Обсяги туристичних потоків Нігерії

Рік	Обсяг виїзного туризму, тис.чол	Обсяг в’їзного туризму, тис.чол.
2006	2,1	8,4
2007	2,9	8,8
2008	3,1	9,1
2009	3,3	9,5
2010	4,1	9,7
2011	6,7	10,1
2012	6,8	10,6

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.14).

Таблиця 14

Дані ввп

Рік	ВВП на душу населення, тис. дол.США	Реальний ВВП, млрд.долл.США
2006	2,01	16,4
2007	2,13	16,8
2008	2,28	17,0
2009	3,12	17,3
2010	3,20	17,1
2011	3,64	17,7
2012	3,89	18,3
2013(прогноз МВФ)	3,98	18,9
2014(прогноз МВФ)	4,07	19,1

Для виділення тренду на основі часових даних про обсяг туризму можна використати метод нанесення часового ряду на координатну площину. Зробимо це за допомогою MS Excel. 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 MS Excel «Работа с диаграммами» → «Анализ» → «Линия тренда»→ «Линейный прогноз», будуємо прогноз тренду.

Обсяги виїзного туризму, тис. Чол. Обсяги в’їзного туризму, тис. Чол.

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 значення R² близько до одиниці, це означає, що побудована модель пояснює майже всю мінливість відповідних змінних. І навпаки, якщо значення R² 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 2006-2012 р.р. Вхідний інтервал X - це діапазон незалежних даних, 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. [5]

Потім отримуємо статистичний звіт, він наведений у додатку 1-2. Бачимо, що R²= 0,8715 і 0,9921, і це означає вірність побудованої моделі. Звернімо увагу також на множинний R² - коефіцієнт множинної кореляції R - виражає ступінь залежності незалежних змінних (X) і залежної змінної (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 2013-2014 р.р(таблиця 8). Тепер підставляємо дані у формулу.

Розрахунки:

3. В’їзний туризм.

а = 8,0571 ; b = 0,8107

Y₂₀₁₃=8,0571 + 0,8107*18,9=23,4

Y₂₀₁₄=8,0571 + 0,8107*19,1 =23,5

4. Виїзний туризм.

а = 0,9; b = 0,35

Y₂₀₁₃=0,9+ 0,35*3,98=2,3

Y₂₀₁₄=0,9+ 0,35*4,07=2,4

Результати прогнозування залежних змінних наведені у наступній таблиці:

Таблиця 12