VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

ВВЕДЕНИЕ

Туризм сегодня - это одна из наиболее динамично развивающихся отраслей мировой экономики. На эту сферу приходится около 6% мирового национального продукта, 7% мировых инвестиций, каждое 16-ое рабочее место и 11% мировых потребительских расходов. Для некоторых стран туристическая деятельность является важным, а иногда и единственным источником дохода. Кроме того, туризм предоставляет возможность для ознакомления с историей, культурой, обычаями, духовными и религиозными ценностями страны и ее народа. Поэтому все вопросы, связанные с туристической деятельностью актуальны.

В этом отношении необходимо учитывать, что функционирование туристского рынка и связанных с ним предприятий туристской индустрии подвержено резким сезонным колебаниям спроса на туристские услуги. Это объясняется тем, для туристской отрасли, также как и для многих других, характерна экономическая (производственная) цикличность, или сезонность. Фактор сезонности играет важную роль в политике ценообразования туристических фирм, то анализ сезонных колебаний цен на рынке туристских услуг (особенно на рынке пляжного отдыха) является одним из направлений маркетинговых исследований. Знание закономерностей и основных тенденций сезонности необходимо также для проектирования новых турпродуктов, планировании рекламной компании и много другого.

1. ОЦЕНКА И АНАЛИЗ СЕЗОННОСТИ РЫНКА

В процессе реализации туристских услуг часто возникает необходимость в моделировании сезонности как экономического явления для оценки существующих колебательных процессов в отрасли.

В условиях постоянно меняющихся сезонов изменяется и интенсивность динамики в фирме. Это может выражаться в постоянных спадах и подъёмах следующих показателях деятельности организации: производительность труда, себестоимость туристского продукта, прибыль, объём выпускаемой продукции.

Иногда деятельность компании может даже временно приостанавливаться.

Кроме того, необходимо, по возможности, исключить случайные колебания. Случайные колебания (случайные ошибки) - это компоненты, которые могут сказаться на исследуемом процессе крайне непредсказуемо. Например, случилась экстремально тёплая зима, и спрос в турфирме на горнолыжные туры был практически неощутимым.

Чаще всего для сглаживания случайных колебаний используют среднемесячные (среднеквартальные) данные за несколько лет. Обычно для получения достоверной картины хватает трёх-пяти.

Для выявления и отображения сезонных колебаний можно использовать различные статистические приёмы. Простейшим способом выявления сезонных колебаний служит расчёт индекса сезонности.

В литературе чаще всего рассматриваются следующие методы нахождения данных индексов:

- метод постоянной средней;

- метод переменной средней;

- метод нахождения взвешенных индексов сезонности;

- метод скользящей средней.

Рассмотрим каждый из этих методов по отдельности.

Метод постоянной средней является наиболее простым для определения величины колебательных процессов. Чаще всего его используют в случае отсутствия существенной тенденции роста или убывания. В этом случае внутригодичные изменения колеблются на протяжении изучаемого периода (ряда лет) вокруг определенного постоянного уровня.

Обозначим индекс сезонности так: i_si. В данном случае, индекс сезонности - это процентное соотношение средних месячных уровней за ряд лет к среднемесячному объему реализованных услуг за весь расчетный период(год или несколько лет) (Формула 1.1)

i_si= y_i / y (1.1)

где y - общий средний уровень анализируемого ряда, которой является постоянной величиной и принимается за базу для сравнения.

Приведём пример, показывающий средний месячный уровень (i-того месяца) за три года. Например, в следующей таблице представлены данные некого туристского агентства об объёмах продаж спортивного тура на горнолыжный курорт Краснодарского края за три месяца (Таблица 1.1).

Таблица 1.1 – Объемы продаж курорта в Краснодарском крае

Объём продаж	Динамика по годам
	2010	2011	2012
Июнь	18	22	20
Июль	15	24	19
Август	13	19	17

Далее определяем средние уровни одноименных внутригодовых периодов y_i:

июнь: y = (18+22+19) / 3 = 20,

июль: y = (15+24+19) / 3 = 19,3

август: y = (13+19+17) / 3 = 16,3

Затем определяем общий средний уровень как среднюю арифметическую:

y = (20 +16,3 + 19,3) /3 = 18,5

и, наконец, рассчитываем индексы сезонности по месяцам:

июнь: i_si = 20/18,5 * 100% = 108,1%,

июль: i_si = 19,3/ 18,5 * 100% = 104,3%

август: i_si = 16,3/18,5 * 100% = 88,1%

Таким образом, мы может увидеть, что в летний период времени спрос на горнолыжные туры в Краснодарский край достаточно стабилен. Выявлена тенденция небольшого снижения продаж в августе. В таблице 2 приведён пример расчёта индекса сезонности экскурсионного тура в Краснодарский край по квартальным данным за три года (Таблица 1.2).

Таблица 1.2 - Индексы сезонности продажи товара

Кварталы	Динамика по годам			Сумма за 3 года	Среднеквартальная	Индекс сезонности
	2011	2012	2013
I	38	31	45	114	38	33,2
II	120	134	126	380	126,6	110,8
III	213	243	228	684	228	199,5
IV	66	72	55	193	64,3	56,2
Итого	437	480	454	1371	-	-

y = 1371/12 = 114, 25

Данный тур имеет ярко выраженную сезонность. Её можно отразить на графике:

Рисунок 1.1 - Кривая сезонности

Как мы видим, пик сезонности приходится на третий квартал года. Метод постоянной средней широко применяется в практике анализа сезонности, главным образом, благодаря простоте расчётов.

Метод переменной средней используется в том случае, если имеется в наличии ярко выраженная тенденции развития (восходящая или нисходящая). В этом случае в качестве базы сравнения выступают теоретические уровни, представляющие собой своего рода «среднюю ось кривой», поскольку их расчет основан на положениях метода наименьших квадратов. Поэтому для рядов внутригодовой динамики, у которых тренд явно выражен, используем формулу 1.2.

is = ∑ i_si / n , (1.2)

Методику применения способа переменной средней при анализе сезонных колебаний поясним на следующем примере: пусть у нас есть такие данные о среднемесячной реализации тура «Каникулы в Красной Горке» за четыре года продаж (Таблица 1.3).

Таблица 1.3 - Объёмы реализации тура «Каникулы в Красной Горке"

Квартал	Динамика по годам
	2010	2011	2012	2013
1	42	46	52	54
2	55	69	73	75
3	74	83	85	87
4	45	46	50	52
Итого по году	54	61	65	67

Нужно рассчитать средние индексы сезонности и построить сезонную волну продажи тура. Действуем по следующему алгоритму: cначала определяем показатели анализа ряда динамики по кварталам.

Таблица 1.4 - Показатели анализа ряда динамики по кварталам

Показатели	Динамика по годам
	2010	2011	2012	2013
Темп роста, в % к 2010 г. (базисному)	100	112,9	120,3	124
Темп роста, в % к 2010 г. (цепному)	-	112,9	106,5	102,7
Абсолютный прирост (цепной)	-	7	4	2
Темп наращивания		12,9	7,4	3,7

При анализе показателей таблицы видно, что средний базисный темп роста составил 109,1%, т.е. существует устойчивая тенденция роста продажи тура при снижении темпов наращивания. В связи с этим можно предположить, что в данном случае тренд, с известной степенью вероятности, может быть описан следующей прямолинейной функцией y_t = a₀ + a₁t (1.3) или (т.к имеется тенденция затухания темпов роста по цепи) параболой второго порядка y_i = a₀ + a₁t + a₂t² (1.4). То есть вышеозначенные функции могут быть использованы при расчёте теоретических уровней тренда y_ti.

Использовать способ определителей, параметры первого уравнения при ∑t = 0 (способ отсчёта от условного начала) рассчитывается как:

a₀= (∑ y) / n (5), a₁ = (∑ t * y) / ∑ t² (1.6),

Параметры второго уравнения при ∑ t = 0 рассчитываются как:

a₀ =(∑ t⁴ * ∑ y - ∑ t² * ∑ t² y) / (n ∑ t⁴ - ∑ t² * ∑ t²) (1.7),

a₁ =(∑ t * y) / ∑ t2 (1.8),

a2 = (n ∑ t²y - ∑ t² ∑ y) / (n ∑ t⁴ - ∑ t² * ∑ t²) (1.9),

Для определения параметров уравнений (1.3) и (1.4) по исходным данным формируем следующую таблицу 1.5.

Таблица 1.5 - Расчёт параметров

Год, квартал	ti	ti2	ti4	yi	ti * y1	ti2 * yi
2010
1кв.	15	225	50625	42	630
2кв.	13	169	28561	55	715
3кв.	11	121	14641	74	814
4кв	9	81	6561	45	405
2011
1кв.	7	49	2401	46	322
2кв.	5	25	625	69	345
3кв.	3	9	81	83	249
4кв.	1	1	1	46	46
2012
1кв.	1	1	1	52	52
2кв.	3	9	81	73	219
3кв.	5	25	625	85	425
4кв.	7	49	2401	50	350
2013
1кв.	9	81	6561	54	486
2кв.	11	121	14641	75	825
3кв.	13	169	28561	87	873
4кв.	15	225	50625	52	780
Итого	0	1360	206992	946	59

Далее опираясь на таблицу 1.5 определяем параметр уравнения (1.3) по формулам (1.5) и (1.6), тогда:

a_{0 =} 946/16 = 59,125 a₁ = 59/1360 = 0,043

По модели y_t = a₀ + a₁t (1.4) производим расчёт теоретических уровне тренда:

y_t= 59,125 + 0,043*t

Далее по каждому кварталу каждого года получаем Таблицу 1.6.

Таблица 1.6 – Данные по расчетам

Год	Квартал	Расчеты
2010	1 кв	yt1 =59,125 + 0,043* (-15) = 58,48
	2 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-13) = 58,566
	3 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-11) = 58,625
	4 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-9) = 58,738
2011	1 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-7) = 58,824
	2 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-5) = 58,91
	3 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-3) = 58,996
	4 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (-1) = 59,082
2012	1 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (1) = 59,168
	2 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (3) = 59,254
	3 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (5) = 59,34
	4 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (7) = 59,426
2013	1 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (9) = 59,512
	2 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (11) =59,598
	3 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (13) = 59,684
	4 кв.	yt1 =59,125 + 0,043* (15) = 59,77

Проведём расчёт индексов сезонности i_si, для чего построим следующую расчётную таблицу 1.7.

Таблица 1.7 - Расчёт индексов сезонности

Год, квартал	yi	yti	isi% (yi: yti * 100)	Год, квартал	yi	yti	isi% (yi: yti * 100)
2010				2012
1 кв.	42	58,48	71,82	1 кв.	52	59,168	87,88
2 кв	55	58,566	93,91	2 кв.	73	59,254	123, 19
3 кв.	74	58,625	126,22	3 кв.	85	59,34	143,24
4 кв.	45	58,738	76,61	4 кв.	50	59,426	84,13
2011				2013
1 кв.	46	58,824	78, 19	1 кв.	54	59,512	90,73
2кв.	69	58,91	117,12	2 кв.	75	59,598	117,45
3кв.	83	58,996	140,68	3 кв.	87	59,684	145,76
4кв.	46	59,082	77,85	4 кв.	52	59,77	87

Теперь подсчитаем средние индексы сезонности по одноименным кварталам исследуемого ряда внутригодовой динамики (i_si).

i_{si 1кв.} = (71,82+78, 19+87,88+90,73) / 4 = 82,155

i_{si 2 кв} = (93,91+117,12+123, 19+117,45) / 4 = 112,96

i_{si 3 кв} = (126,22+140,68+143,24+145,76) = 138,97

i_{si 4 кв} = (76,61+77,85+84,13+87) / 4 = 81,39

Рисунок 1.2 - Средние переменные индексы сезонности

Рассчитанные средние индексы сезонности представляют модель сезонной волны реализации турпродукта «Каникулы в Красной Горке» во внутригодовом цикле. Из полученных данных мы можем сделать следующие выводы:

- наибольший объём реализованных туров приходится на 2 и 3 кварталы, что превышает среднегодовой уровень (100%) соответственно на 12,96 (2кв) и 38,97 (3кв);

- значительный спад продаж наблюдается в 1 и 4 кв. - на 17,8 и 18,61 соответственно.

При изучении сезонных колебаний по данным за несколько лет их можно отделить от изменений уровней за счет наличия общей тенденции и от случайных колебаний, искажающих характер сезонной волны (индекса сезонности) в отдельные годы, путем нахождения взвешенных индексов сезонности. В данном случае индивидуальные индексы сезонности усредняются путем нахождения взвешенных средних. Весами являются средние месячные или квартальные уровни каждого года.

2.2 ОЦЕНКА СЕЗОННОСТИ МЕТОДОМ СКОЛЬЗЯЩЕЙ

Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров рынка, соответствующие определённым сезонам, но они не полностью исключают влияние случайных и второстепенных факторов. Для того чтобы выявить закономерности сезонности, тенденции сезонной волны, необходимо сгладить эмпирические данные, ввести сезонную линию тренда.

Наиболее простым способом выявления сезонной линии тренда служит механистическое выравнивание динамического ряда, или, как его ещё называют, метод скользящей средней. Метод скользящей средней также как и предыдущие метода позволяет выявить и исключить общую тенденцию развития изучаемого явления.

Его суть заключается в расчёте средней величины из трёх (пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена ряда и замещения его следующим по порядку:

ỹ_{I = (}y₁+y₂+y₃) /3; ỹ_{II = (}y₂+y₃+y₄) /3; ỹ_{III = (}y₃+y₄+y₅) /3,где ỹ_I, ỹ_II, …

ỹ_I - уровни динамического ряда, сглаженные по трёхмесячной скользящей средней; y₁, y₂, … - эмпирические уровни динамического ряда (месячные).

Рассмотрим пример расчёта скользящей средней для моделирования сезонности продажи туристского продукта в таблице 7.

Таблица 2.1 - Расчёт трёхмесячной скользящей средней

Месяц	Продажа, yi	∑ yi за три месяца	Скользящая средняя	Месяц	Продажа, yi	∑ yi за три месяца	Скользящая средняя
1	33	-	-	7	82	252	84
2	14	57	19	8	92	248	82,6
3	10	42	14	9	74	222	74
4	18	56	18,6	10	56	168	56
5	28	124	41,3	11	38	123	41
6	78	188	62,6	12	29	-

Расчёт трехмесячной скользящей средней оказывает «сглаживающее» воздействие на острые пики и провалы сезонных колебаний. Поэтому они в большой степени отражают закономерности сезонности. Наглядно это продемонстрирует рисунок 2.1.

Рисунок 2.1 - Скользящая средняя

Пятимесячная скользящая средняя более точно отразила бы сезонные тенденции, но она ещё больше бы сузила охват уровней динамического ряда: вместо двух (начального и последнего) вне поля зрения остались бы четыре уровня, то есть всего лишь треть годового динамического ряда.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Очевидно, что поток туристов в течение календарного года не может быть равномерным, он подвержен сезонным колебаниям. Для уменьшения степени неопределенности и риска туристическое предприятие должно располагать надежной, объемной и своевременной информацией, которая обеспечивается проведением маркетинговых исследований. Грамотное, профессиональное проведение маркетинговых исследований позволяет туристическому предприятию объективно оценить свои рыночные возможности и выбрать те направления деятельности, где достижение поставленных целей становится возможным с минимальной степенью риска и с большей определенностью.

Изучение сезонности в туризме позволяет определить степень влияния природно-климатических условий на формирование тур потока, установить продолжительность туристского сезона, раскрыть факторы, обуславливающие сезонность в туризме. Оперируя этой информацией можно разработать комплекс мероприятий по снижению сезонной неравномерности в обслуживании туристов, определить экономические последствия сезонности на уровне региона и туристской фирмы. Временной фактор очень важно учитывать при планировании работ по продвижению, поскольку начинать их лучше за несколько месяцев до наступления «высокого» сезона.

В ходе данной курсовой работы мы рассмотрели часть приемов, позволяющих оценить величину сезонных колебаний. Для этого использовали индексы сезонности. Мы постарались спрогнозировать объёмы продажи туристских услуг методом экстраполяции данных прошлых периодов. Мы применили методы средних переменных и постоянных, метод средней скользящей.

Таким образом, мы выяснили, что фактор сезонности является весьма значительным явлением в сфере туризма, который всегда должен учитываться грамотным менеджером в работе.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аспарин А.С., Мымрикова Л.С., Рябушкин Б.Т. Платные услуги населению в сфере туризма в системе макроэкономических показателей // Вопросы статистики. - 2008. - №4. - С. 19-27

2. Бондаренко А.В. Доработка алгоритма прогнозирования объема продаж [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/math/add_to_kosh. shtml

3. Внутренние факторы, влияющие на развитие туризма [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tourfaq.net/travel_business/travel-marketing/11-vnutrennie-faktory-vlijajushhie-na.html

4. Выявление и изучение сезонных колебаний [электронный ресурс]. Режим доступа: http://allstats.ru/? cat=64

5. Дмитриев С. Способы выявления сезонных колебаний продаж [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.vespol-soft.com/informations/articles/article-sezonsales

6. Исаев Н.И., Капустин А.К., Моторин В.И., Смирнов С.Н. Методический инструментарий для оценки объёмных, временных и географических международных туристских прибытий в Российскую Федерацию // Вопросы статистики. - 2008. - №4. - С.27-33

7. Кибиткин А.И., Коник Р.В. Сезонные колебания: необходимость учёта и способы расчёта [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mstu.edu.ru/publish/conf/11ntk/section9/section9_1.html

8. Математическая модель прогноза сезонных продаж с учетом количества клиентов и дефицита продукции на складе [электронный ресурс]. Режим доступа: http://excelprognoz. narod.ru/model1.html

9. Москалюк Е. Сезонность в туризме [электронный ресурс]. Режим доступа: http://tourism-school.ru/archive/A9. php

10. Никифорова О. Туризм: проблемы статистического изучения // Вопросы статистики. - 1999. - №1. - С.32-42

11. Прогнозирование с учетом сезонности туризма [электронный ресурс]. Режим доступа: http://grossu.ru/2013/10/14/prognozirovanie_seasonnosti/

12. Ряды динамики [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.pomoshi.net/ref/ek_pp_260. htm

13. Сараев А.Р. О показателях статистики в туризме // Вопросы статистики. - 2013. - №9. - С.39-43

14. Соболева Е.А. Статистика туризма: Статистическое наблюдение: Учеб. пособие. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 160 с.

15. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. пособие/ под ред. В.Н. Салина, В.П. Шпаковской. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 192 с.

16. Статистика > Ряды динамики [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.refine.com.ru/pageid-2131-7.html

17. Статистика: методическое пособие [электронный ресурс]. Режим доступа: http://k-esa.ru/statistica/stats-1. htm

18. Туристский рынок как сфера экономических отношений [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ckct.org.ru/study/ep/ep10-1. shtml

19. Яковлев Г. Применение статистических методов при исследовании продукт в туристическом бизнесе // Практика консалтинга. - 2013. - №3. - С.26-

Код для цитирования: Скопировать