XIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2021

На сегодняшний день туризм – одно из ведущих направлений социально-экономической, культурной и политической сферы деятельности для многих стран мира. Россия не является исключением. Так, согласно государственной программе «Развитие культуры и туризма на 2013-2020 годы» одной из целей является развитие внутреннего и въездного туризма, для которых РФ располагает достаточным потенциалом, однако он раскрыт не в полной мере.

Цель работы: исследовать влияние факторов на спрос россиян на внутренний туризм

Для реализации данной цели были поставлены следующие задачи:

построить спецификацию модели спроса россиян на внутренний туризм;

собрать числовую статистику по всем экономическим переменным данной модели;

вычислить значения всех числовых параметров, вошедших в модель;

проверить адекватность оцененной модели;

проверить выполнение всех условий теоремы Гаусса-Маркова;

проверить модель спроса россиян на внутренний туризм на наличие ошибок спецификации.

Актуальность выбранной темы обоснована тем, что туризм играет важную роль в обеспечении дополнительных рабочих мест, занятости, а также так или иначе повышает качество жизни населения, ведь туризм предполагает развитие региональной инфраструктуры. Кроме того, развитие въездного и внутреннего туризма – одно из приоритетных направлений федеральных программ Российской Федерации. Поэтому попытка построить эконометрическую модель спроса россиян на внутренний туризм может помочь анализировать процессы данной сферы.

Для анализа в области туризма необходимо обладать полной и достоверной информацией. Стоит отметить, что Росстат несколько занижает внутренний туристический поток. На это есть несколько причин: во-первых, не учитываются данные о самостоятельных путешественниках, во-вторых, нет данных о межрегиональных потоках внутри страны, и, наконец, нет соответствующих данных о расходах туристов непосредственно во время поездки.

Douglas С. Frechtling выделил подталкивающие (push), притягивающие (pull) и отталкивающие (resistance) факторы [1]. Подталкивающие факторы — характеристики, которые способствуют путешествию: численность населения, динамика ВВП или дохода, распределение дохода, распределение возраста и образования, время на отдых, структура семьи.

К притягивающим факторам он отнес факторы рынка назначения туристического потока: наличие друзей или родственников, климат и погода, коммерческие, социальные и культурные связи, направления маркетинговых программ, каналы распределения, специальные случаи, привычки.

Отталкивающие факторы, по мнению ученого, включают переменные, которые ограничивают путешествия: цены, действия конкурентов, объем предложения, расстояние, время путешествия, пограничный контроль, война, терроризм, преступность, природные и искусственные катастрофы, физические барьеры.

В данной работе в качестве эндогенной переменной (Y_t, тыс. чел.) выступает численность граждан РФ, отправленных туристическими фирмами путешествовать по России.

Экономическая теория основными детерминантами спроса считает численность покупателей, их доход и цены товаров, поэтому в качестве экзогенных переменных использованы численность россиян (N_t, чел.), их среднедушевые доходы в рублях в месяц (X_t), средняя цена одного туристического пакета по России в рублях (P_t), рассчитанная делением стоимости реализованных россиянами туристических пакетов по России (S_t, млн руб.) на число этих пакетов (T_t, тыс.). Стоит отметить, что в модель не включена цена одного заграничного туристического пакета как товара-субститута в связи с тем, что это загромождало бы полученную модель, пришлось бы дополнительно учитывать курс рубля. Одновременно с этим, количество данных по всем показателям модели ограничено, в виду относительно молодой истории формирования статистики [2].

Таким образом, спецификация имеет вид:

Предполагается, что коэффициент а₃>0 (ниже будет показана МНК-оценка модели), как раз из-за невключения в модель цены одного заграничного туристического пакета. Ведь когда курс рубля падал, или же применялись те или иные политические санкции, россиянам не оставалось ничего, кроме как соглашаться на цены внутреннего туризма.

На протяжении всей работы необходимые вычисления были проведены на 5%-ном уровне значимости. Для получения оцененной модели использован метод наименьших квадратов (МНК):

S_a1=2,03Е-06; S_a2=0,029; S_a3=32,47; σ_ut=509,48.

При этом R²=0,96

Стоит отметить, что разрядность оценок параметров соответствует разрядности ошибок оценок параметров. Это является не совсем благоприятным обстоятельством, что можно объяснить небольшим объемом статистики (n=18) [3-6].

Далее была проделана проверка модели на адекватность. В обучающей выборке n=16, в контрольной – n=2 наблюдения.

Точечные и интервальные прогнозы для эндогенной переменной:

Для Y17=3880:	Для Y18=4138:
=3213 =551,99 q17=0,25 = - *tкр=2020,46 = *tкр=4405,49	=3101,25 =559,92 q18=0,29 = - *tкр=1891,62 = *tкр=4310,89
При этом tкр = 2,16

Фактические значения эндогенной переменной попадают в доверительные интервалы, поэтому можно сделать вывод о том, что модель является адекватной на уровне значимости 5%.

Чтобы иметь основания доверять полученному выводу о модели, была выполнена проверка выполнения условий теоремы Гаусса-Маркова.

Гипотеза H₀: E(u₁)= E(u₂)=…= E(u_n)=0 была проверена через F-тест. F-статистика равна 136,27, F_кр= 3,29. F>Fкр, следовательно, гипотеза H₀ принимается, спецификацию можно признать качественной, а также можно доверять значению R²=0.96.

Проверка гипотезы о гомоскедастичности случайных остатков была проверена через тест Голдфелда-Квандта. Получены значения GQ = 8,01; Fкр = 9,28; 1/GQ = 0,12. GQ<Fкр, одновременно с этим 1/GQ<Fкр, следовательно, можно принять гипотезу о гомоскедастичности случайных остатков.

Проверку некоррелируемости случайных остатков через тест Дарбина-Уотсона провести невозможно, так как в модели отсутствует свободный член. Поэтому отсутствие автокорреляции было установлено графическим способом (Рисунок 1), а также через нахождение коэффициента автокорреляции 1-го порядка: r₁ = 0,48. Так как коэффициент автокорреляции r_i < 0.5, то есть основания утверждать, что автокорреляция отсутствует [7].

Рисунок 1.Случайные остатки модели спроса россиян на внутренний туризм

Следующим этапом была проверка спецификации модели на наличие ошибок.

Первый графический симптом ошибки I типа – неверного вида функции регрессии - проверить невозможно ввиду наличия в модели не одного регрессора.

Для проверки второго симптома данные были упорядочены по возрастания величины Z=|N_t|+|X_t|+|P_t|. И было выявлено, что шесть случайных остатков (треть от общего числа) имеют длительное постоянство знаков. Это свидетельствует о наличии второго симптома первой ошибки.

Для проверки третьего симптома выборка была разделена на 2 части, каждая из которых была оценена методом наименьших квадратов. Получилось, что одноименные коэффициенты в двух оцененных вариантах отличаются разительно. Это говорит о наличии в модели третьего симптома первой ошибки. Следовательно, можно сделать вывод о том, что тип функции регрессии был выбран неправильно.

Была сделана попытка по устранению данной ошибки: спецификация стала иметь нелинейный вид. Однако в ходе проверок симптомы ошибки не исчезли.

II тип ошибки был проверен через нахождение дробей Стьюдента для соответствующих параметров, а также t_кр. Ошибка второго типа не выявлена, так как дроби Стьюдента (2.08, 0.42, 2.29) оказались больше t_кр = 0,4.

IV тип ошибки был проверен через тест Чоу. Данные были разделены на 2 группы следующим образом: 1999-2008 г., 2009-2018 г., для каждой из которых были найдены значения ESS’, ESS”. Далее были найдены величины z=3.32, F_кр=3.49, очевидно, что z< F_кр, это говорит об отсутствии ошибки IV типа, т.е. отсутствуют структурные сдвиги в данных для модели [8].

Подводя итог данной работе, хочется отметить, что все поставленные задачи были выполнены.

В целом модель жизнеспособна, однако требует некой доработки, так как все-таки были выявлены симптомы, указывающие на неверный выбор типа регрессии.

Также для неё можно выделить следующие недостатки:

не учтены такие факторы, как: цены на товар-субститут – заграничные турпакеты, курс доллара, политические санкции или их отсутствие [9];

небольшой набор статистки, отсюда относительная ненадежность полученных оценок параметров.

Список литературы

Frechtling D. C. (1996). Practical tourism forecasting. Butterworth–Heinneman, Oxford.

Зюляев Н. А. Эконометрический анализ спроса россиян на внутренний туризм // Российское предпринимательство. – 2017. – Том 18. – № 4. – С. 461-470. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonometricheskiy-analiz-sprosa-rossiyan-na-vnutrenniy-turizm

Российский статистический ежегодник. 2005: Стат.сб./Росстат. - М., 2005. - стр. 311. Раздел: Культура, отдых и туризм. https://uisrussia.msu.ru/stat/Publications/Ejeg2005/Ejeg2005_09_/Ejeg2005_09_240.htm

Российский статистический ежегодник. 2007: Стат.сб./Росстат. - М., 2007. - стр. 303. Раздел: Культура, отдых и туризм. https://uisrussia.msu.ru/stat/Publications/Ejeg2007/Ejeg2007_09_/Ejeg2007_09_250.htm

Российский статистический ежегодник. 2008: Стат.сб./Росстат. - М., 2008. - стр. 295. Раздел: Культура, отдых и туризм. https://uisrussia.msu.ru/stat/Publications/Ejeg2008/Ejeg2008_09_/Ejeg2008_09_250.htm

Туризм в России: Стат.сб./Госкомстат России. - М., 2000. - стр. 95. Раздел: Деятельность туристских фирм в 1999 году (по данным единовременного обследования туристских фирм). https://uisrussia.msu.ru/stat/Publications/Turism2000/Turism2000_13_/Turism2000_13_010.htm

Эконометрика: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. – М: Финансы и статистика, 2002. – 344 с. https://univer-nn.ru/ekonometrika/kriterij-darbina-uotsona/

Бывшев В.А. Эконометрика: уч. пособие. М.: Финансы и статистика, 2008. 480 с.

Овчаров А.О. Проблемы статистических оценок в туризме // Актуальные проблемы экономики и права. – 2012. – № 1(21). – c. 51-56.