CC BY
71
Об экспертных методах моделирования показателей туристической
деятельности
About expert methods of modeling indicators of tourism activities
Остапенко Ирина Николаевна Ostapenko Irina Nikolaevna,
к.э.н., доцент Институт экономики и управления ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского» Республика Крым, Россия
Усенко Роман Станиславович Usenko Roman Stanislavovich,
старший преподаватель Институт экономики и управления ФГАОУ ВО «КФУ им. В.И. Вернадского» Республика Крым, Россия
Аннотация: в статье проведён анализ проблем в туристической отрасли Республики Крым, рассмотрены вопросы моделирования туристической деятельности: проведен обзор методов анализа и прогнозирования в туристической сфере, более детально рассмотрены экспертные методы, отмечены их достоинства и недостатки.
Abstract: in the article are analyzed the problems in the tourism industry of the Republic of Crimea, are considered questions of modeling of tourist activity: reviewed of the methods of analysis and forecasting in the tourism field, a more detailed examination of expert methods, noted their advantages and disadvantages.
Ключевые слова: туризм, туристическая деятельность, анализ и прогнозирование, экспертные методы.
Keywords: tourism, tourist activity, analysis and forecasting, expert methods.
Введение
Туристическая деятельность с каждым годом играет все более значимую роль в жизни Республики Крым, так как туристическая сфера является для региона бюджетообразующей. Проведём небольшой анализ развития
туристической деятельности в Крыму. Рассмотрим динамику количества отдыхающих в Республике Крым, которая представлена в таблице 1 и на рисунке 1.
Таблица 1
Количество отдыхающих в Республике Крым в 2003-2016 годах
Показатель за т о о о о о 00 о о о - т
год о о о о о о о о О О О О о О
с^ с^
Количество о 00
ю о ю о
отдохнувших за 00
год, млн.чел. го
Получено авторами на основе [1]
за 2003-2016 годы, млн. чел.
Мы видим, что изменение политического статуса Республики Крым в марте 2014 г. отразилось на самых разных аспектах жизни полуострова, в том числе на его туристической сфере. Анализируя представленные статистические данные о количестве отдохнувших в Республике Крым, можно предположить, что в 2017 году уровень 2012-2013 г. не будет достигнут, несмотря на рост данного показателя с 2014 года.
Процессы, протекающие в туристической отрасли, всё более основываются на принципах нелинейности [2], трудно формализуются,
характеризуются многокритериальностью, высокой степенью стохастичности или неопределённости, нечёткостью значений данных, сложностью, структурной изменчивостью, как следствием - скачкообразностью, что диктует необходимость предвидения, моделирования и анализа последствий.
Сфера туристической деятельности Крыма сопряжена с рядом устранимых, и неустранимых, но поддающихся частичному решению, проблем
[3]:
- отдалённое местоположение по отношению к материковой России;
- временная ограниченность транспортного сообщения полуострова с субъектами РФ;
- неудовлетворительное состояние дорожной сети Крыма;
- отсутствие Единого федерального реестра органов по аккредитации, уполномоченных органов госвласти субъектов РФ и Единого перечня объектов туриндустрии, прошедших классификацию; налогообложение граждан, размещающих отдыхающих;
- при планировании мероприятий в «дорожной карте» Министерства курортов и туризма Республики Крым (например, на 2016 год) недостаточное привлечение инновационных форм и методов продвижения турпродукта Крыма;
- нет достаточно эффективного взаимодействия между: предприятиями турбизнеса и органами власти; предприятиями турбизнеса и научными, учебными учреждениями;
- устаревание некоторых турпродуктов;
- нет полноценного освоения всех имеющихся туристских ресурсов;
- неразвитость инфраструктуры туризма;
- отсутствие брэндинга как инновационного инструмента продвижения турпродукта;
- недостаточная изученность спроса на конкретные виды туристских
услуг;
- низкие качество и уровень гостиничных услуг;
- малое число подготовленных инвестиционных площадок и их слабое информационное обеспечение;
- сезонная выраженность туристической деятельности.
Целью исследования является краткий обзор методов анализа и прогнозирования туристической деятельности и более детальное рассмотрение экспертных методов и особенностей их использования.
Основной раздел
Анализ состояния туристической сферы деятельности во многих странах даёт возможность понять, что её развитие способствует стабильному положению их национальных экономик. Вопросам моделирования развития туристической деятельности посвящены труды современных российских учёных: Х.И. Бешер, К.В. Кайдакова, И.А. Киселёва, Н.В. Королёва, Т.В. Львова, А.А. Максимова, М.А. Морозов, Ю.А. Пивоварова, Е.А. Полянских, А.П. Преображенский, Д. В. Русанов, А.Г. Скляр, В.С. Соломатина, Г.Б. Тихонова, Д.С. Тарасова, А.М. Трамова, В.Н. Филипова. Однако остаётся множество проблем, требующих решения.
Поскольку процессы, которые происходят в туристической сфере, находятся под влиянием множества случайных факторов, которые связаны с различными географическими, экономическими, политическими аспектами, существует потребность в анализе и прогнозировании показателей туристической деятельности, что даёт возможность выстроить эффективно действующий организационный механизм для повышения комплексной эффективности деятельности туристических предприятий. С этой целью в туризме можно применять различные подходы к анализу и прогнозированию [4]. Набор данных методов можно классифицировать как количественные и качественные (экспертные) методы, которые используются в зависимости от поставленных задач (рисунок 2).
Вероятностно-статистические методы, основанные на теоретических положениях теории вероятностей и математической статистики, в приложении к моделированию различных этапов туристической деятельности позволяют решать задачи, связанные с определением вероятности наступления интересующих событий, точечных и интервальных оценок случайных величин. Инструментарий математической статистики позволяет решать задачи принятия решений в условиях вероятностной неопределённости и имеет достаточно хорошее программное обеспечение [5-9].
Рис. 2. Классификация методов анализа и прогнозирования в сфере туризма
К основным направлениям математической статистики, не использующей в качестве инструментария предпосылки теории вероятностей можно отнести непараметрическую статистику, статистику интервальных данных, статистику объектов нечисловой природы. Непараметрическая статистика (классическая статистика является параметрической), это статистика, которая не предполагает, что наблюдение подчиняется одному из законов распределения. Статистика интервальных данных позволяет работать с результатами измерений, наблюдений плюс-минус погрешность, что немаловажно в условиях туристической деятельности на быстро меняющемся, на современном этапе и плохо предсказуемом рынке туристических услуг. Статистика объектов нечисловой природы работает с качественными оценками признака (например, услуга очень плохого качества, плохого, хорошего, очень хорошего качества).
Достаточно новым, современным направлением в анализе данных является многомерный статистический анализ. Например, множественный корреляционно-регрессионный анализ позволяет измерять и моделировать связи изучаемых признаков и объектов. Методы многомерного шкалирования осуществляют визуализацию данных, позволяют моделировать сложные системы, поскольку не все процессы в туристической деятельности из-за своей сложности или нестабильности могут моделироваться традиционными методами. Данный метод позволяет представлять данные в теоретическом пространстве.
Качественные (экспертные) методы прогнозирования основаны на субъективных суждениях экспертов (специалистов, потребителей и т.п.). Экспертные методы лучше всего подходят тогда, когда отсутствуют исторические данные или исходные показатели трудно формализуются. Данные методы применяются, как правило, для среднесрочных и долгосрочных решений [10].
Наиболее используемые качественные методы, основанные на экспертных процедурах, представлены на рисунке 3.
Рис. 3. Качественные методы анализа и прогнозирования в туристической
деятельности
Наиболее используемые качественные методы [10-12], основанные на экспертных процедурах, приведены в таблице 2.
Таблица 2.
Обзор экспертных методов
Метод Суть метода Особенности использования
Метод сканирования Создаётся группа экспертов. Каждый генерирует идею по решению проблемы, которую оформляют в виде анонимной аннотации концептуального характера. Эксперты не совещаются. Лица, принимающие решения (могут входить эксперты) кластеризуют идеи, выбирают конструктивные кластеры, которые используют на последующих этапах прогнозирования. На этапе предварительного изучения проблемы; при начальном осмыслении проблемы; необходима группа экспертов в широком диапазоне знаний; требует сетевого программного и аппаратного обеспечения для работы в режиме «он-лайн».
Метод мозгового штурма Формулируют проблему в узком направлении. Создают группу экспертов. В рамках ограниченного времени и заданного перечня критериев эксперты генерируют множество идей, которые не обсуждаются. Идеи делят на актуальные в текущий момент времени (не используют для предвидения) и в будущем. Отбирают и документируют идеи, которые будут использоваться на следующих этапах предвидения. Применяют после метода сканирования для глубокого изучения проблемы в узких направлениях; эксперты-специалисты в узкой отрасли знаний; отбор и документирование может осуществлять др. группа, ответственная за принятие решений; требует сетевого программного и аппаратного обеспечения для работы в режиме «он-лайн».
Метод Дельфи (Delphi method) Формируется группа экспертов. Разрабатывается форма опроса, производится анонимный опрос, статистическая обработка результатов. Эксперты получают информацию о высказанных суждениях другими участниками, после чего им снова предлагается высказать свои суждения. Циклы повторяются, пока перестанет изменяться сводный отчет. Используют на этапе качественного анализа проблемы для прогнозирования переменных величин или их систем; для проведения универсальной экспертной оценки; не требует особенного программно-аппаратного обеспечения.
Метод перекрёстного влияния На начальном этапе базируется на методе Дельфи в отношении событий, которые могли бы охарактеризовать будущее на определённом отрезке времени. Определяются важнейшие события, характеризующие сценарии развития проблемы, эксперты оценивают простые и условные вероятности событий и сценариев. Строят матрицу перекрёстного влияния событий. Получают оценки вероятностей каждого сценария. Используют для построения возможных сценариев; используют методы моделирования сложных систем (имитационного моделирования, стохастического моделирования и т.п.); требуется программное обеспечение для моделирования сложных экономических систем.
Метод морфологическ ого анализа Базируется на системном подходе, требует идентификации характеристических параметров для систем, которые изучаются. Задаётся набор характеристических параметров, определяется множество значений каждого - морфологические пространства. Оценивают возможные сценарии, осуществляя поиск пересечения морфологических пространств, характеристических параметров. Используют на этапе качественного анализа для построения возможных сценариев; требует специалистов в области теории множеств; может использоваться только когда пересечение морфологических пространств не является пустым множеством.
Метод Саати (Saaty method) На базе метода Дельфи, если предполагаемые сценарии не описываются вербально. Проблема структурируется в виде иерархии составляющих. Устанавливаются приоритеты критериев, оценка каждой из альтернатив по критериям. Методом парных сравнений вычисляются весовые коэффициенты для элементов каждого уровня. Эксперты могут общаться, изменять свои мнения и в итоге синтезировать групповые мнения. Проверяется согласованность мнений экспертов. Вычисляется комбинированный весовой коэффициент и определяется альтернатива, наилучшая в данном смысле. Используют на этапе качественного анализа проблемы для анализа и прогнозирования переменных величин или их систем; требует специалистов высокого уровня в теории сетей; с помощью математического и программного обеспечения осуществляется оценка вероятностей возникновения возможных сценариев; требует программного обеспечение для обработки информации.
Построение сценариев (Scenario building) Устанавливают систему целей с учётом перспективы, проводят исследования, исходя из социального, технологичного, экономического, экологического, политического и гуманитарного аспектов (STEEPPV), вводят допущения для построения системы сценариев (соответствие, корректность, полнота). Строят схему альтернативных событий и тенденций. Проводят анализ сценариев. Разрабатывают политику объекта на базе сценариев, разрабатываются соответствующие альтернативные стратегии поведения объекта. Используют на этапе построения целостных сценариев; требует высококвалифицированных системных аналитиков; методом имитационного моделирования оценивают альтернативные стратегии на перспективу; требуется программное обеспечение для имитационного моделирования сценариев.
Метод моделей Байеса (Bayesian model technique) Сценарии, оставшиеся после отбрасывания вызывающих полное недоверие, оценивают ещё раз с точки зрения их реалистичности, используя методы расчёта условных вероятностей событий у = 1, ...,2N 1 С должны быть взаимно исключающимися; максимально полными и исчерпывающими; априорно оценены вероятности возникновения каждого сценария, Р (С), (например, методом Дельфи), составлен перечень важнейших событий П1, 1 = 1,...,N, которые могут произойти согласно сценариям. Повторно оценивают вероятности сценариев по формуле Байеса. р0 (с,рс[П )рсГ П 1...ХрсГ П" 1 пСГ с, ) v ^ [с, ) [с,,П) {с,,щ,...,J 1) К-=рР0 (СР Г П ]рс Г П ) рс Г П„ 1 1 с, ) {с,,П ) {с,,Пи..., П„_1) Используют для подтверждения реалистичности сценариев, построенных на основе качественных методов как инструмент для поддержки принятия решений; требует аналитиков в области теории вероятностей; требуется программное обеспечение, в том числе для графического отображения результатов с целью визуализации тенденции.
Заключение
Изложенные экспертные методы широко применяются на различных этапах анализа и планирования туристической деятельности, поскольку базируются на мнениях экспертов в данной отрасли знаний. Они относятся к методам качественного анализа, несмотря на использование математических моделей и наличие количественных вычислений для обработки информации. Их главный недостаток - субъективность, поэтому сами по себе они применяются только в зависимости от решаемой проблемы. В исследованиях экспертные процедуры дополняются количественными методами прогнозирования. Возможность применения экспертных методов трудно переоценить. Экспертные методы позволяют принимать решения, когда специалисты-аналитики не имеют достаточной информации о количестве прибытий, сезонности спроса или о средних издержках - когда происходят кардинальные изменения в сфере туристического бизнеса, в политической и социальной жизни, которые прямо и косвенно влияют на состояние туризма.
Изменение транспортного сообщения с полуостровом Крым в связи с введением в эксплуатацию уникального Керченского моста с железнодорожным и автодорожным сообщениями повлечёт за собой «скачок» в развитии большинства показателей сферы туризма, возникнут структурные сдвиги. Соответственно, при возникновении структурных сдвигов, необходимо будет использование экспертных методов, в частности, для составления характеристик «скачка» [13]. Использование методики анализа и прогнозирования, основанной на применении набора количественных и качественных методов, позволит грамотно планировать и развивать туристическую деятельность Республики Крым в течение года, а не только сезонно.
Библиографический список
1. Ежемесячная справочная информация о количестве туристов, посетивших Республику Крым. Сайт Министерства курортов и туризма Республики Крым [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://mtur.rk.gov.ru/ms/mfo.php?id=608306 (дата обращения: 01.09.17).
2. Ризниченко Г.Ю. Нелинейное естественнонаучное мышление и экологическое сознание // Синергетическая парадигма. М.: Прогресс-Традиция, 2000.
3. Остапенко И.Н. Анализ инновационного развития туризма в Крыму / И.Н. Остапенко, Р.С. Усенко // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: Труды Юбилейной XV международной научно -практической конференции. Крымский федеральный университет им. В.И. Вернадского. - 2016. - С. 100-102.
4. Остапенко И.Н., Усенко Р.С. Методы анализа и прогнозирования в туристической деятельности. / И.Н. Остапенко, Р.С. Усенко// Анализ, моделирование, управление, развитие социально-экономических систем: Сборник научных трудов X Международной школы-симпозиума АМУР-2016. - 2016. - С. 305-308.
5. Горелов Г.В. Теория вероятностей и математическая статистика в примерах и задачах с применением EXCEL/ Г.В. Горелов, И.А. Кац-ко// Серия «Высшее образование». - Ростов н/Д: Феникс, 2005. - 480с.
6. Тихомиров Н.П. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа/ Н.П. Тихомиров, Т.М. Тихомирова, О.С. Ушмаев: Учебник. — М.: Экономика, 2011. — 647 с.
7. Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / И. И. Елисеева, С. В. Куры-шева, Т. В. Костеева и др.; под ред. И. И. Елисеевой. - 2-е изд., пере-раб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 576с.
8. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования/ Е.М. Че-тыркин. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 2007 .-200 с.
9. Лебедева Т.В. Статистические методы прогнозирования в экономике/ Т.В. Лебедева. - Оренбург: ГОУОГУ, 2007. - 174 с.
10. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие / Э.Е. Тихонов. - Невинномысск, 2006. - 221 с.
11.Давнис В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений: Монография / В. В. Давнис, В. И. Тинякова; Воронеж, гос. ун-т. — Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. - 248 с.
12.Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов: Учебное пособие / И.В. Антохонова - Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 212 с.
13.Касти Дж. Связность, сложность и катастрофы: Пер. с англ. - М.: Мир, 1982, - 216 с.
