Фрагменти прикладів

Перша частина 4.1.Прогнозування об’ємів туристичних потоків

Прогнозування обсягів туристичних потоків – досить важливий крок у процесі створення сприятливих умов для туризму. Для досягнення більш-менш правдивого результату необхідно ретельно вивчити і проаналізувати вихідні дані, ознайомитися із минулими тенденціями.

Існує багато методів прогнозування – наприклад, економетричне прогнозування, прогноз тренду, прогноз на основі опитування, на основі дослідження ринку. Розглянемо прогноз тренду. Для цього необхідно відібрати статистичні дані для аналізу (об’єми в’їзного і виїзного туризму) та прослідкувати їх динаміку за минулі роки (див. табл.6).

Таблица 1

Обсяги туристичних потоків

Рік	Обсяг виїзного туризму, млн.чол	Обсяг в’їзного туризму, млн.чол.
2000	13,4	6,4
2001	14,8	9,2
2002	14,7	10,5
2003	14,8	12,5
2004	15,5	15,6
2005	16,5	17,6
2006	16,9	18,9
2007	17,3	23,1
2008	18,5	25,4

Також припускаємо, що фактори, які впливали на обсяги туризму, діятимуть у майбутньому, за виключенням того, що рівень їх дії може поступово змінюватись.

Для прогнозу використаємо дані про обсяги туристів, взяті з Держкомстату, та ВВП України на душу населення та номінального ВВП (з сайту Міжнародного Валютного Фонду – табл.7).

Таблица 2

Дані ввп

Рік	ВВП на душу населення, тис. дол.США	Реальний ВВП, млрд.долл.США
2000	6,42	31,4
2001	7,87	38,1
2002	8,86	42,5
2003	10,56	50,1
2004	13,77	64,9
2005	18,42	86,1
2006	23,24	108,1
2007	30,99	143,2
2008	39,20	179,6
2009 (прогноз МВФ)	25,20	115,7
2010 (прогноз МВФ)	27,71	119,7
2011 (прогноз МВФ)	30,98	130,1

Для виділення тренду на основі часових даних про обсяг туризму можна використати метод нанесення часового ряду на координатну площину. Зробимо це за допомогою MSExcel. Залежну змінну (та, що прогнозується – обсяг) відкладемо на осі ординат, а незалежну (час) – на осі абсцис. Після нанесення кожної точки часового ряду будується крива зростання. Далі, за допомогою функцій MSExcel «Работа с диаграммами» → «Анализ» → «Линия тренда»→ «Линейный прогноз», будуємо прогноз тренду(див. рис.9,10 ).

Обсяги виїзного туризму

Рисунок 1

Обсяги вїзного туризму

Рисунок 2

Тепер дану криву зростання необхідно подати у вигляді формули математичної залежності. Та для об’єктивнішого вираження залежності необхідно визначити коефіцієнт детермінації R² за допомогою регресійного аналізу. Якщо значенняR²близько до одиниці, це означає, що побудована модель пояснює майже всю мінливість відповіднихзмінних. І навпаки, якщо значенняR² близьке до нуля, це свідчить про погану якість побудованої моделі.

Для визначення прогнозних даних методом регресійного аналізу в MS Excel вибираємо в меню Дані «Аналіз даних» і інструмент аналізу «Регресія». Задаємо вхідні інтервали X і Y. Вхідний інтервал Y - це діапазон залежних аналізованих даних, тобто обсяги в’їзного – виїзного туризму за 2000-2008 р.р. Вхідний інтервал X - це діапазон незалежнихданих, тобто ВВП на душу населення чи реальний ВВП за той самий період. Для виїзного туризму Y - це обсяги виїзного туризму, а X - це ВВП на душу населення. Для в’їзного - Y - це обсяги в’їзного туризму, а Х - реальний ВВП.

Потім отримуємо статистичний звіт, він наведений у додатку 1-2. Бачимо, що R²=0,92363 і 0,93447, і це означає вірність побудованої моделі. Звернімо увагу також на множинний R² - коефіцієнт множинної кореляції R - виражає ступінь залежності незалежнихзмінних (X) і залежноїзмінної (Y).

Рівняння регресії виглядає так - Y=a+b*X, де a – константа, зміщення по осі ординат, b – коефіцієнт регресії, кут нахилу прямої (a і b беремо зі звіту), Х – прогнозовані дані ВВП на 2009-2011 р.р(таблиця 2). Тепер підставляємо дані у формулу.

Розрахунки:

1. В’їзний туризм.

а = 5,5518 ; b = 0,1199

Y₂₀₀₉=5,5518 + 0,1199*115,7=19,4

Y₂₀₁₀=5,5518 + 0,1199*119,7 =19,9

Y₂₀₁₁=5,5518 + 0,1199*130,1=21,1

2. Виїзний туризм.

а = 13,4437; b = 0,1343

Y₂₀₀₉=13,4437+ 0,1343*25,20=16,8

Y₂₀₁₀=13,4437+ 0,1343*27,71=17,2

Y₂₀₁₁=13,4437+ 0,1343*30,98=17,6

Результати прогнозування залежних змінних наведені у наступній таблиці:

Таблица 3