горючего при использовании наземного транспорта), и затраты, произведенные в месте назначения (цена проживания и т.д.).
3. Обменный курс, хотя он уже инкорпорирован (присоединен) в некоторой мере в другие ценовые показатели. На практике люди могут быть более осведомлены об обменных курсах, чем об относительной цене проживания как в стране происхождения, так и в стране пребывания.
4. Стоимость замещающих продуктов. Потенциальные туристы обычно при планировании своего отпуска в каком-либо туристском центре сравнивают расходы на его проведение с расходами дома и расходами во время предыдущих отпусков, проведенных в других местах. Такой сравнительный анализ может являться важным детерминантом спроса для международного туризма в данное место назначения из определенного места происхождения. Следовательно, сравниваемые расходы могут быть включены в приведенную выше модель в виде средневзвешенных величин (расходы на транспорт и проживание).
5. Переменная составляющая события может быть включена в модель спроса международного туризма для утверждения влияния одного из исторических событий.
6. Параметр, называемый трендом, может отображать изменения популярности туристского центра за исследуемый период времени.
7. Показатель активности продвижения туристского продукта отражают расходы на его продвижение за рубежом. Эти расходы учитываются руководством туристского центра и могут играть существенную роль при определении уровня спроса международного туризма. Они исчисляются в валюте страны, где осуществляются, т.е. страны происхождения.
8. Переменные, которые подтверждают привязанность к той или иной местности (если проведенный отпуск у туристов оставит приятные воспоминания о туристском центре, то они непременно вернутся туда).

Процесс прогнозирования в туризме с помощью регрессионного анализа включает следующие этапы: - отбор переменных, влияющих на прогнозируемую переменную спроса, и установление математической формы взаимоотношениями между ними;
- сбор информации, относящейся к модели;
- использование базы данных для установления меры воздействия влияющих переменных на прогнозируемые переменные в прошлом (оценка коэффициентов математического уравнения);
- проведение испытаний на установленной на предыдущем этапе модели для выяснения уровня его реалистичности;
- использование модели для прогнозирования, если испытания модели будут удовлетворительными.

Очень важно проводить оценку параметров (их знака и величины), получаемых с помощью регрессионной модели, для определения корректных (допустимых) теоретически (соответствующих требованиям экономической теории) параметров. В основном некорректные параметры появляются по причине несовершенства самой модели [2].

Аналитическая модель прогнозирования спроса международного туризма имеет логарифмически-линейную форму:

In (Nijt/Nit) = a₀ + a₁ In (Iit/Njt) + a₂ In Pjt + a₃ In Psit + a₄ In Pxijt + +a₅ In Paijt + a₆ In PASijt + a₇ In Psijt + a₈ In PSSijt + a₉ Ukt + a₁₀ t + +a₁₁ In (Tij(t-1)/Ni(t-1)) + Bijt

где t - количество лет; a₀, a₁, a₂, … , a₁₁ - параметры (неизвестные);
Tijt - количество прибытий туристов из страны происхождения i в место назначения (туристский центр) j в t-м году;
Nit - численность населения в стране происхождения туристов i в t-м году;
Iit - доходы на душу населения в стране происхождения туристов i в t-м году;
Pjt -цена проживания туристов в туристском центре j в t-м году;
Psit - средневзвешенная цена проживания туристов в туристском центре заменителе для жителей страны происхождения туристов i в t-м году;
Pxijt - обменный курс между валютами страны происхождения i и туристского центра j в t-м году;
Paijt - тариф авиаперелёта из страны происхождения i в туристский центр j в t-м году;
PASijt - средневзвешенный тариф авиаперелёта из страны происхождения i в туристский центр заменитель j в t-м году;
Psijt - средневзвешенный тариф переезда на наземном транспорте из страны происхождения i в туристский центр j в t-м году;
PSSijt - средневзвешенный тариф переезда на наземном транспорте из страны происхождения i в туристский центр заменитель j в t-м году;
Ukt - переменная события k, в t-м году;
a10 t -величина тренда;
a11 In (Tij(t-1)/Ni(t-1)) - переменная, показывающая привязанность к туристскому центру, которая включается в модель для тех стран происхождения и мест назначения, для которых необходимость их включения была предопределена предварительными эмпирическими результатами;
Bijt - случайная величина ошибки.

Проведенный анализ позволит выявить распространение обнаруженных в прошлом закономерностей на будущее, а также изучить воздействие изменений разных экономических факторов на спрос международного туризма для разных стран.

Исследование также позволит лучше понять запросы рынка и снизить вероятность риска в соответствии с изменениями, которые постоянно там происходит.

Литература

1.Амблер Т. Практический маркетинг: Пер. с англ. / Под общ. ред. Ю.Н. Капшуревского. – СПб.: Питер, 2001. – 400 с.
2. Егоршин А.А., Манярец Л.М. Корреляционно-регрессионный анализ. – Харьков: Основа, 1998. – 208 с.
3.Папирян Г.А. Международные экономические отношения. Экономика туризма. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 194 с.
4. Фатхутдинов Р.А. Стратегический менеджмент. – М.: Дело, 2001. – 416 с.