Новый подход к анализу эволюции сезонных колебаний характеристик деятельности туристских фирм Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 33:519.72

Л.И. Шмаркова, канд. физ.-мат. наук, доц., доц., (486) 49-81-35, (Россия, Орел, ОрелГИЭТ)

НОВЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ ЭВОЛЮЦИИ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ ХАРАКТЕРИСТИК ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТУРИСТСКИХ ФИРМ

Обосновывается новый подход к изучению эволюции сезонных колебаний характеристик деятельности туристских фирм, состоящий в аналитическом выравнивании предварительно сглаженного с помощью скользящих средних временного ряда соответствующего показателя, и последующей оценке влияния сезонной и остаточной компонент.

Ключевые слова: конкурентоспособность, цикл жизни турпродукта, неценовая конкуренция, туристский сезон, прибыль, тренд, временнойряд, модель.

В настоящее время индустрия туризма является одной из наиболее динамично развивающихся отраслей мирового хозяйства. Современный туристский рынок быстро изменяется и совершенствуется. Его характерными особенностями являются, с одной стороны, колоссальный рост количества предприятий в сфере туризма, с другой — постоянно растущий спрос на турпродукт, что приводит к острой конкуренции в сфере туризма.

Конкуренция является неотъемлемой частью рыночных отношений, способствующей их совершенствованию и развитию новых тенденций. Чем большую долю рынка имеет предприятие, тем выше эффективность его работы. В условиях острой конкуренции естественным желанием соперничающих фирм является стремление улучшить свои позиции на рынке, завоевать новую клиентуру, проводить различные мероприятия по совершенствованию предлагаемого турпродукта.

Конкурентоспособность обеспечивается тщательностью формирования туристского продукта и глубиной исследования рынка, четким пониманием, какая стратегия должна применяться по отношению к каждому из видов туристского продукта в динамике. Соответствующая тактика турфирмы может базироваться как на ценовой, так и неценовой конкуренции.

Ценовая конкуренция является гибким инструментом маркетинга и оперирует игрой ценами в сезонный и несезонный периоды, учитывает цикл жизни турпродукта и тенденции спроса, зависящие от множества факторов. При ценовой конкуренции продавцы влияют на спрос, повышая или понижая цены.

При неценовой конкуренции продавцы влияют на спрос потребителей, делая упор на отличительные особенности турпродукта. Это позволяет фирмам увеличивать сбыт при установленной цене или продавать продукт вначале по более высокой цене. К основным направлениям неценовой

134

конкуренции относятся: дифференциация и сегментация туристского рынка, специализация туристских программ, разнообразие услуг, неповторимость предложения, реклама, психологический подход к организации обслуживания и т. д.

Рациональная комбинация обозначенных подходов с целью разработки успешной конкурентной политики турфирмы возможна только на основе тщательного исследования и анализа рынка туруслуг, в частности поведения потребителей на нем, спроса на турпродукт, показателей объемов продаж и др. Изучение подобных характеристик рынка туруслуг является фундаментальной составляющей стратегической деятельности любой турфирмы. При этом необходимо учитывать их ярко выраженную черту — сезонный характер.

Сезонность в туристской деятельности связана со сменой природноклиматических условий, занятостью населения, экономическими особенностями предоставления и потребления турпродукта, иными нюансами сферы деятельности, глубоко уходящими корнями в экономику.

Главным туристским сезоном принято считать период максимальной интенсивности в турпотоке. Сезон — период времени, в течение которого совершается основная масса туристских путешествий [1]. В частности, могут наблюдаться один или несколько туристских сезонов, а для отдельных характеристик деятельности в сфере туризма — различные сезонные колебания по времени. Известно, например, что в большинстве стран на период сезона приходится 70 % всех поездок за границу.

Под сезонными колебаниями следует понимать регулярные, периодические наступления внутригодовых подъемов и спадов характеристик деятельности турфирмы, а под сезонностью — ограниченность периода работ.

В каких бы формах ни проявлялась сезонность, в любом случае ее действие отрицательно сказывается на результатах деятельности туристского предприятия и отрасли в целом. Влияние сезонности обуславливает неравномерность использования ресурсов и проявляется в аритмии производственных и других процессов.

Не во всех случаях сезонность является следствием действия неуправляемых факторов. Значительные сезонные колебания характерны для невысокого уровня развития туристского предложения. Современный уровень обслуживания способен сгладить, а в некоторых случаях и преодолеть сезонную неравномерность в разработке и реализации турпродукта. Даже в тех случаях, когда прямое воздействие на процессы, вызывающие сезонные колебания, невозможно, необходимо учитывать их действие при совершенствовании технологических, организационно-экономических процессов и процессов управления.

Актуальность проблемы удлинения главного туристского сезона и выравнивания сезонных колебаний конкретных показателей в сфере туристской деятельности очевидна. Решение этой проблемы обеспечит более полную занятость населения; повышение уровня использования основных фондов отрасли, рациональное использование природных ресурсов, уменьшение зависимости спроса на туруслуги от сезонных колебаний, и как результат — повышение прибыли туристских предприятий.

Объективная необходимость учета сезонных колебаний существенно усложняет решение конкретных экономических задач. Чтобы управлять эволюцией тенденций сезонных экономических процессов, необходимо уметь измерять, анализировать и предвидеть их развитие.

Если процесс подвержен периодическим колебаниям, имеющим постоянный период, например равный годовому промежутку, то мы имеем дело с тренд-сезонным временным рядом [2], показатели которого формируются под влиянием трех составляющих: тренда и сезонной St и остаточной (случайной) 81; компонент. От вида их взаимосвязи временной ряд может быть описан аддитивной моделью, т. е. представлен в виде суммы указанных компонент:

няется как форма, так размах их волны. Возникает необходимость анализа эволюции сезонной волны, который должен включать решение трех взаимосвязанных задач:

1) анализ динамики амплитуды сезонной волны в каждом периоде;

2) анализ динамики точек экстремума сезонной волны;

3) исследование изменений формы сезонной волны.

Большинство методов фильтрации построено таким образом, что

предварительно выделяют тренд, а затем — сезонную компоненту. Тренд в чистом виде необходим и для анализа динамики сезонной волны.

Традиционны достаточно простые способы измерения сезонных колебаний: метод абсолютных разностей; метод относительных разностей; построение индексов сезонности. Первые два способа предполагают нахождение разностей фактических уровней ряда и уровней, найденных при выявлении основной тенденции развития. Метод абсолютных разностей оперирует непосредственно размерами этих разностей, а метод относительных разностей — отношением абсолютных разностей к выровненному уровню ряда. Метод относительных разностей является развитием метода абсолютных разностей.

В практической реализации метода абсолютных или относительных разностей необходимо учитывать, что сезонные колебания конкретного экономического показателя могут отличаться для отдельных соответствующих периодов и вмешиваться со случайными колебаниями. Чтобы элиминировать случайные колебания, необходимо рассматривать средние отклонения за несколько лет.

Поиск оптимального выражения трендовой составляющей и ее математическое описание является наиболее ответственным моментом изучения тренд-сезонного процесса. При выявлении основной тенденции используют либо метод скользящей средней, либо метод аналитического выравнивания [3]. Для определения скользящей средней формируют укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получают постепенно сдвигаясь от начального уровня предыдущего интервала на один уровень, т. е. интервал сглаживания как бы скользит по динамическому ряду с единичным шагом. По сформированным укрупненным интервалам рассчитывают сумму значений уровней и на ее основе — скользящую среднюю, которая относится к середине указанного интервала. Чем продолжительнее интервал сглаживания, тем сильнее усреднение и выявляемая тенденция становиться более гладкой.

Достоинством скользящих средних является то, что они легко вычисляются, интерпретируются, позволяют сглаживать как случайные, так и периодические колебания и выявлять имеющуюся тенденцию в развитии исследуемого процесса. Существенным недостатком этого метода является то, что он не позволяет выразить общую тенденцию изменения показателя

в виде математической модели и поэтому не может быть использован для прогнозирования. Изучение тенденции развития методом скользящей средней является лишь эмпирическим приемом предварительного анализа временного ряда.

С целью получения количественной модели, описывающей общую тенденцию изменений уровней ряда во времени, необходимо использовать аналитическое выравнивание ряда. В этом случае фактические уровни ряда заменяются уровнями, рассчитанными по аналитической модели, выбор оптимальной формы которой во многом определяет результат экстраполяции тренда.

При выборе формы аналитической модели необходимо учитывать содержательный анализ сущности изучаемого экономического показателя. Для этого следует обратиться к анализу графического изображения эмпирических данных уровней динамического ряда. Однако и в этом случае не всегда удается однозначно определиться с выбором вида модели, поэтому целесообразно воспользоваться анализом графического изображения сглаженных уровней ряда, в которых случайные колебания в определенной степени погашены.

Индексы сезонности могут быть рассчитаны как отношение конкретного фактического уровня ряда к уровню, рассчитанному по методу скользящей средней, или же определенному уровню тренда. Очевидно, что они имеют различные значения для разных уровней ряда и зависят от способа выравнивания. Сопоставление значений индексов сезонности позволяет проанализировать тенденцию изменчивости сезонных колебаний показателя.

Таким образом, при изучении временных рядов показателей характеристик деятельности турфирм оптимальным представляется подход, состоящий в аналитическом выравнивании предварительно сглаженного с помощью скользящих средних временного ряда, и последующей оценке влияния сезонной и остаточной компонент.

В данной работе обоснованная методика апробирована при анализе сезонных колебаний показателя количества обслуженных туристов и экскурсантов турфирмой «Сфера» (г. Орел).

Имеются временные ряды «количество обслуженных туристов» и «количество обслуженных экскурсантов» турфирмой «Сфера» в период с 2003 по 2006 гг. (табл. 1, 2).

На рис. 1. и рис. 2 соответственно приведены зависимости числа обслуженных туристов и экскурсантов от времени по годам 2003-2006 гг. турфирмой «Сфера». Длительная развертка протяженностью в трехлетний период 2003-2006 гг. представлена на рис. 3.

Таблица 1

Количество обслуженных туристов

год ян- варь фев- раль март ап- рель май июнь июль август сен- тябрь ок- тябрь но- ябрь де- кабрь

2003 10 0 0 0 2 30 76 31 3 0 1 0

2004 0 0 0 49 32 155 139 76 26 9 8 1

2005 0 0 0 12 50 159 133 84 32 11 0 10

2006 0 5 6 42 77 128 83 106 71 15 18 8

Таблица 2

Количество обслуженных экскурсантов

год ян- варь фев- раль март ап- рель май июнь июль август сен- тябрь ок- тябрь но- ябрь де- кабрь

2003 323 168 256 302 291 682 1473 870 40 340 154 40

2004 160 0 120 0 91 280 400 240 48 48 48 0

2005 40 0 43 0 0 160 200 240 0 0 40 0

2006 0 45 0 0 0 120 200 160 0 0 46 0

л

О.

<3

3

Я

С*

----1----2003 г

-------- 2004П

........ 2005 ґ

---------2006 г

о-

со

си

•0

Н

о.

сЗ

£

А

«=;

О)

а.

32

оЗ

»4

X

А

ч

е*

43

_о

О.

ю

к

н

X

«и

и

л

а.

ю

к

І

о

¿э

а.

ю

ос

X

А

Си

Ю

Л5

»

О

Рис. 1. Количество обслуженных туристов

Рис. 3. Количество обслуженных туристов и экскурсантов в период 2003-2006 гг.

На графиках отчетливо прослеживаются сезонные колебания количества обслуженных туристов и экскурсантов с периодом, равным одному году. Устойчивые сезонные пики максимального спроса соответствуют июню и июлю, а минимального спроса — периоду с ноября по март. В начале временного промежутка исследования наблюдается убывание общей тенденции спроса, а в последующем — его стабилизация, причем максимальная амплитуда сезонных колебаний количества обслуженных туристов практически стабилизируется, а количества экскурсантов несколько снижается.

Таким образом, предполагаем наличие тренд-сезонных временных рядов, характер которых отражает аддитивная модель (формула 1).

Поставим задачу выделения компонент временного ряда У1, тур — «количество обслуженных туристов».

Предварительное исследование характера общей тенденции проведем методом скользящих средних [4] на основе 12-ти численной скользящей средней, рассчитываемой по формуле:

так как длина интервала сглаживания должна быть кратна периоду колебаний, который для исследуемого показателя равен 12 месяцам.

Формула (2) позволяет рассчитать сглаженные уровни ряда за исключением шести первых и шести последних уровней. Для восстановления крайних уровней ряда используем процедуру [4]: предварительно рассчитываем средний абсолютный прирост на первом (последнем) активном участке, затем определяем шесть сглаженных значений в начале (конце) временного ряда путем последовательного вычитания (прибавления) среднего абсолютного прироста от первого (к последнему) сглаженного значения. Аналитические расчеты приведены в табл. 3. и проиллюстрированы на рис. 4.

(2)

Наличие аналитической модели тренда Ш,тур позволяет отфильтровать сезонную составляющую исследуемого ряда. Расчет сезонной компоненты Б^тур проведем на основе следующего алгоритма. Для оценки совокупного влияния эффекта сезонности и случайности вычислим отклонения фактически сложившихся уровней ряда «количество обслуженных туристов» У1;,тур от уровней трендовой модели Ш,тур (табл. 3).

Таблица 3

Расчетная таблица

Год Месяц Временной параметр, 1 Фактические уровни ряда, У^тур Сколь зящая сред- няя, Р1 Трен- довая ком- по- нента, и^тур Отклонения фактических уровней ряда от уровней тренда, Уг,тур -и^тур Предварительная оценка сезонной компоненты, ЗЕ^тур Сезон- ная ком- понен- та, §г,тур Оста- точная ком- понен- та, Єі

2003 январь 1 10 17,79 9,36 0,64 -28,32 -28,39 29,02

февраль 2 0 16,88 11,20 -11,20 -30,55 -30,61 19,41

март 3 0 15,97 12,99 -12,99 -31,23 -31,29 18,30

апрель 4 0 15,06 14,74 -14,74 -7,86 -7,92 -6,82

май 5 2 14,15 16,44 -14,44 5,81 5,75 -20,18

июнь 6 30 13,24 18,08 11,92 82,78 82,71 -70,80

июль 7 76 12,33 19,68 56,32 71,79 71,73 -15,41

август 8 31 11,92 21,24 9,76 37,60 37,54 -27,77

сен- тябрь 9 3 11,92 22,74 -19,74 -4,29 -4,35 -15,39

октябрь 10 0 13,96 24,20 -24,20 -29,13 -29,19 5,00

ноябрь 11 1 17,25 25,60 -24,60 -31,67 -31,74 7,13

декабрь 12 0 23,71 26,96 -26,96 -34,17 -34,23 7,27

2004 январь 13 0 31,54 28,28 -28,28 -28,32 -28,39 0,11

февраль 14 0 36,04 29,54 -29,54 -30,55 -30,61 1,07

март 15 0 38,88 30,76 -30,76 -31,23 -31,29 0,53

апрель 16 49 40,21 31,93 17,07 -7,86 -7,92 25,00

май 17 32 40,88 33,05 -1,05 5,81 5,75 -6,79

июнь 18 155 41,21 34,12 120,88 82,78 82,71 38,17

июль 19 139 41,25 35,14 103,86 71,79 71,73 32,13

август 20 76 41,25 36,12 39,88 37,60 37,54 2,34

сен- тябрь 21 26 41,25 37,05 -11,05 -4,29 -4,35 -6,69

октябрь 22 9 39,71 37,93 -28,93 -29,13 -29,19 0,27

ноябрь 23 8 38,92 38,76 -30,76 -31,67 -31,74 0,98

декабрь 24 1 39,83 39,54 -38,54 -34,17 -34,23 -4,31

2005 январь 25 0 39,75 40,28 -40,28 -28,32 -28,39 -11,89

февраль 26 0 39,83 40,97 -40,97 -30,55 -30,61 -10,36

март 27 0 40,42 41,61 -41,61 -31,23 -31,29 -10,32

апрель 28 12 40,75 42,20 -30,20 -7,86 -7,92 -22,28

май 29 50 40,50 42,74 7,26 5,81 5,75 1,51

июнь 30 159 40,54 43,24 115,76 82,78 82,71 33,05

июль 31 133 40,92 43,69 89,31 71,79 71,73 17,58

август 32 84 41,13 44,09 39,91 37,60 37,54 2,37

сен- тябрь 33 32 41,58 44,44 -12,44 -4,29 -4,35 -8,09

октябрь 34 11 43,08 44,75 -33,75 -29,13 -29,19 -4,55

ноябрь 35 0 45,46 45,00 -45,00 -31,67 -31,74 -13,26

декабрь 36 10 45,29 45,21 -35,21 -34,17 -34,23 -0,98

2006 январь 37 0 41,92 45,37 -45,37 -28,32 -28,39 -16,98

февраль 38 5 40,75 45,48 -40,48 -30,55 -30,61 -9,87

март 39 6 43,29 45,55 -39,55 -31,23 -31,29 -8,26

апрель 40 42 45,08 45,56 -3,56 -7,86 -7,92 4,36

май 41 77 46,00 45,53 31,47 5,81 5,75 25,72

июнь 42 128 46,67 45,45 82,55 82,78 82,71 -0,16

июль 43 83 45,94 45,32 37,68 71,79 71,73 -34,05

август 44 106 45,94 45,15 60,85 37,60 37,54 23,31

сен- тябрь 45 71 45,94 44,92 26,08 -4,29 -4,35 30,43

октябрь 46 15 45,94 44,65 -29,65 -29,13 -29,19 -0,46

ноябрь 47 18 45,94 44,33 -26,33 -31,67 -31,74 5,41

декабрь 48 8 45,94 43,96 -35,96 -34,17 -34,23 -1,73

Для элиминирования влияния случайных факторов найдем предварительные оценки сезонной составляющей БЕ^ур путем усреднения значений отклонений (У1;тур-и^тур) для одноименных месяцев.

Далее необходимо произвести корректировку первоначальных значений сезонной составляющей, так как суммарное воздействие сезонности на динамику показателей исследуемого ряда должно быть нейтральным. Для аддитивной модели сумма значений сезонной составляющей для полного сезонного цикла должна быть равна нулю. Скорректированные оценки сезонной компоненты найдем по формуле:

I, тур.

_ ОГ _ О

і, тур тур.

где

В рассматриваемом случае тур=0,089.

Полученные оценки сезонной составляющей Б^тур табл. 3 и графически представлены на рис. 5.

приведены в

40

0

-40

Рис. 5. Сезонная составляющая 8^тур ряда «количество обслуженных туристов»

Аналогично при изучении временного ряда Уг, ЭКск — «количество об -служенных экскурсантов» — выявлен тренд (рис. 6):

и, зкск = -0,0072л:3 + 0,969х2 - 41,998 + 638,23,

(коэффициента детерминации Я =0,9802). График соответствующей сезонной составляющей Б^экск представлен на рис. 7.

----Эмпирические уровни ряда "Количество обслуженных экскурсантов"

■я— Сглаженные уровни ряда "Количество обслуженных экскурсантов" ----Полиномиальный тренд сглаженного ряда

Рис. 6. Уровниряда «количество обслуженных экскурсантов»

500 —

400 300 200 100

0 -100 -200

Рис. 7. Сезонная составляющая S^kck ряда «количество обслуженныхжскурсантов»

Построенная модель тренда ряда «количество обслуженных туристов» позволяет сделать вывод о наличии возрастающей тенденции с монотонно убывающей скоростью, что, в частности, свидетельствует о том, что фирма заняла свою нишу на рынке туруслуг и практически вышла на стабильный уровень указанного показателя. Тренд ряда «количество обслуженных экскурсантов» является убывающим, т. е. фирма явно не рассматривает потенциал такого сегмента туристского рынка, как экскурсанты, в качестве приоритетного.

Желание привлекать большее количество клиентов должно подкрепляться разработкой адекватной стратегии с учетом характера выявленных тенденций. При этом необходимо учитывать сформировавшуюся форму сезонной волны каждого из исследованных показателей. Анализ ее эволюции позволяет сделать вывод о наличии устойчивых пиков с центром в июле. В то же время наблюдается недопустимо длительный устойчивый «мертвый сезон», практически занимающий три четверти годового цикла. Очевидно, этот факт обусловлен влиянием объективных факторов, в частности, таких, как сложившиеся временные стереотипы, связанные с предпочтениями туристов провести отпуск в летнее время года.

Однако объективно возможна разработка более совершенной стратегии фирмы по привлечению клиентов, формированию разнообразия предложений с рациональной интервенцией рекламы, популяризацией не пляжного туризма, использования временных ресурсов «мертвого сезона» для формирования эксклюзивных туров и т. д.

Таким образом, исследование эволюции формы сезонной волны на основе построенной модели позволяет разработать целенаправленные меры по ликвидации или смягчению сезонных колебаний, грамотно скоординировать стратегическую деятельность турфирмы по привлечению новых клиентов.

Библиографический список

1. Чудновский А.Д. Управление индустрией туризма: учеб. пос. / А. Д. Чудновский, М. А. Жукова, B.C. Сенин. — М.: КНОРУС, 2004. — 448 с.

2. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. пос. для вузов / В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, Д.М. Дайитберогов и др.; под ред. В.В. Федосеева. — М.: ЮНИТИ, 2001. — 391 с.

3. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования / Т.А. Дуброва. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

4. Глинский В.В. Статистический анализ / В.В. Глинский, В.Г. Ионии. — М.: Филинъ, 1998.

In this work it is substantiated a new approach to the investigation of evolution of season variations of performance actions of tourist firms. It consists in analytical fitting of data preliminary smooth over sliding time — averaged series corresponding exponent and postestimation evaluation influence on season and permanent component.

Получено 11.01.09

УДК 658:382

Т.С. Акопян, канд. экон. наук, (+374) 972-007-07,1 hakobvan@mail.ru. (Армения, Арм. гос. экон. ун-т)

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ СБЫТА ТОВАРОВ И УСЛУГ И ФИНАНСОВОГО КОНТРОЛЯ

Рассмотрены особенности системы управления сбыта, а также обеспечения преимуществ над конкурентами. Сбыт продукции рассматривается принципиально с другой позиции — в свете рыночного предложения и спроса. Выявлены основные предпосылки, которые необходимо учитывать при обеспечении эффективности контроля планирования продаж.

Ключевые слова: сбыт, финансовый контроль, снабжение, оперативный контроль, план продаж, маркетинг, внутренний контроль, поощрение сбыта, прогноз, политика сбыта.

Основными задачами экономической деятельности промышленного предприятия являются снабжение, производство и сбыт готовой продук-

146