Статистический анализ рынка въездного туризма в Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

Глава 1. Туризм как объект статистических исследований

1.1 Теоретические аспекты туристского рынка

1.2 Обзор исследований в области туризма

1.3 Современные тенденции и особенности туристской отрасли Российской Федерации

Глава 2. Моделирование тенденции объема платных туристических услуг

2.1 Общая характеристика объема платных туристических услуг

2.2 Использование различных моделей для описания динамики объемов платных туристических услуг в России, 2005-2015 гг.

2.3 Выбор оптимальной модели для моделирования динамики объема платных туристических услуг в РФ

Глава 3. Структурное моделирование въездного туризма в российской Федерации

3.1 Въездные туристические потоки и их дифференциация по регионам России

3.2 Оценка структурной модели объемов платных туристических услуг в России

3.3 Моделирование объемов платных туристских услуг на основе панельных данных

Заключение

Используемая литература

Приложения



Введение

Актуальность изучения: За последние десятилетия мир кардинально изменился: быстрый рост технологий, инноваций, а поэтому и экономики, привел к изменению уклада жизни людей. Вследствие того, что у них появилось больше материальных ресурсов, они стали тратить некоторую часть не только на товары первой необходимости, но и на развлечения. Главной их составляющей являются путешествия. Повышение популярности туристских услуг обусловлено несколькими факторами: во-первых, они стали более доступными; во-вторых, путешествие - это получение новых знаний, эмоций; в-третьих, смена обстановки необходима человеку, чтобы отвлечься от работы и повысить свою производительность.

Российская Федерация, несмотря на богатые туристические ресурсы, занимает не лидирующее место по количеству принимаемых иностранных туристов. Всё дело в том, что туризм в России только становится на путь устойчивого развития, ведь в СССР доходы от туризма в бюджет государства были недооценены, что повлияло на отсутствие развития и инвестиций в данную сферу. На сегодняшний день, вследствие изменения мировой ситуации, а именно натянутых отношений с Турцией и Египтом, наша страна имеет все шансы на привлечение большего числа туристов, в том числе иностранных.

Цель исследования состоит в проведении комплексного статистического анализа рынка въездного туризма в Российской Федерации.

Для реализации указанной цели определены и решены следующие задачи:

§ проведен обзор основных тенденций въездного туризма в России;

§ проведено исследование дифференциации регионов России в аспекте туристической привлекательности;

§ построены модели объема реализации туристских услуг в России, учитывающие изменения динамики временного ряда; на их основе получены прогнозы исследуемого показателя;

§ сформирована система факторов, определяющих различия объема реализации туристских услуг России в региональном разрезе;

§ проведен анализ взаимосвязей объемов платных услуг с выбранными факторами на основе регрессионных моделей.

Объектом данного исследования является рынок туристических услуг Российской Федерации, а также экономические процессы, которые оказывают влияние на развитие данного рынка.

Предметом исследования являются статистические показатели въездного туризма России.

Теоретической и методологической основой данной работы являются труды российских и зарубежных ученых в области теории рыночной экономики, общей теории статистики, а также методов математической статистики, методологические пояснения Организации Объединенных Наций и некоторых других международных организаций (Всемирная Туристская Организация), методологические разработки Федеральной службы государственной статистики РФ, Федерального агентства по туризму России, материалы научных форумов и конференций. Из документов нормативно-правовой базы основой данного исследования стали: Федеральный закон «Об основах туристической деятельности в РФ», «Правила по оказанию услуг по реализации туристского продукта», а также «Стратегия развития туризма в Российской Федерации в период до 2020 года».

Информационную базу исследования составляют данные Федеральной службы Государственной статистики России о состоянии и развитии туризма в России в целом и по регионам в динамике с 2005 г. по 2015 г., а также статистические данные Федерального агентства туризма России Министерства культуры РФ.

Авторский вклад в проблему: автором данной работы был проведен анализ региональной дифференциации по показателям, которые характеризуют привлекательность регионов России для иностранных туристов; проведен анализ взаимосвязей на основе самостоятельно выбранных показателей, включающих объекты культурно-исторического наследия, количество средств коллективного размещения, объемы услуг, предоставляемых туристам и пр. Проведено моделирование объемов платных туристических услуг с использованием нескольких моделей, а также краткосрочное прогнозирование рассматриваемого показателя.

Практическая значимость работы состоит в том, что ее результаты могут быть применены в работе Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации и Федерального агентства по туризму для более подробного изучения туристической индустрии России и издания современного сборника, описывающего функционирование российского рынка туризма.

Объем и структура работы: данная исследовательская работа насчитывает 89 страниц, содержит введение, 3 главы, каждая из которых состоит из 3 параграфов, заключение и 19 приложений. В первой главе рассматриваются теоретические основы въездного туризма в России, ранее произведенные исследования в данной области, а также дается краткий обзор современных тенденций и особенностей рынка въездного туризма в России. Вторая глава содержит анализ динамики объемов платных туристических услуг в России, а также краткосрочное прогнозирование показателя с помощью наилучшей модели. В третьей главе приведены результаты структурного моделирования рынка въездного туризма в России.



Глава 1. Туризм как объект статистических исследований

1.1 Теоретические аспекты туристского рынка

В течение многих десятилетий туризм - это фундаментальная основа экономик различных стран. Более того, роль туризма постоянно растёт. По оценкам Всемирной Туристской Организации (ВТО), количество туристических поездок с 1950 года возросло примерно в 20 - 40 раз на всех континентах мира (Приложение 1), что подтверждает гипотезу о значимости данной отрасли в мировом хозяйстве. Согласно информации ВТО, несмотря на тяжелый экономический кризис 2007-2009 гг., поразивший все отрасли экономики, не оставив без внимания и туристическую, объемы туристов, а также туристских услуг, не снижались, сохраняя прежнюю динамику.

Большое влияние в социальном аспекте туризм оказывает не только на страну в целом, но и на ее отдельные регионы. На сегодняшний день вследствие большой территории многие страны поделены на области/края/республики для более эффективного управления. И благодаря развитию туризма большее количество денежных средств проникает в регионы, что способствует появлению дополнительных рабочих мест, развитию коммуникационных систем и т.п. Наравне с достоинствами развития туризма имеются также и некоторые недостатки. Они проявляются в том, что туризм, к примеру, положительно влияет на цены на местные товары и услуги, на недвижимость, что негативно сказывается на достатке местных жителей, способствует развитию экологических проблем, а также может причинять вред различным отраслям экономики.

Современная экономическая наука определяет туризм как сложную систему, богатую различными социально-экономическими характеристиками. Одной из составных ее частей является туристская индустрия.

Туризм как товар реализуется в форме услуг. Услуга туризма, определяется схожими характеристиками с обыкновенной услугой. Главной ее целью является удовлетворение потребности человека, Туристические услуги включают в себя большой спектр услуг, предоставляемых различными организациями, начиная от туристических фирм и заканчивая кафе и ресторанами. К таким относятся: услуги туристических операторов по формированию и продажи пакетного тура (комплекса услуг по трансферу, размещению в гостиницах, питанию туристов. Сюда также включены услуги по проведению экскурсий, услуги гидов-переводчиков и другие, которые предоставляются в зависимости от целей путешествии). Интересным является тот факт, что в объем туристических услуг не включается покупка входного билета в учреждение культуры (музей, выставки, театры, кино и пр.), однако оплата услуг гида-экскурсовода включается в данный показатель.

От обычной услуги такой вид отличается своим содержанием - она может быть оказана как вещью, так и во время функционирования человеческого труда. Исходя из этого можно выделить 2 вида услуг: материальные (производственные), связанные непосредственно с вещью, и нематериальные (непроизводственные), не связанные с материальными ресурсами, производство которых неотделимо от их потребления. Кроме услуг, туристам предложено покупать различные товары туристического назначения. Совокупность услуг и товаров, предназначенных для туристов, образует такое понятие, как «туристский продукт» Квартальнов В. А. «Туризм», Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2003.

С макроэкономической точки зрения, туризм можно импортировать в страну, так и экспортировать из страны. Расходы туристов из других стран являются притоком денежных средств в экономику принимающей страны (региона). Въезжая в данную страну, туристы получают определенный опыт и увозят с собой назад незабываемые эмоции от прошедшей поездки. Туристический экспорт Балабанов А. И., Балабанов И. Т. «Внешнеэкономические связи» учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 2000. -- 512 с. - это вывоз из страны туристических впечатлений, который сопровождается одновременным ввозом туристом денег в данную страну.

Туристический импорт Там же. - это ввоз в страну туристических эмоций и воспоминаний, который сопровождается одновременным вывозом туристом денежных средств из данной страны. Такого рода влияние на экономику страны можно поделить на прямое и косвенное. Прямое влияние туризма - это поступление денежных средств (доходов) туристов от приобретений услуг и товаров (из-за притока денежных средств появляется обеспечение работников, а также создание дополнительных мест). Косвенное влияние, иными словами «эффект мультипликатора» вступает в силу по мере увеличения движения туристских расходов. Деньги туристов начинают обращаться в экономике региона, когда туристическая фирма покупает местные товары и услуги. Итак, туристский рынок - это система хозяйственных взаимосвязей и показателей, в которой происходит процесс обмена туристских услуг в денежные средства и обратного обмена денег в туристско-экскурсионные услуги.

Функционирование туристического рынка и связанных каким-либо образом с ним предприятий туристской индустрии имеет явный сезонный характер. На сезонность в туризме влияют различные факторы, такие как климатические, психологические (традиции, вкусы и предпочтения), наличие свободного времени и пр.

Механизм функционирования туристического рынка - это система экономических процессов, под действием которых спрос и предложение на туристический продукт приходят в равновесие. Функционирование туристического рынка можно представить, как на схеме, изображенной на рисунке 1, которая показывает, что спрос на услуги в сфере туризма обусловлен желаниями и вкусами туристов. На туристическом рынке происходит непрерывное движение потоков денежных средств и туристического продукта, которые движутся навстречу друг другу, создавая туристический кругооборот.

Рис. 1. «Функционирование туристического рынка»

Источник: Квартальнов В.А. «Туризм», глава 11: Функционирование экономических законов в туризме

На данном рисунке хорошо прослеживаются факторы, влияющие на формирование спроса и предложения на турпродукт. Нетрудно заметить, что спрос порождает всего 1 фактор, но очень важный - потребители самого продукта. Однако предложение формируется под действием различного типа ресурсов, а также работы туроператоров и туристических агентств.

Итак, резюмируя все вышесказанное, можно сделать вывод, что туризм приобрел на сегодняшний день широкие масштабы среди всех стран и стал оказывать сильное влияние на мировую экономику. Эффективное развитие туристического бизнеса значительно увеличивает поток иностранных граждан в другие страны. Это влияет на рост налоговых отчислений в бюджет, помогает развитию смежных отраслей экономики, повышает процент занятости населения, а также дает возможность получения впечатлений и положительных эмоций.



1.2 Обзор исследований в области туризма

Несмотря на то, что проблема развития туристической индустрии в России не изучена столь глубоко, насколько это возможно. Однако некоторые научные деятели, изучавшие раннее данную тему, внесли большой вклад в ее развитие и поиск решения устранения проблем.

В работе [Бухтоярова, 2005] приведен полный анализ туристической отрасли России, основанный на данных статистического сборника Туризм и туристические ресурсы России, вышедшего в свет единожды в 2004 г. Целью данного исследования являлась разработка методологической основы для анализа различных статистических показателей рынка туристических услуг России на основе методологических рекомендаций Всемирной Туристической Организации (ВТО). В связи с этим автор выдвигает несколько гипотез: 1. Россия использует свой туристский потенциал не полностью (менее, чем на 50%). 2. Туризм в России носит сезонный характер вследствие ограниченного периода благоприятного климата. 3. В целом, интерес к туризму возрос у потребителей, о чем может говорить увеличение практически всех ключевых характеристик. Для проведения исследования основных показателей автор использует обширную методологическую базу - не только описательную статистику, но и более сложные методы анализа. К примеру, после исследования региональной дифференциации в аспекте туристической направленности с помощью кластерного анализа было выявлено четкое разделение их на 3 группы: регионы с яркой туристической направленностью, регионы, где туризм значительно меньше развит, а также абсолютно непривлекательные области. При исследовании и прогнозировании объема реализации туристических услуг автор отмечает ярко выраженную сезонность туризма, где самый благоприятный период проявляется с мая по сентябрь. В результате, гипотезы, выдвинутые автором, подтвердились, и туризм в России, действительно далек от своего потенциального уровня.

Очень актуальным аспектом анализа туризма является моделирование туристского спроса. Исследовательская работа [Беднова, Ратникова, 2011] строится на моделировании спроса на въездной туризм в Российской Федерации. Основной целью данного исследования является выявление ключевых детерминантов в анализе зависимостей въездного туристического потока от различных факторов. Главной гипотезой исследования является тот факт, что специфика российского спроса на въездной туризм заключается в его сильной чувствительности от многих факторов - экономических, политических и социальных. Анализ панельных данных - это основной метод, использовавшийся в работе. Была построена панельная регрессия (сквозная) с 2000 по 2009 гг. Моделирование проводилось отдельно для каждой из 8 туристических зон России. В качестве детерминант спроса авторы выделили ВНП страны происхождения, обменный курс, стоимость проживания в туристической зоне, стоимость авиабилета из страны проживания до места пребывания, а также лаговая переменная спроса и фиктивные переменные, отражающие влияние шоков. Главный вывод, который был получен авторами исследования - это значимое влияние лаговой переменной на туристский спрос, что говорит о высокой потребительской лояльности к поездкам в Россию. Однако данный показатель в некоторых туристических зонах низкий, что говорит о недостаточном качестве услуг в регионах.

Как следствие, здесь также подтверждается проявление региональной дифференциации. Что касается чувствительности спроса на туризм, то он оказался высокочувствителен ко многим детерминантам. К примеру, авторами отмечается сильная чувствительность к ценам на проживание в туристических зонах, к обменному курсу, внешним шокам (террористическим актам, экономическим кризисам). Все эти негативные детерминанты снижают туристический спрос, и как следствие, доходы от туризма в валовом продукте.

Исследование сателлитных счетов туризма приобретает сейчас высокую активность, так как правительство предпринимает попытки ввести их в России. Аналитическая статья Гомилевской, Сергиенко [2014] строится на комплексной оценке вклада туризма для определения его влияния на экономику регионов Российской Федерации. Целью данной работы служит количественная оценка туристического потока при помощи методики учёта размещения туристов в средствах коллективного размещения (СКР) для последующей оценки вклада гостиничного бизнеса в туристический сектор экономики. Данное исследование проводилось на примере Приморского края, однако разработанная методология может использоваться применительно к любому другому региону (группе регионов). В качестве основной гипотезы авторы выдвинули необходимость построения сателлитных счетов туризма в России, как неотъемлемого инструмента для анализа влияния туристической индустрии в российскую экономику.

В связи с этим авторами была разработана новая система методов: обобщение и анализ основных параметров, прогнозирование отдельных экономических ситуаций, построение сателлитных счетов. Однако главным инструментом здесь выступало сравнение данных, полученных статистическими службами с данными собственного проведенного мониторинга. Так как практически у всех показателей наблюдались отклонения, то это заставляет делать вывод о том, что сбор информации статистическими службами не столь эффективен - данные искажены вследствие отсутствия системы прямого мониторинга и построения сателлитных счетов, которые позволили бы получить более точные оценки. Далее авторами разработана собственная таблица показателей сателлитных счетов для более глубокого анализа объектов туристической индустрии.

В иностранной литературе данный вопрос затрагивался большим количеством ученых. В исследовательской работе [Webster, Ivanov, 2012] поднимается вопрос о влиянии конкурентоспособности туристических регионов на вклад туризма в экономический рост страны, основываясь на характеристиках 131 страны. Целью данной работы выступает анализ влияния различных факторов на (географических, экономических) на конкурентоспособность в разных странах (разных регионах). В качестве основной гипотезы в работе выступает предположение, что конкурентоспособность туристического региона имеет статистически значимое влияние на вклад туризма в экономический рост. В качестве методологической базы авторами было затронуто 2 инструмента: первый - декомпозиция экономического роста. Он характеризует непосредственное влияние туризма на рост экономики, иными словами - это процент ВВП на душу населения, приходящийся на туризм. Второй - регрессионная модель с фиктивными переменными. Дамми-переменными выступают здесь географические регионы мира.

В результате авторы делают основной вывод, что статистическое подтверждение зависимости конкурентоспособности места пребывания и вклада туризма в экономический рост отсутствует, потому что конкурентоспособность используется неэффективно, а также не преобразовывается в экономические выгоды. С другой стороны, высокая конкурентоспособность ведет к увеличению притока инвестиций как от государства, так и из частного сектора. Поэтому одной из ключевых вещей, которые необходимы каждой стране - это взаимосвязь государства и туризма.

Некоторые зарубежные ученые специализируются на исследовании туризма в России. Так, например, в статье [Algieri, 2012] рассмотрены основные показатели динамики российского туристического рынка в посткризисный период в течение пяти лет. Авторы поставили главной целью работы проследить изменение основных характеристик туристической отрасли, а также факторов, оказывающих влияние на них с 2008 по 2011 гг. С помощью анализа таблиц и графиков им удалось проследить четкое снижение, а затем стабилизацию практически всех показателей туристической индустрии, таких как общий туристический поток, количество доступных для проживания отелей, объем платных услуг для туристов и пр. Выяснилось, что в 2011 году наибольшая доля прибывших принадлежала туристам из Украины и Германии. Факторный анализ экспорта и импорта туристических услуг с 2010 по 2011 гг. показал, что наблюдается абсолютное увеличение экспорта и импорта туристических услуг, и, более того, их соотношение стремится к сбалансированному состоянию. Итак, можно сделать вывод, что проявляется реальная и разумная необходимость активизации роли правительства в решении приоритетных задач для развития туристско-рекреационного комплекса в России, так как это поможет создать эффективный конкурентный рынок туризма.

Некоторые исследователи трансформировали стандартные процедуры анализа на другие аспекты проблемы туризма. Например, Ли и Ву применили динамическую систему регрессионных уравнений для исследования потребления туристических товаров и услуг, хотя данный метод ранее применялся лишь для моделирования туристического спроса. Главной целью они поставили проанализировать поведение туристов на различных туристических рынках. Главная исследовательская гипотеза: существуют несколько различных типов потребительского поведения, покупатели не ведут себя одинаково на всех рынках. На основе оценки системы полного спроса, авторами исследуется взаимодействие среди спроса на различные туристические продукты (например, магазины, гостиницы проживание, питание за пределами гостиницы, и другие), а также воздействие изменения цен на спрос. Свою модель авторы протестировали на данных по въездному туризму в Гонконг из некоторых популярных стран - Тайвань, Великобритания. США, Сингапур, Корея, Китай с 1984 по 2006 гг. Система уравнений состояла из следующих равенств: покупки, размещение в отеле, питание вне гостиницы и др., однако независимые факторы были одинаковые. Вдобавок к системам уравнений были рассчитаны эластичности по расходам и по цене. В итоге авторы получили интересные выводы: спрос на питание вне гостиниц выше у тех туристов, которым добираться сюда дальше (рынки дальних расстояний). Для неазиатских туристов покупки в Гонконге расцениваются как товары роскоши. Понимание различных типов потребительского поведения является ключевым в функционировании рынка туристического продукта. Это имеет важные последствия для туристического сектора в Гонконге с точки зрения стратегических вопросов, такие, как ценообразование, сегментация рынка, и качество обслуживания.

Итак, несмотря на то, что проблема туристической индустрии рассмотрена со многих сторон, всё равно остаются темы, которые еще не освещены в литературе. Немного исследований основываются на региональной дифференциации, хотя это действительно важный аспект, так как многие страны на сегодняшний день федеративные.

1.3 Современные тенденции и особенности туристской отрасли Российской Федерации

Современный туризм в России - явление, с одной стороны, довольно молодое, так как массовым он стал всего лишь во второй половине ХХ века, с другой стороны, он имеет глубокие исторические корни, поскольку склонность к путешествиям у человека появилась еще в древнейшие времена Усыкин Г. Очерки истории туризма России, СПб.: Герда, 2000. - 224 с.. В последнее время наблюдается устойчивая тенденция увеличения количества туристских поездок, в том числе краткосрочных, с целью отдыха. Некоторые туристы начали отдавать предпочтения кратким, но частым поездкам на выходные или в праздничные дни - например, на Новый Год, Пасху, майские праздники и пр. В макроэкономическом аспекте, в 2015 году доля поступлений денежных средств от туризма в ВВП составила 6,5%, что на 3% больше, по сравнению с предыдущим годом. Это говорит о развитии туризма и внедрении его в экономику РФ.

Чтобы оценить в целом российский потенциал туризма, а также сравнить его с другими странами, прибегают к анализу индекса конкурентоспособности путешествий и туризма (Tourism and travelling competiveness index). Анализ факторов, влияющих на конкурентоспособность сфер туристической деятельности и путешествий предоставляет информацию для сопоставлений, необходимую при принятии решений компаниям и предприятиям, работающих в сфере туризма. Также она достаточно ценна для правительства, которое стремится усовершенствовать условия для сектора путешествий и туризма. При расчете данного агрегированного индекса используется 4 суб-индекса, а именно: создание благоприятных условий, политика в сфере туризма и путешествий, инфраструктура, природные и культурные ресурсы. В таблице, приведенной ниже, отражена динамика данного индекса применительно к России.

Таблица 1 Индекс конкурентоспособности путешествий и туризма России, 2009-2015 гг.

Год	Индекс	Место в рейтинге
2009	4,24	59
2011	4,3	59
2013	4,16	61
2015	4,2	45

Источник: The Travel & Tourism Competitiveness Report 2015 Growth through Shocks, World Economic Forum, 2015

Исходя из данной таблицы можно заметить, что за последний год Россия поднялась на 16 мест в данном рейтинге. На это, в первую очередь, повлияло проведение Зимних Олимпийских игр в Сочи в 2014 году, что позволило улучшить инфраструктуру и создать благоприятные условия для отдыха в Южном регионе России близ Черного моря. Таким образом, на сегодняшний день Россия входит в ТОП-50 стран, привлекательных для путешествий и туризма. Это довольно значимый результат, поскольку туризм в стране только-только становится на путь устойчивого развития.

Что касается географии въездного туризма, то лидерами на всем рассматриваемом периоде остаются крупные туристские центры, сосредоточенные в европейской части России. Ниже представлено картограмма, иллюстрирующая самые привлекательные регионы для иностранцев в туристическом аспекте.

Рис. 1. Картограмма регионов России по их привлекательности, 2015 г.

Источник: построено автором по данным Росстата

Как можно заметить по картограмме (рис.1), к самым часто посещаемым иностранцами регионам России относятся гг. Москва, Санкт-Петербург, Казань и города Золотого кольца. Большую часть туристов, которые любят экстремальный отдых, привлекают Байкал, Сибирь, Сахалин Дальневосточный регион. Также, в связи с присоединением полуострова Крым в состав Российской Федерации, объемы туристов из стран, преимущественно СНГ, увеличатся, что поможет войти данному региону в состав самых популярных в России, согласно прогнозам некоторых аналитиков. В целом, можно заметить, что для туристов имеет привлекательность лишь европейская часть России, а в азиатской части страны туристы посещают лишь несколько регионов.

По официальным статистическим данным, ежегодно российские границы пересекают порядка 10 миллионов человек Федеральная служба государственной статистики, раздел «Розничная торговля, туризм», Поездки иностранных граждан в Россию по целям, 2014. Однако не все путешествующие ставят перед собой туристическую цель. Существуют также другие: транзит, служебная, частная и обслуживающий персонал. К личным поездкам (туризм, частная) относятся поездки лиц, направляющихся в Россию, но не преследующих деловых целей (для отпуска, участия в различных мероприятиях, обучения или лечения и т. д.). К деловым поездкам (служебные, обслуживающий персонал) относятся зарубежные поездки для осуществления различных видов хозяйственной деятельности.

Структура иностранных поездок по целям претерпела изменения с начала ХХI века до настоящего момента, о чем свидетельствуют представленные ниже диаграммы (рис.2).

Исходя из выше представленных графиков можно заметить, что доли обслуживающего персонала и транзита в рассматриваемых годах оставались постоянными. Интересен тот факт, что доля туристов во всем иностранном потоке снизилась на 8%. Одновременно наблюдается увеличение поездок по частным и деловым целям.

Вероятнее всего, это всё связано с событиями, произошедшими в 2014 году, а именно, введение санкций на въезд российских граждан в некоторые страны и ввоз в Россию большого количества иностранной продукции. Отношение к России в политическом и экономическом аспекте сильно поменялось, что отпугивает иностранцев приезжать сюда. Именно поэтому доля туристов во всём потоке имеет тенденцию к снижению.

Несмотря на то, что на сегодняшний день туризм играет неотъемлемую роль в экономике России, так было не всегда. После развала Советского Союза, а также вследствие политической и экономической нестабильности и раздробленности страны немногие иностранцы решались посетить Россию. Более того, отсутствовали достаточное обеспечение туристов услугами, товарами, средствами коллективного размещения, развитая инфраструктура и транспортная сеть.

Анализ динамики показал, что за последнее десятилетия проблема неоцененности туризма, как важного фактора российской экономики сдвинулась с мертвой точки, и прикладывается много усилий на ее решение. Благодаря введению и строгому исполнению предложенных программ, под влиянием многих факторов удалось добиться стабильного роста потока иностранных путешественников, так как удовлетворение потребностей и нужд иностранных посетителей на высоком уровне является приоритетом в российской туристической индустрии на сегодняшний день. На начало ХХ века пришелся не столь бурный рост в туристической индустрии (Приложение 11). Резкие изменения стали заметны после того, как Россия выиграла конкурс на проведение Зимней Олимпиады в Сочи в 2014 году. Иностранцы стали иначе смотреть на РФ, теперь уже как на страну, куда действительно можно поехать ради путешествий. Поэтому начиная с 2010 года как раз заметны резкие увеличения, а также стабильная растущая тенденция объема въездного иностранного потока в Россию.

За последние десятилетия для привлечения туристов было изобретено и введено большое количество новых товаров и услуг, чтобы повысить конкурентоспособность регионов и страны в целом. Эксклюзивные туры, VIP-экскурсии, новые виды сувениров - всё это можно обобщить в показатель «Объем платных товаров и услуг, предоставленных туристам». Именно этот показатель можно рассматривать, как основную характеристику изменений спроса в туристской отрасли. Учитывая изменения цен, для корректного анализа динамики искомый временной ряд необходимо привести к одним ценам - текущим или базовым (рис. 3). В данной работе в качестве дефлятора был выбран Индекс потребительских цен 2015 года (в % к предыдущему месяцу).

На рис. 3 следует отметить постоянную тенденцию к увеличению -за 10 лет объем услуг вырос в 10 раз благодаря большому количеству усилий и средств, направленных на становление и развитие туризма в современной России. Более того, на графике также можно увидеть периодичность - это говорит о сезонных пиках туризма в летнее время. Этот факт легко объясняем, ведь климат России не является столь благоприятным в зимнее время, поэтому излюбленное время для туристов - это теплые месяцы.

Если в изучаемом временном ряду наблюдаются регулярные отклонения от средней тенденции (в любую сторону), то можно предположить наличие в анализируемой последовательности некоторых (одного или нескольких) колебательных процессов.

Рис. 3 Объем платных услуг, предоставляемых туристам, 2005-2015 гг. в ценах 2015 г.

Источник: построено автором на основе данных Росстата и Федерального агентства по туризму в РФ

Это наблюдается, когда исследуемые явления носят сезонный характер -- увеличение или снижение уровня повторяется регулярно с одинаковым интервалом. Для того, чтобы определить характер сезонности, ее частоту, применяют индекс сезонности. Индекс сезонности исчисляется путем деления средних величин за каждые аналогичные месяцы на общую среднюю величину ряда динамики, принятую за 100%. Для динамики объема платных туристических услуг индексы сезонности представлены на рис.4.

Рис. 4 отчетливо подтверждает наличие сезонности объема платных услуг. В период с июня по сентябрь объем предоставляемых услуг выше среднего. Самый популярный месяц в туристическом аспекте - это август - ведь количество услуг здесь на 80% выше среднего значения за рассматриваемый период, а значит, количество прибывших туристов здесь также выше, чем в остальные месяцы. А самые непопулярные месяцы для посещения России - это январь-март, когда климатическая обстановка не располагает к долгим прогулкам и осмотру достопримечательностей.

Рис. 4 Индексы сезонности, %, 2005-2015 гг.

Источник: Построено автором на основе данных Росстата

Поэтому в некоторые года объем услуг в эти месяцы был в 2 раза ниже среднего. В целом, можно заметить, что диаграмма сезонных индексов неоднообразная, носит эллипсоидный характер со смещением к лету.

Подводя итог всему вышесказанному, можно сделать вывод, что в течение последних нескольких лет Российская Федерация осознала неоцененность туризма, как важной составляющей экономики страны. Безусловно, Россия обладает огромным потенциалом, а также возможностями и ресурсами. Однако, это лишь малая часть туристской отрасли. Все усилия, направленные на развитие туристической отрасли, уже дают свои плоды: по данным газеты РБК, «Россия проанализировала свои проблемы и направила много сил на улучшения качества туризма и привлекательности среди других стран, что подтверждается тем, что РФ поднялась с 63-го места два года назад до 44-го в 2015 году» Онлайн газета РосБизнесКонсалтинг. Более того, по всем основным показателям туристической деятельности, таких как объем платных туристических услуг, число иностранцев, размещенных в средствах коллективного размещения, наблюдается устойчивая динамика к росту на протяжении последних нескольких лет. Поэтому Россия имеет все шансы на свое признание в качестве достойного соперника европейским и азиатским странам в сфере туризма.



Глава 2. Моделирование тенденции объема платных туристических услуг

2.1 Общая характеристика объема платных туристических услуг

Главной целью функционирования туристского рынка является получение максимальной прибыли посредством привлечения все большего и большего количества туристов. Все усилия турфирм, тур агентов, а также остальных работников, прямо или косвенно относящихся к производству турпродукта, предоставления тур услуг, заинтересованы в раскрутке российских курортных зон, привлечению туристов в знаменитые места для получения от этого выгоды. Количественное определение конечного уровня потребления в туризме определяется как стоимость туристических продуктов (товаров и услуг), используемых для непосредственного удовлетворения потребностей туриста или экскурсанта.

Данный показатель является одним из ключевых в анализе функционирования туристической индустрии, он отражает уровень жизни иностранных туристов, является косвенным показателем привлекательности региона для туристов и отражает развитие рынка в данном регионе. Поэтому экстраполяция данного показателя является необходимым для комплексности анализа рынка туристских услуг, чтобы скорректировать различные меры и программы, направленные на развитие туризма. Именно поэтому он был выбран в качестве главного показателя для моделирования.

Для того, чтобы перейти к моделированию, необходимо проанализировать исходный временной ряд на наличие тренда и сезонности. По рисунку 3 можно определить, что в динамике ряда прослеживается четкий возрастающий тренд. Во-вторых, периодичность на всем промежутке примерно одинакова, поэтому можно предположить наличие сезонности в данном временном ряду. В-третьих, амплитуда колебания примерно одинакова на всем периоде. Так что данный временной ряд можно назвать скорее аддитивным, чем мультипликативным.

Это также возможно подтвердить с помощью различных тестов и критериев. Согласно графику АКФ (Приложение 2) можно сделать вывод о наличии трендовой составляющей: так как корреляции на первых лагах близки к 1, а затем монотонно убывают, в добавок к этому не все значения автокорреляции попали в допустимую серую область - ту область, где значения незначимы - следовательно, данные не обладают свойствами белого шума (стационарностью, случайностью).

Диаграмма ЧАКФ (Приложение 2) также подтверждает отсутствие признаков белого шума - слишком много значений являются «выбросами» - выходят за серую область допустимого значения. О наличии сезонности свидетельствует тот факт, что каждый 12 лаг имеет значения корреляции выше, чем остальные, даже несмотря на то, что показатель убывают.

На графике периодограммы (Приложение 2) можно заметить несколько черт, которые характерны для временного ряда, имеющего трендовую составляющую. Во-первых, на 0 лаге заметен резкий скачок вверх. Во-вторых, вслед за скачком значения начинают убывать. По периодограмме можно также вычислить периодичность ряда, которая равна обратной частоте, и составляет 12,04, что округляется до 12 месяцев.

Аналитически предположение о наличии тренда проверяется с помощью непараметрического критерия случайности (тест Вальда-Вольфовица). Целью данного теста является определение наличия систематической составляющей во временном ряду. По результатам теста, при любом уровне значимости гипотеза о случайности временного ряда объема платных туристских услуг отвергается (наблюдаемое значение = -7,51; критическое значение (5%) = 1,96), поэтому можно утверждать, что в данном ряду присутствует трендовая (систематическая) составляющая.

Для построения некоторых моделей временных рядов требуется, чтобы они удовлетворяли условиям стационарности. Стационарный временной ряд - это такой ряд, в котором среднее значение и дисперсия постоянны на всем промежутке времени. Для проверки стационарности временного ряда объема платных туристских услуг использовался тест Дики - Фуллера (Приложение 7), тестовые значения которого проиллюстрированы в таблице 2.

Таблица 2 Результаты расширенного теста Дики - Фуллера проверки стационарности ряда объема платных туристических услуг в России, 2005-2015 гг.

Тип	Исходный ряд	Первая разность
	Наблюдаемое	Критическое	Наблюдаемое	Критическое
Без константы	1,34	-1,95	-3,06	-1,95
С константой	-1,72	-2,89	-3,27	-2,89
С константой и трендом	-1,59	-3,45	-3,47	-3,45

Из таблицы следует, что при проверке исходного ряда нулевая гипотеза о нестационарности ряда не отвергается (наблюдаемое значение по модулю меньше критического). При взятии первой разности ситуация меняется: нулевая гипотеза отвергается, так что исходный временной ряд имеет порядок интеграции 1, то есть становится стационарным после взятия первой разности.

2.2 Использование различных моделей для описания динамики объемов платных туристических услуг в России, 2005-2015 гг.

Модели скользящего среднего. Они используются для наглядного представления и упрощения общей тенденции временного ряда. Существует простая скользящая средняя, взвешенная и экспоненциально взвешенная. Однако, в силу своей простоты, она не является хорошим приближением сложных случаев временных рядов. Модели определяются по следующим формулам:

Простое СС:



Где - значение исследуемой переменной в различные моменты времени.

Линейно-взвешенное СС:

,

Где знаменатель функции - это сумма членов арифметической прогрессии.

Экспоненциально-взвешенное СС:

,

Где - параметр оптимального веса.

Обратившись к результатам проведенного анализа, все три модели получились не очень качественными. Наилучшие результаты их них дала третья модель. (см. Приложение 5). На данном этапе можно уже предугадать, что качество данной модели не слишком высокое, поэтому вариация прогнозных значений от действительных будет сильно разнится.

Модель с фиктивными переменным и трендом. Данная модель включает в себя построение регрессии, в которую будут добавлены 12 фиктивных переменных, соответствующие месяцам года. Преимуществом данной модели является повышение уровня надежности статистических выводов по сравнению с простыми моделями. Теоретическое уравнение имеет вид:



Где - объем туристических услуг, m1…..m12- фиктивные переменные, соответствующие различным месяцам года

Для повышения качества модели в нее был добавлен тренд. Результаты модели представлены в Приложении 4. Взяв в качестве эталонного месяца апрель, получаем следующее уравнение:

R2 = 0,93; у = 0,99; Prob > F = 0,00; AIC = 430,91; BIC = 425,48

aИсходя из приведенного уравнения можно заметить, что наибольшее положительное влияние на объемы платных услуг оказывают летние месяцы, а отрицательное - зимние. Это как раз соотносится с выводами предыдущей главы о наличии сезонности.

Несмотря на то, что в данном уравнении все переменные значимы на 10% уровне, коэффициент детерминации высокий, то есть 90% дисперсии описывается моделью, данное уравнение также не совсем подходит для корректного прогнозирования объема туристических услуг, так как после анализа остатков модели получилось, что она неадекватна. В приложении 4 представлены тесты, подтверждающие это. На графике автокорреляционной функции можно увидеть зависимость лагов, это означает, что в остатках присутствует систематическая составляющая. Это также подтверждается выводами из теста Льюнга-Бокса - (наблюдаемое значение 205,69; критическое (5%) = 7,01) - следовательно, нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции отвергается. Остатки подчиняются нормальному закону распределения, так как нулевая гипотеза о нормальности не отвергается (критерий Шапиро-Уилка: наблюдаемое = -0,82; критическое (5%) = 1,96). Более того, они гомоскедастичны (тест Бройша-Пагана: наблюдаемое = 0,52; критическое (5%) = 3,84).

Несмотря на это, модель с фиктивными переменными достаточно хорошо описывает исходный временной ряд. Это можно увидеть на рис.5.

Рис. 5 Модель с фиктивными переменными

Источник: построено автором на основе данных Росстата

Судя по графику, динамика по реальным и прогнозным значений хорошо совпадает. Исключение составляют те года, когда в экономике и, следовательно, туристической сфере, наблюдался сильный спад вследствие мирового экономического кризиса.

Модель с гармоническими составляющими и трендом. Основным достоинством такого вида анализа состоит в расщеплении периодической функции на простейшие гармонические составляющие, т. е. в представлении периодической функции в виде тригонометрического ряда. В общем виде модель имеет вид:

,

Где

Здесь сумма косинуса и синуса представляет собой гармонику - то есть разложение исходного ряда. Обычно применяют 2-3 гармоники, а потом выбирают лучшую. В данном случае, наилучшей гармоникой оказалась вторая. Результаты модели представлены в Приложении 5. В данной модели была предпринято то же действие, что и в модели с фиктивными переменными - добавление трендовой составляющей в уравнение. Оптимальное гармоническое уравнение имеет следующий вид:

(0,74) (0,159) (0,153) (0,152) (0,152)

R2 = 0,899; у = 1,061; Prob > F = 0,00; AIC = 381,92 ; BIC = 406,05

Если обратиться к остаткам, то в них присутствует автокорреляция, исходя из теста Льюнга-Бокса (наблюдаемое значение 165,69; критическое (5%) = 43,773). Согласно критерию Шапиро-Уилка, они подчиняются нормальному распределению (наблюдаемое = -1,024; критическое (5%) = 1,96). Остатки модели также гомоскедастичны (тест Бройша-Годфри: наблюдаемое = 0,87; критическое (5%) = 3,841).

Однако, несмотря на это, модель с гармоническими составляющими достаточно хорошо описывает вариацию исходной тенденции. На рисунке 8 представлен график наблюдаемых и прогнозных значений по гармоническому уравнению. Стоит отметить, что амплитуда колебания у модели на всем промежутке одинаковая в силу составляющих ее синусоидных и косинусодиных гармоник, поэтому она не может описать все изменения временного ряда столь качественно. К примеру, она не учитывает резкое снижение объема платных услуг в 2007-2009 годах вследствие экономического кризиса, а также их увеличение в 2014 году вследствие проведения зимней Олимпиады в Сочи.

Адаптивная модель Хольта-Уинтерса. Адаптивные модели прогнозирования временных рядов - это модели приведения данных, которые способны моментально подстраивать свою структуру и коэффициенты к меняющимся условиям.

Рис. 6 Модель с гармоническими составляющими

Источник: построено автором на основе данных Росстата

При оценке параметров таких моделей каждому наблюдению присваивается определенный вес в зависимости от того, насколько значимым является их влияние на текущий уровень. Всё это помогает учитывать колебания в тенденции, а также любые изменения, в которых прослеживается любая закономерность.

Существует несколько видов адаптивных моделей, однако наиболее подходящей для динамики объемов платных услуг оказалась модель Хольта-Уинтерса (аддитивная). Данная модель учитывает не только наличие тренда, но и присутствие сезонности во временном ряду. Так как в исходной динамике объема платных туристических услуг присутствует аддитивная сезонность, поэтому из моделей, описывающих аддитивную или мультипликативную сезонность необходимо выбрать первую. Теоретическое уравнение выглядит следующим образом:

Где s- коэффициент сезонности, а - параметры адаптации.

В данном случае коэффициенты адаптации подбираются встроенным пакетом анализа для достижения оптимального результата. Полученное уравнение представлено ниже:

(2.9)

AIC =411,78 ; BIC = 428,51

Исходя из данного уравнения можно заметить, что параметр а1, отвечающий за прогноз, очищенный от тренда, имеет более значимое влияние в модели динамики данного временного ряда, чем другой параметр линейного тренда, который практически равен нулю. Модель достаточно хорошо описывает вариацию исходной тенденции. На рисунке 9 представлен график наблюдаемых и прогнозных значений адаптивной модели. Стоит отметить, что модель описала практически все изменения динамики объема платных услуг, не упустив даже резкий скачок в 2013-2014 годах и кризисное снижение в 2008-2009 гг.

Рис. 7 Адаптивная модель Хольта-Уинтерса

Источник: построено автором на основе данных Росстата

Модель SARIMA. Удобство применения интегрированной модели авторегрессии-скользящего среднего (АРПСС) заключается в том, что она обобщает в себе две более простые модели, а также в качестве факторов здесь выступают значения самой результирующей переменной в предыдущих периодах, а в качестве остатков модели -- скользящая средняя из элементов белого шума также за предыдущие периоды. В силу своей сложности, с помощью моделей класса ARIMA можно описать практически любую динамику временного ряда. Сезонная модель является одной из модификаций ARIMA моделей и используется в том случае, если в исходной динамике присутствует сезонность. Так как объем платных туристических услуг, как было выяснено ранее, действительно обладает сезонностью, то именно такой вид модели будет включен в наш анализ.

Теоретическое уравнение имеет вид:

,

Где -- константа, -- белый шум, а и -- действительные числа, авторегрессионные коэффициенты и коэффициенты скользящего среднего.

Полученное уравнение выглядит следующим образом:

,

,

Исходя из уравнения можно заметить, что сильнее всего на результирующий фактор влияет предыдущий период. Если обратиться к остаткам, то можно отметить адекватность модели. Все тесты показали (Приложение 8), что остатки гомоскедастичны (тест Бройша-Пагана-Годфри: наблюдаемое = 20,26; критическое (5%) = 21,03), в них отсутствует автокорреляция до 12 лага (Тест Льюнга-Бокса: наблюдаемое = 9,69; критическое (5%) = 18,31), более того, они нормальны (критерий Хи-квадрат: наблюдаемое = 2,38; критическое (5%) = 3,841). Для более наглядного отображения результатов необходимо проанализировать графики наблюдаемых и прогнозных значений.



Рис. 8 Модель SARIMA (1 1 1) (1 1 1)12

Источник: построено автором на основе данных Росстата

Стоит отметить, что данная модель лучше всего описала вариацию рассматриваемого признака ведь в данной модели учтены даже небольшие скачки в 2007, 2010 годах, и, безусловно, присутствует резкое снижение объемов платных услуг в кризисное время, а также резкое повышение их в 2014 году.

Итак, исходя из всего вышесказанного, можно заключить, что многообразие существования большого количества различных моделей можно считать оправданным. Каждая модель несет в себе уникальный параметр, который подходит под определенные данные.

2.3 Выбор оптимальной модели для моделирования динамики объема платных туристических услуг в РФ

После построения различных моделей заключительным этапом является выбор оптимальной для дальнейшего построения прогнозов на будущие периоды. Существует большое количество методов выбора и сравнения моделей, однако одним из самых достоверных является сравнение ретропрогнозов. В данном случае графический метод является не очень надежным, поскольку проводить сравнения нескольких моделей по диаграмме некорректно.

Ретропрогнозирование - это метод, в основе которого лежит моделирование временного ряда по урезанному массиву данных с последующим сравнением прогнозов, полученных по этим моделям, с реальными значениями оставшейся части массива. Все выше построенные модели были просчитаны до июля 2015 года, именно с той целью, чтобы сделать ретропрогноз до декабря 2015 года. Полученные оценки представлены в таблице 3.

Таблица 3 Прогнозные значения, полученные по моделям

Месяц	Факт. Зн.	СС (эксп.)	Фиктивн.	Гармонич.	Хол-Уинт.	SARIMA
июл.15	20,49	15,38	19,231	19,007	17,23	18,448
авг.15	21,526	20,49	14,015	18,784	17,55	18,411
сен.15	14,506	21,53	11,506	16,684	14,85	15,125
окт.15	11,482	14,51	9,802	14,214	12,85	12,893
ноя.15	9,577	11,47	10,821	12,607	11,86	11,612
дек.15	10	9,58	14,044	11,933	11,97	11,838

Исходя из данной таблицы, наиболее близкое значение в июле 2015 наблюдается у модели с фиктивными переменными, в сентябре - у модели Хольта-Уинтерса, а в декабре у экспоненциально взвешенной скользящей средней. Поэтому необходимо рассмотреть статистики качества прогнозов, например, проанализировать средний квадрат отклонений прогнозных значений от фактических: . И та модель, где данное отклонение будет минимальным, может считаться наилучшей. В таблице 4 представлены характеристики качества прогнозов:

Таблица 4 Квадраты отклонений фактических и прогнозных значений

...