2.4 Анализ модели

Проинтерпретируем полученный результат.

Оценка 14211,9 при х1 говорит о том, что, отдавая предпочтение отелю большей комфортности, турист будет доплачивать примерно 15 тыс. руб. за каждую дополнительную звезду в статусе отеля.

Оценка 12430 при х3 означает, что турист сэкономил бы примерно 11 тысяч рублей, если бы имел возможность отказаться от питания, входящего в пакетный тур.

Оценка 4611,36 при х4 отражает цену, которую платит турист за улучшение категории своего номера. Например, если путешественник пожелает иметь в номере встроенную кухню и изменит категорию номера с superior на studio, то он должен будет доплатить примерно 5000 рублей.

Оценку 5248,71 при х6 можно интерпретировать как плату туриста за атмосферу курорта, который он выбрал. Выбрав отель определенного класса, расположенный, например, в Нуса-Дуа, путешественник заплатит больше, чем за отель в Кута. Но плюс этого выбора будет заметен по приезду на курорт: более чистые и ухоженные пляжи, не столь многолюдные, как в Кута, и никаких домов местных жителей, что для многих туристов может быть расценено как гарантия безопасности на улице.

Оценка -11096,1 при х7 подтверждает идею существования горящих путевок. Согласно нашей кодировке 0 – путевка с вылетом в августе (а значит купленная за несколько месяцев до вылета), 1 – путевка с вылетом в апреле (то есть купленная примерно за неделю до вылета), и получается, что импульсивные путешественники смогут сэкономить примерно 11 тысяч рублей. Это можно объяснить следующим образом. Покупая путевку заранее турист оплачивает не только стоимость всех услуг, входящих в пакет, но и бронирование номера в отеле, что повышает цену путевки, а путешественнику, купившему путевку ближе к вылету, такую плату вносить не нужно.

С другой стороны, именно эту оценку можно интерпретировать в другом смысле. Считается, что лучшее время для отдыха на Бали – это май-сентябрь. Поэтому путевки, предполагающие отдых в апреле, обойдутся дешевле, чем более популярные августовские путевки.

Заключение

В начале работы мы ставили цель: выявить факторы, влияющие на цену путевки, и определить меру этого влияния.

Также были сформулированы несколько задач. Прокомментируем кратко достижения каждого этапа работы.

Изучение объекта. На этом этапе мы познакомились с основами туристического бизнеса, узнали, что туристические компании бывают двух типов (агенты и операторы) и определили, что включает в себя стандартный турпакет: перелет, трансфер, медицинскую страховку и проживание в отеле. Выбрав один регион – Бали – мы определили факторный набор. В него вошли класс отеля, продолжительность отдыха, категория номера, тип питания, длительность отдыха, расположение гостиницы относительно моря, курортная зона, собственник пляжа и горящая путевка.

Сбор и предварительная обработка информации. Использовав, главным образом, информацию, размещенную на туристических сайтах, мы сформировали выборку. Определили отсутствие грубых и аномальных значений в ней, доказали ее соответствие закону нормального распределения. Изучили описательную статистику.

Построение модели. Решая эту задачу, мы выбрали линейную форму модели. Изучили корреляционную матрицу и определили незначимость влияния нескольких факторов (длительность отдыха, расположение отеля, собственник пляжа), но оставили их для дальнейшего рассмотрения.

Статистическое оценивание модели и проверка ее на адекватность. Для построения модели мы применили стандартную процедуру МНК, определили незначимость оценок параметров при переменных, которые мы отметили на III этапе. Пошагово исключили их из модели. Но так как полученное уравнение получило положительные результаты в тесте на гетероскедастичность, итоговую модель мы строили по взвешенному МНК. Проверили качество модели, проведя прогноз значения цены турпакета для имеющихся наблюдений.

Анализ модели. Как итог, мы проинтерпретировали полученные оценки уравнения регрессии между ценой туристической путевки и набором факторов (класс отеля, тип питания, категория номера, курорт, горящая путевка). Все факторы, за исключением последнего, положительно влияют на цену путевки, при чем класс отеля влияет в большей мере, чем другие.

На наш взгляд, такая работа имеет еще перспективы развития, например, можно оценить, в какой мере влияет на цену путевки популярность курорта или сезон года.

1 Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. И.И.Елисеевой. М.:Финансы и статистика, 2006. С.154.

2Львовский Е.Н. Сатистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1988. С. 24.

3Львовский Е.Н. Сатистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1988. С.203.

4Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник/Под ред. И.И.Елисеевой. М.:Финансы и статистика, 2006. С.165.

5 Львовский Е.Н. Сатистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1988. С.200.

6 Лапо В. Ф. Теория вероятностей, математическая статистика и эконометрика: Учеб.пособие/Кн.2. Краснояр. гос.ун-т. Красноярск, 1999. С.145.