Также проведем тест на гетероскедастичность

Видим, что гипотеза об отсутствии гетероскедастичности отвергается, поэтому будем использовать робастные стандартные ошибки.

reg pr_naz_otk age sex q_polet vozvrat afraid educ inc WTP, robust

Проинтерпретируем полученные результаты. Как и в предыдущем случае, женщины более склонны (на 22%) отказываться от поездки. Кроме того, на вероятность отказа положительно влияет возможность возврата билетов и отрицательно влияет доход. Как ни странно, здесь положительно влияет частота полетов в целом. Возможно, это объясняется желанием попробовать новые виды транспорта в этом случае. Кроме того, положительно на вероятность отказа влияет и степень боязни полетов.

Далее рассмотрим модель (6) в которой зависимой переменной будет являться pr_naz_edem -вероятность того, что теперь в результате авиакатастрофы человек поедет наземным видом транспорта. Независимые переменные - те же самые, что и в предыдущей регрессии.

Модель 6. Вероятность отказа от полета в пользу наземного транспорта в случае авиакатастрофы и наличия наземной альтернативы

Таблица 16. Результаты расчета регрессии модели (6)

pr_naz_edem	Coef,	Std, Err,	t	P>t	[95% Conf,	Interval]
age	-0,9151	0,213	-4,30	0	-1,3347	-0,495
sex	9,7901	4,572	2,14	0,033	0,78093	18,799
q_polet	0,2081	0,121	1,72	0,086	-0,0297	0,446
vozvrat	7,5401	4,81	1,57	0,118	-1,9392	17,019
afraid	15,912	2,717	5,86	0	10,5575	21,267
educ	5,6844	3,891	1,46	0,145	-1,9822	13,351
inc	-4,4192	2,867	-1,54	0,125	-10,069	1,2308
WTP	-0,1618	0,07	-2,33	0,021	-0,2989	-0,025
_cons	37,779	18,11	2,09	0,038	2,09576	73,462

Проведем тест на мультиколлинеарность

Видим отсутствие мультиколлинеарности

Также проведем тест на гетероскедастичность

hettest

Гетероскедастичность в данном случае имеется, поэтому построим регрессию с использованием робастных стандартных ошибок.

Таблица 17. Результаты расчет регрессии модели (6) с использованием робастных ошибок.

		Robust
pr_naz_edem	Coef.	Std. Err.	t	P>t	[95% Conf.	Interval]
age	-0,9151	0,243	-3,76	0	-1,3946	-0,436
sex	9,7901	4,487	2,18	0,03	0,94889	18,631
q_polet	0,2081	0,124	1,68	0,094	-0,036	0,4522
vozvrat	7,5401	4,676	1,61	0,108	-1,6751	16,755
afraid	15,912	3,343	4,76	0	9,32474	22,5
educ	5,6844	4,304	1,32	0,188	-2,7974	14,166
inc	-4,4192	2,846	-1,55	0,122	-10,027	1,1885
WTP	-0,1618	0,057	-2,83	0,005	-0,2744	-0,049
_cons	37,779	22,21	1,70	0,09	-5,9862	81,544

Проинтерпретируем получившиеся результаты. Так, более старые люди меньше готовы ехать на наземном транспорте в случае авиакатастрофы. С другой стороны, женщины, как мы и говорили ранее, более склонны отказаться от авиаперелета в пользу путешествия на машине или другом наземном виде транспорта. Более часто летающие, как ни странно, также готовы отказаться от перелета в пользу наземного транспорта. Как и в предыдущем случае, боязнь самих перелетов оказывает серьезное влияние на вероятность отказа от поездки (повышение на 1 пункт приводит к увеличению этой вероятности, в среднем, на 15%). Далее отметим, что также возможность возврата оказывает положительное влияние на отказ в пользу наземного транспорта, тем не менее это влияние перестает быть значимым. Наконец, отрицательное влияние оказывает величина денег, которые человек готов потратить на поездку. Возможно это происходит потому, что более богатые люди вряд ли будут экономить деньги на возможности быстро приехать в место назначения (доход также имеет отрицательный коэффициент, но в данном случае незначим).

Наконец, рассмотрим последнюю модель (7). Здесь будет повторяться ситуация, рассмотренная в модели (5) с той разницей, что человек уже купил билеты. За это будет отвечать переменная pr_uje_kupil, также в интервале от 0 до 100

Модель 7. Вероятность отказа от полета в случае наличия наземной альтернативы и уже купленной путевки



Таблица 18. Результаты расчет регрессии модели (7) с использованием робастных ошибок.

pr_uje_kupil	Coef.	Std. Err.	t	P>t	[95% Conf.	Interval]
age	-1,054	0,462	-2,28	0,023	-1,9641	-0,144
sex	6,598	10,19	0,65	0,518	-13,475	26,671
q_polet	1,2234	0,268	4,56	0	0,69516	1,7516
vozvrat	4,4898	10,71	0,42	0,675	-16,609	25,588
afraid	13,695	5,997	2,28	0,023	1,87714	25,512
educ	2,6165	8,416	0,31	0,756	-13,968	19,201
inc	5,3174	6,364	0,84	0,404	-7,2227	17,857
WTP	-0,3676	0,155	-2,38	0,018	-0,6724	-0,063
_cons	22,451	38,96	0,58	0,565	-54,331	99,232

Видно, что присутствует сильная гетероскедастичность. В этой связи используем робастные стандартные ошибки в дальнейшем.

reg pr_uje_kupil age sex q_polet vozvrat afraid educ inc WTP, robust

Таблица 19. Результаты расчет регрессии модели (7) с использованием робастных ошибок

		Robust
pr_uje_kupil	Coef.	Std. Err.	t	P>t	[95% Conf.	Interval]
age	-1,05404	0,416935	-2,53	0,012	-1,87565	-0,23242
sex	6,597958	7,032278	0,94	0,349	-7,25993	20,45584
q_polet	1,223363	1,19882	1,02	0,309	-1,13904	3,585771
vozvrat	4,489824	5,084593	0,88	0,378	-5,52993	14,50958
afraid	13,69451	4,345623	3,15	0,002	5,130983	22,25805
educ	2,616527	4,28626	0,61	0,542	-5,83002	11,06308
inc	5,317367	6,110781	0,87	0,385	-6,72461	17,35934
WTP	-0,36757	0,179694	-2,05	0,042	-0,72168	-0,01347
_cons	22,45087	20,95936	1,07	0,285	-18,8519	63,75361

Видно, что регрессия получилась сравнительно плохого качества. Тем не менее, даже с учетом этого два значимых коэффициента все же могут быть интерпретированы. В частности, как и в прошлый раз возраст оказывает отрицательное влияние на вероятность того, что человек откажется от поездки. Кроме того, положительно также влияет степень боязни полетов, а отрицательно - количество денег, располагаемых на человека. Значимость данной модели намного ниже по причине того, что, поскольку человек уже купил путевку, он уже не будет отказываться от поездки с тем же желанием.

Итак, мы провели эмпирическое оценивание влияние авиакатастроф на выбор потребителя. И в общем, следует сказать, что гипотезы, поставленные нами перед началом регрессионного анализа частично подтверждаются. Так, практически во всех случаях степень боязни положительно влияла на вероятность отказа от полета. Кроме того, если говорить о гипотезе Н2, то можно сказать, что эта гипотеза, по большей части отвергается. Более того, согласно расчетам по модели (2) данная величина может влиять даже положительно. То же самое можно сказать по гипотезе Н3 и связанной с ней Н4. С другой стороны, данный результат можно объяснить желанием респондентов перестраховаться и поехать на поезде либо на машине. Таким образом, они получат новые ощущения от поездки, а на самолете они смогут полететь в другой раз.

Добавим также, что доля отказов, в целом, все же выше, когда человек еще не купил путевку, и это очевидно, поскольку в этой ситуации его потери от потерянного отдыха будут выше, что подтверждается значимостью коэффициентов и общей объясняющей способностью моделей, описывающих ситуацию, когда путевка уже куплена - и когда еще не куплена. При этом склонность людей отказываться от поездки выше в том случае, когда путевка еще не куплена. Также стоит отметить, что, согласно результатам расчетов, практически всегда на вероятность отказа положительно влияет степень боязни авиаперелетов. Кроме того, более старшие люди склонны реже отказываться от поездки практически во всех ситуациях. Кроме того, более богатые люди реже отказываются от поездки - как в случае авиакатастрофы, так и в девальвации. Также они, в целом, реже готовы на замещение самолета другими видами транспорта практически во всех ситуациях, что говорит о их готовности продолжать летать вне зависимости от внешних факторов, таких как авиакатастрофы и девальвация. Отметим также, что девальвация как фактор оказывает очень небольшое по значимости влияние на вероятность отказа от полета, если не происходит авиакатастрофы. Таким образом, отрасль получит больше ущерба в том случае, когда происходит авиакатастрофа - девальвация не наносит столь сильного удара, поскольку в этом случае всегда можно отказаться от поездки в пользу путешествия по России. Все же больше девальвация будет влиять на выбор людей более бедных. Наконец, отметим, что пол не оказывал влияния в большинстве ситуаций на конечный выбор, лететь или нет.

Если же говорить о прочих выводах, сделанных в ходе нашей работы, то в целом, они не противоречат логике и соответствуют основным выводам, полученным в ходе предыдущих исследований.



Заключение

Итак, мы провели эмпирическое исследование, посвященное влиянию авиакатастроф на выбор потенциальных туристов, касающийся выбора самолета как способа передвижения. Для этой цели был проведен Интернет-опрос 282 человек, после чего построены модели, оценивающие вероятность отказа от полета в зависимости от ряда факторов. Самый главный вывод, полученный нами в работе - это то, что, действительно, боязнь полета на самолете приведет к тому, что вероятность отказа человека от путешествия на самолете будет выше. Кроме того, удалось установить отрицательное влияние дохода и количества располагаемых денег на человека на данную вероятность, что можно объяснить также нежеланием экономить время, если есть достаточно денег. С другой стороны, в работе не было установлено значимое влияние частота отдыха и частота полетов на данную вероятность. Это может быть объяснено тем, что многие респонденты хотели бы попробовать новые виды путешествий, особенно в том случае, если это доступно им и по времени, и по деньгам. Также отметим то, что в ряде случаев женщины более склонны отказываться от полета, чем мужчины. В целом, данные выводы не противоречат основным результатам, полученным в результате предыдущих исследований, в основном, зарубежных.

Если же говорить о том, какие меры могут быть приняты для снижения ущерба туристической отрасли от авиакатастроф, то можно сказать, что государству следует поощрять внутренний туризм, в т.ч. и развивать наземные виды транспорта, повышая их скорость для того, чтобы они могли конкурировать с самолетами. Кроме того, следует больше уделять внимания снижению степени аэрофобии у потенциальных туристов, т.к. это действительно оказывает серьезное влияние на вероятность отказа от полетов.

Наконец, отметим возможные дальнейшие перспективы данного исследования. В будущем было бы полезно провести более масштабный опрос всех потенциальных потребителей услуг туристической отрасли. С другой стороны, можно в дальнейшем ограничиться лишь внутренним туризмом, чтобы говорить о влиянии лишь на российскую туристическую отрасль и возможных мерах по преодолению проблемы влияния авиакатастроф на отрасль авиаперевозок и отрасль туризма в частности, поскольку в итоге конечная цель - это снижение ущерба именно для российской туриндустрии. Затем было бы возможно разработать методологию (как в исследованиях, рассмотренных нами ранее), оценивающую потери отрасли в результате авиакатастроф, оценивающую возможное снижение туристического потока, объем расходов, которые бы каждый отказавшийся от поездки турист потратил бы на свою поездку и оценить совокупный ущерб, чтобы лучше понять ситуацию в данной области. Впрочем, этот вопрос мы оставим для будущих исследований.



Список литературы

1. Arndt, M., Zellner, W., 2003. How to fix the airlines. The troubled industry needs a model that work. Here is a blueprint.// Business Week ,3828 (2014),pp. 74-78

2.Beckham, J. C., Vrana S. R., May J. G., Gustafson D. J., and Smith G. R. “Emotional Processing and Fear Measurement Synchrony as Indicators of Treatment Outcome in Fear of Flying.”// Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, No.21(1990),pp. 153-62

3.Borenstein, S., Zimmerman, M. B. Market incentives for safe commercial airline operation. //The American Economic Review, (1988), pp. 913-935.

4. Bosch, J. C., Eckard, E. W., & Singal, VCompetitive Impact of Air Crashes: Stock Market Evidence, The.// JL & Econ., 41, 503 (1998). .

5. Bowen, R. M., Castanias, R. P., & Daley, L. AIntra-industry effects of the accident at Three Mile Island. //Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 18 No.1 (1983)., pp. 87-111.

6. Blake A. Tourism Crisis Management: US Response to September 11 // Annals of Tourism Research, Vol. 30, No. 4 (2003), pp. 813-832

7. Button, K., Lall, S., Stough, R., Trice, M. High technology employment and hub airports. //Journal of Air Transport Management, 5 (1999)., pp. 53-59.

8. Castillo-Manzano J.I., Pedregal D.J., Pozo-Barajas R. Assessing fear of flying after a plane crash. The “Rainman” effect - Myth or reality? // Journal of Air Transport Management 20 (2012), pp. 20-22

9. Chi J., Baek J. Price and income elasticities of demand for air transportation: Empirical evidence from US airfreight industry.// Journal of Air Transport Management 20 (2012) pp.18-19

10. Chalk, A. MARKET FORCES AND AIRCRAFT SAFETY: THECASEOFTHEDC?10. //Economic Inquiry, Vol. 24 No. 1 (1986) pp. 43-60.

11. Chang Y., Liao M. Airline Passengers' Awareness of and Preferred Source of Cabin Safety Information. //Asia Pacific Management Review Vol.15 No.4 (2010) pp. 533-547

12. Chance, D. M., Ferris, S. P. The effect of aviation disasters on the air transport industry: a financial market perspective. //Journal of Transport Economics and Policy (1987)., pp. 151-165.

13. Costa, P.R., Harned, D.S., Lundquist, J.T. Rethinking the aviation industry. McKinsey Quarterly, New York. 2002

14. Fama, E. F., Fisher, L., Jensen, M. C., Roll, R.. The adjustment of stock prices to new information. International economic review, Vol. 10 No.1 (1969)., pp. 1-21.

15. Fischer III, H.W., Terrorism and 11 September 2001: does the `behavioral response to disaster'' model fit? //Disaster Prevention and Management No. 11 (2002)., pp. 123-127.

16. Fleischer A., Tchetchik A., Toledo T. The Impact of Fear of Flying on Travelers' Flight Choice: Choice Model with Latent Variables //Journal of Travel Research Vol. 51 No.5 (2012) pp. 653-663

17. Guiver J. Debate: Can sustainable tourism include flying? // Tourism Management Perspectives. Vol.6 (2013), pp. 65-67

18. Gillen, D., Lall, A.,. International transmission of shocks in the airline industry. //Journal of Air Transport Management No. 9 (2003), pp. 37-49

19. Goh, C., Law, R. Modeling and forecasting tourism demand for arrivals with stochastic non-stationary seasonality and intervention. //Tourism Management No. 23 (2002), pp. 499-510.

20. Golbe B., Devra L., "Safety and Profits in the Airline Industry," //Journal of Industrial Economics, No. 34 (1986), pp. 305-18.

21. Guzhva V.S., Pagiavlas N. US Commercial airline performance after September 11, 2001: decomposing the effect of the terrorist attack from macroeconomic influences. //Journal of Air Transport Management No. 10 (2004) pp. 327-332

22. Hasson, O. Towards a general theory of biological signaling. Journal of Theoretical Biology, Vol.185 No.2 (1997)., pp. 139-156.

23. Ito L., Lee D. Assessing the Impact of the September 11 terrorist attacks on U.S. airline demand. //Journal of Economics and Business 57 (2005) pp. 75-95

24. Inglada, V., Rey, B. Spanish air travel and the september 11 terrorist attacks : a note. //Journal of Air Transport Management No. 10 (441e443) (2004),

25. Lai S.L., Lu W. Impact analysis of September 11 on air travel demand in the USA //Journal of Air Transport Management No. 11 (2005) pp.455-458

26. Mitchell, M. L., & Maloney, M. T. Crisis in the cockpit? The role of market forces in promoting air travel safety. //Journal of Law and Economics, (1989). 329-355.

27. Morrison, S., Winston, C. The economic effects of airline deregulation. Brookings Institution Press.,1986.

28. Rose, N. L. Profitability and product quality: economic determinants of airline safety performance. //Journal of Political Economy, (1990)., pp. 944-964.

29. Rose, N. L. Fear of flying? Economic analysis of airline safety // National Bureau of Economic Review No. w3784. (1991).

30. Van Gerwen, L. J., Diekstra R. F. W. Fear of Flying Treatment Programs for Passengers: An International Review. //Aviation, Space and Environmental Medicine, No 71. (2000), pp. 430-440

31. Wong, J. T., & Yeh, W. C. Impact of flight accident on passenger traffic volume of the airlines in Taiwan. //Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 5, (2003),. pp. 471-483.



Приложение

Текст опроса и собранные результаты.

Исследование факторов спроса на туризм

Здравствуйте! Наш опрос посвящен влиянию различных факторов на спрос на туризм. Нам было бы очень интересно узнать Ваше мнение по этому вопросу. Результаты будут использованы строго в научных целях. Заранее большое Вам спасибо за заполнение!

Расскажите, пожалуйста, о Ваших туристических предпочтениях

1. Выберите, пожалуйста, направление, куда Вы обычно летаете отдыхать на самолете

Россия 73 (25,9%)

Западная Европа (Великобритания, Германия и пр.) 29 (10,3%)

Восточная Европа (Чехия, Венгрия, Польша и др.) 23 (8,2%)

Азия (Китай, Вьетнам, Таиланд и пр.) 94 (33,3%)

Северная Америка (США, Канада, Мексика) 8 (2,8%)

Южная Америка (Бразилия, Куба, Венесуэла и пр.9 (3,2%)

Австралия и Океания 4 (1,4%)

Греция, Кипр 30 (10,6%)

Другое 12 (4,3%)

2. Сколько раз в среднем за год Вы ездите туда отдыхать?

3. Сколько денег Вы обычно тратите в расчете на одного человека? (в рублях)

4. Предположим, Вы собираетесь купить путевку по Вашему любимому направлению, указанному Вами выше. Произошла авиакатастрофа с туристами по Вашему направлению со многими жертвами (в дальнейших вопросах речь будет идти о ней). Насколько вероятно, что теперь Вы откажетесь от поездки?

Точно откажусь 31 (11%)

Скорее откажусь 37 (13,1%)

Скорее не откажусь 161 (57,1%)

Точно не откажусь 53 (18,8%)

5. Если Ваше любимое место в России - пропускайте данный вопрос . Курс национальной валюты обвалился в два раза (что мы и имеем на текущий момент) по сравнению с ситуацией 2014г. В следствие чего стоимость путевки возросла также в два раза. Насколько вероятно, что вы откажетесь от покупки путевки в пользу путевки, связанной с отдыхом внутри России?

Точно откажусь 23 (10%)

Скорее откажусь 38 (16,5%)

Скорее не откажусь 127 (55,2%)

Точно не откажусь 32 (13,9%)

6. Как изменится ответ на Ваш вопрос, если произошла авиакатастрофа?

Точно откажусь 36 (12,8%)

Скорее откажусь 41 (14,5%)

Скорее не откажусь 161 (57,1%)

Точно не откажусь 44 (15,6%)

7. Предположим, Вы уже купили путевку в Ваше любимое место, куда надо добираться самолетом. Насколько вероятно, что, узнав о катастрофе, Вы откажетесь от поездки?

Точно откажусь 32 (11,3%)

Скорее откажусь 31 (11%)

Скорее не откажусь 161 (57,1%)

Точно не откажусь 58 (20,6%)

8. Спасибо. Теперь, допустим, что Вы собираетесь купить путевку с перелетом в то место, куда можно добраться на наземном транспорте (напрямую). Происходит авиакатастрофа. Насколько вероятно, что теперь Вы откажетесь от поездки? Пожалуйста, укажите ответ в процентах (из 100)

9. Насколько вероятно, что теперь Вы поедете отдыхать, используя наземный вид транспорта? Пожалуйста, укажите ответ в процентах (из 100)

10. Вы уже купили эту путевку. Насколько вероятно, что теперь Вы откажетесь от поездки? Пожалуйста, укажите ответ в процентах (из 100)

11. Предположим Вы покупаете билет (либо путевку). При этом у Вас появляется гипотетическая возможность отказаться от поездки в случае, когда Вы точно узнаете вероятность авиакатастрофы. Имеется в виду одна авиакатастрофа на число успешных полетов (1 шанс из многих). При каком количестве успешных полетов в расчете на одну катастрофу (и менее) Вы откажетесь от полета? Укажите, пожалуйста, примерное число (в тысячах успешных полетов)

12. Боитесь ли Вы летать на самолете?

Очень боюсь 29 (10,3%)

Скорее боюсь 39 (13,8%)

Скорее не боюсь 147 (52,1%)

Вообще не боюсь 61 (21,6%)

Затрудняюсь ответить 6 (2,1%)

13. Сколько раз в году (в среднем) Вы летаете на самолете?

14. Какие билеты Вы, как правило покупаете? Имеется в виду возможность возврата.

Обычно покупаю билеты без возврата 84 (29,8%)

Обычно покупаю билеты с возвратом 146 (51,8%)

Затрудняюсь ответить 52 (18,4%)

15. Немного вопросов о Вас. Ваш возраст?

16. Ваш пол?

Мужской 138 (48,9%)

Женский 144 (51,1%)

17. Пожалуйста, укажите уровень Вашего образования

Начальное 0 (0%)

Среднее7 (2,5%)

Среднее специальное (и среднее полное) 66 (23,4%)

Высшее (бакалавриат, магистратура) 192 (68,1%)

Высшее (кандидат наук) 14 (5%)

Высшее (доктор наук) 3 (1,1%)

18. Пожалуйста, оцените уровень благосостояния Вашей семьи

У нас хватает средств на питание, но не на одежду 3 (1,1%)

Нам хватает средств на одежду, но покупка основной бытовой техники вызывает у нас затруднения 24 (8,5%)

Мы можем купить основную бытовую технику, но на новый автомобиль нам не хватит 148 (52,5%)

Хватит на новый автомобиль, но не хватит на приобретение квартиры или загородного дома 77 (27,3%)

При необходимости можем купить квартиру или дом 30 (10,6%)

Размещено на Allbest.ru

...