Анализ сезонности рынка методом вычисления постоянной и переменной средних

 

Далее опираясь на таблицу 5 определяем параметр уравнения (3) по формулам (5) и (6), тогда:

a0 = 946 / 16 = 59,125             a1 = 59 / 1360 = 0,043

По модели yt = a0 + a1t (4) производим расчёт теоретических уровне тренда:

yt =  59,125 + 0,043*t

Далее по каждому кварталу каждого года получаем:

2004 г.    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

2005 г.    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

2006 г.    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

2007 г.    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 isi, для чего построим следующую расчётную таблицу

Таблица 6

Расчёт индексов сезонности

Год, квартал	yi	yti	isi % (yi : yti * 100)	Год, квартал	yi	yti	isi % (yi : yti * 100)
2004 г., 1кв. 2кв. 3кв. 4кв. 2005 г., 1кв. 2кв. 3кв. 4кв.	42 55 74 45   46 69 83 46	58,48 58,566 58,625 58,738   58,824 58,91 58,996 59,082	71,82 93,91 126,22 76,61   78,19 117,12 140,68 77,85	2006г., 1кв  2кв. 3кв. 4кв. 2007г., 1кв. 2кв. 3кв. 4кв.	52 73 85 50   54 75 87 52	59,168 59,254 59,34 59,426   59,512 59,598 59,684 59,77	87,88 123,19 143,24 84,13   90,73 117,45 145,76 87

 

            

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

isi  1кв.= (71,82+78,19+87,88+90,73) / 4 = 82,155

isi  2 кв = (93,91+117,12+123,19+117,45) / 4 = 112,96

isi  3 кв = (126,22+140,68+143,24+145,76) = 138,97

isi  4 кв = (76,61+77,85+84,13+87) / 4 = 81,39

 

Рис. 4 Средние переменные индексы сезонности

Рассчитанные средние индексы сезонности представляют модель сезонной волны реализации турпродукта «Каникулы в Британии» 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 соотвественно.       

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 порядку7:

ỹI =( y1+y2+y3)/3;

ỹII =( y2+y3+y4)/3;

ỹIII =( y3+y4+y5)/3,

где ỹI , ỹII , …  -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.

Таблица 7

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 следующий график (рис.6):

Рис.6 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. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж  [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://www.cfin.ru/press/marketing/2002-1/02.shtml
4. Бушуева Л.И. Методы прогнозирования объема продаж [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://www.mavriz.ru/articles/2002/1/47.html  
5. Внутренние факторы, влияющие на развитие туризма [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tourfaq.net/travel_business/travel-marketing/11-vnutrennie-faktory-vlijajushhie-na.html
6. Выявление и изучение сезонных колебаний  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://allstats.ru/?cat=64 
7. Дмитриев С. Способы выявления сезонных колебаний продаж  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.vespol-soft.com/informations/articles/article-sezonsales  
8. 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
9. Квартальнов В.А. Туризм как сектор экономики  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://tourlib.net/books_tourism/kvartalnov_tourism11.htm
10. 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 
11. Кучеров Д. Приручая сезонные запросы…  [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://www.seonews.ru/article/.publication/596/ 
12. Математическая модель прогноза сезонных продаж с учетом количества клиентов и дефицита продукции на складе[электронный ресурс]. Режим доступа:   http://excelprognoz.narod.ru/model1.html
13. Механизм функционирования туристского рынка  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.altaionline.ru/pg.php?id=273
14. Москалюк Е. Сезонность в туризме [электронный ресурс]. Режим доступа:   http://tourism-school.ru/archive/A9.php 
15. Никифорова О. Туризм: проблемы статистического изучения  //  Вопросы статистики. – 1999. -  №1. – С. 32-42
16. Прогнозирование с учетом сезонности туризма [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://grossu.ru/2007/10/14/prognozirovanie_seasonnosti/  
17. Ряды динамики  [электронный ресурс]. Режим доступа:  http://www.pomoshi.net/ref/ek_pp_260.htm 
18. Сараев А.Р. О показателях статистики в туризме  // Вопросы статистики. – 2007. -  №9. -  С. 39-43
19. Соболева Е.А. Статистика туризма: Статистическое наблюдение : Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 160 с.
20. Социально-экономическая статистика: Практикум: Учеб. пособие/ под ред. В.Н Салина, В.П. Шпаковской. – М.: Финансы и статистика,  2004. – 192 с.
21. Статистика > Ряды динамики [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.refine.com.ru/pageid-2131-7.html  
22. Статистика: методическое пособие [электронный ресурс]. Режим доступа: http://k-esa.ru/statistica/stats-1.htm 
23. Туристский рынок как сфера экономических отношений [электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.ckct.org.ru/study/ep/ep10-1.shtml
24. Яковлев Г. Применение статистических методов при исследовании продукт в туристическом бизнесе  // Практика консалтинга. -  2007. - №3. – С. 26-36

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Яковлев Г. Применение статистических методов при исследовании продукт в туристическом бизнесе  // Практика консалтинга. -  2007. - №3. – С. 34

2 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 

3 Квартальнов В.А. Туризм как сектор экономики  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://tourlib.net/books_tourism/kvartalnov_tourism11.htm

4Кибиткин 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 

5 Квартальнов В.А. Туризм как сектор экономики  [электронный ресурс]. Режим доступа: http://tourlib.net/books_tourism/kvartalnov_tourism11.htm

6 Здесь и далее в этом параграфе приведены формулы из «Статистика: методическое пособие» [электронный ресурс]. Режим доступа: http://k-esa.ru/statistica/stats-1.htm 

7 Яковлев Г. Применение статистических методов при исследовании продукт в туристическом бизнесе  // Практика консалтинга. -  2007. - №3. – С. 34