Анализ сезонности отдыха туристов в Краснодарском крае

Необходимость в моделировании сезонности туризма как экономического явления для оценки существующих колебательных процессов в реализации туристских услуг. Значение фактора сезонности в политике ценообразования туристических фирм Краснодарского края.

Рубрика Спорт и туризм
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 06.05.2019
Размер файла 107,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Башкирский Государственный аграрный университет

АНАЛИЗ СЕЗОННОСТИ ОТДЫХА ТУРИСТОВ В КРАСНОДАРСКОМ КРАЕ

Багманова Г.К.

Уфа, Россия

Содержание

    • Введение
      • 1. Оценка и анализ сезонности рынка
      • 2. Оценка сезонности методом скользящей
      • Заключение
      • Список использованной литературы

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: isi. 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)

isi= yi / 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 yi:

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: isi = 20/18,5 * 100% = 108,1%,

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

август: isi = 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 = ? isi / 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

yt = a0 + a1t (1.3)

или (т.к имеется тенденция затухания темпов роста по цепи) параболой второго порядка

yi = a0 + a1t + a2t2 (1.4).

То есть вышеозначенные функции могут быть использованы при расчёте теоретических уровней тренда yti.

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:

a0 = 946/16 = 59,125

a1 = 59/1360 = 0,043

По модели

yt = a0 + a1t (1.4)

производим расчёт теоретических уровне тренда:

yt = 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 isi, 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 (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

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. 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:

?I = (y1+y2+y3) /3;

?II = (y2+y3+y4) /3;

?III = (y3+y4+y5) /3,

где ?I, ?II, … ?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

Меся ц

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

туризм сезонность ценообразование

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/travelmarketing/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.vespolsoft.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

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.