CC BY
25ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ
ЭФФЕКТИВНОСТИ СУБЪЕКТОВ ТУРИСТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
КРАСНОДАРКОГО КРАЯ
Дармограева Раиса Сергеевна, студентка (e-mail: rdarmograeva@yandex.ru)
Научный руководитель: Пантелеева Ольга Борисовна, к.э.н., доцент Россия, г. Краснодар, Краснодарский филиал Российского экономического
университета имени Г. В. Плеханова (КФ РЭУ им. Г. В. Плеханова) (e-mail: panteleeva.00@mail.ru)
Из-за влияния внешних факторов на современную экономику Российской Федерации появилась возможность у сфер, которым ранее не уделялось должного внимания со стороны исследователей. Одной из таких сфер является сфера туризма. В работе было определено, что главным элементом эффективного функционирования туристической отрасли Краснодарского края является его инфраструктура. При осуществлении комплексного исследования туристической отрасли края была предпринята попытка использования современных математических методов анализа и прогнозирования ABC и XYZ-анализов. В результате анализов была дана оценка каждой группы средств размещения и установлены основные направления развития региона в туристической отрасли. На основании этих данных могут быть обозначены конкретные цели и разработаны мероприятия по их достижению.
Ключевые слова: ABC-анализ, XYZ-анализ, математические методы анализа и прогнозирования, регион, Краснодарский край, туристическая отрасль, средства размещения.
Туристический комплекс - это одна из приоритетных отраслей российской экономики в современных условиях [1,2]. Однако необходимо подчеркнуть, что в течении долго времени данной сфере не уделялось должного внимания со стороны исследователей. Лишь в последние годы ситуация резко изменилась. Прежде всего, это связано с реформами государственной политики, направленными на развитие курортов и туризма в Российской Федерации, зимними Олимпийскими играми 2014 года, которые проводились в Сочи, где были построены спортивные и туристические объекты, политикой санкций, проводимой в отношении России рядом стран с 2014 года, а также Чемпионатом мира по футболу 2018 года [3,4,5].
Развитию туристической отрасли Российской Федерации препятствуют не только внешние, но и внутренние факторы, такие как низкий уровень развития инфраструктуры, отсутствие эффективного маркетинга туристического сектора, отсутствие результативных методов прогнозирова-ния[6,8,7]. Данные условия являются серьезным барьером для развития ту-
ристической отрасли России. На этом основании возникает необходимость в исследовании современного состояния и направлений развития туристической отрасли Краснодарского края[8,9,10].
При проведении комплексного исследования необходимо использовать современные инструменты [12]. Именно поэтому при реализации системного анализа оценки эффективности работы туристического сектора Краснодарского края были использованы математико-статистические методы SIC (statistical inventory methods), к которым относятся ABC и XYZ-анализы[13]. Данные методы широко используются в логистике, маркетинге, а также в производственном менеджменте.
ABC-анализ - это один из самых популярных методов анализа, который широко используется в сфере управления товарными запасами. Плюсом данного инструмента является то, что из множества одинаковых объектов, можно сформировать наиболее важные группы, в соответствии с обозначенной целью[14]. ABC-анализ можно применить в любой компании. В его основу заложен принцип Парето - 20% продукции дают 80% дохода.
Исследуемые категории ABC-анализа делятся на 3 группы:
• Категория А: 20% дают 80% результата
• Категория В: 30% дают 15% результата
• Категория С: 50% дают всего 5% результата
Для координации действий элементов цепи снабжения используется XYZ-анализ. Данный метод - основа правильного планирования и прогнозирования. Он необходим для изучения стабильности продаж. Благодаря ABC-анализу можно выявить вклад определенного объекта в общий результат. Тогда как XYZ-анализ дает возможность определить скачки, отклонения. Этот метод позволяет разделить все ресурсы на классы, в зависимости от спроса на них [15]. При использовании XYZ-анализ необходимо применять коэффициент вариации. Коэффициент вариации позволяет судить об однородности совокупности и рассчитывается как отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметическому отклонению в %.
7=ст/ХМ00 % (1)
где V- коэффициент вариации, а - среднеквадратическое отклонение, x -среднеарифметическое отклонение.
Товары, подлежащие анализу, делятся на три группы в зависимости от значения коэффициента вариации. В группу X входят значения, принадлежащие промежутку 0 < v <10 %, в группу Y - 10 < v <25 %, в группу Z -25 % < v
На основании ABC и XYZ-анализов необходимо провести совмещенный АВС-XYZ анализ (таблица 1). АВС-XYZ анализ дает лучший результат, чем применение каждого инструмента по отдельности [16]. Данные методы широко применяются в производственном менеджменте, организациями, которые занимаются распределением и реализацией товара и т.д.
Таблица 1 - Матрица ABC-XYZ-анализа
АХ Высокая потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления АУ Высокая потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления № Высокая потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастично-го потребления
ВХ Средняя потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления ВУ Средняя потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления вг Средняя потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастического потребления
СХ Низкая потребительская стоимость, высокая степень надёжности прогноза вследствие стабильности потребления СУ Низкая потребительская стоимость, средняя степень надёжности прогноза вследствие нестабильности потребления с г Низкая потребительская стоимость, низкая степень надёжности прогноза вследствие стохастического потребления
Однако данные методы также могут быть внедрены в совершенно иные сферы. Благодаря таким инструментам можно получить данные о более эффективном использовании ресурсов. На этом основании в работу был включен АВС-ХУ7 анализ. При этом стоит отметить тот факт, что рост рентабельности определенной группы субъектов отрасли возможен как благодаря повышению эффективности использования уже существующих ресурсов, так и за счет грамотного проведения инвестиционной политики Краснодарского края[17].
Таблица 2 - АВС-анализ показателей коллективных средств размещения _отдыхающих в Краснодарском крае_
Количество отдыхающих, тыс. чел. Доля от-
Показатели 2013 2014 2015 2016 2017 Итого дыхающих в регионе, %
Коллектив- 3 226,6 4 419,0 5 560,3 5 831,9 6 622,8 25 660,6 28,3%
ные сред-
ства
размеще-
ния, всего
Гостиницы 1 812,5 2 778,0 3 861,3 4 120,5 4 465,9 17 038,2 18,8%
и анало-
гичные
средства
размеще-
ния
Специали- 1 414,1 1 641,0 1 699,0 1 711,4 2 156,9 8 622,4 9,5%
зированные
средства
размеще-
ния
Индивиду- 4 818,0 5 650,0 9 334,0 9 968,1 9 477,2 39 247,3 43,3%
альные
средства
размеще-
ния, всего
Итого: 11 271,2 14 488,0 20 454,6 21 631,9 22 722,8 90 568,5
Для оценки каждой группы туристов были использованы данные статистики коллективных и индивидуальных средств размещения за 2013 - 2017 годы [18,19]. Коллективные средства размещения были рассмотрены в целом и по группа (таблица 2).
Проведя анализ различных средств размещения отдыхающих в Краснодарском крае, можно сделать вывод, что наибольшей популярностью пользуются индивидуальные средства размещения (43,3%). Что касается коллективных средств размещения, то необходимо отметить, что наиболее востребованными оказались гостиницы и аналогичные средства размещения.
На основании таблицы 2 и данных об объеме издержек одного отдыхающего в сезон (средняя величина 10 дней) была составлена таблица 3 [20, 21]. Благодаря данным таблицы 3 была определена выручка коллективных и индивидуальных средств размещения.
Таблица 3 - Доходность средств размещения каждой группы отдыхающих
Показатель Стоимость издержек на 1 отдыхающего, тыс. руб. Кол-во отдыхающих за 2013-2017 гг., тыс. чел. Выручка от средств размещения за 2013-2017 годы, тыс. руб.
Коллективные средства размещения, всего 15 25660,6 384 909 000
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 30 17038,2 511 146 000
Специализированные средства размещения 50 8622,4 431 120 000
Индивидуальные средства размещения 6 39 247,3 235 483 800
Итого: 101 90568,5 1 562 658 800
Используя АВС-анализ, разделим исследуемые единицы на категории (таблица 4). В таблице 4 не представлена категория С, так как индивидуальные средства размещения рассматриваются в целом, а не делятся на составляющие компоненты.
ХУ7-анализ позволил оценить потенциал туристической отрасли Краснодарского края, выявить приоритетные показателя для ее развития (точки роста). На основании результатов можно определить весовые значения ка-
ждой группы объектов отрасли (таблица 5). Благодаря данному методу можно понять, какие направления отрасли нуждаются в пристальном внимании, требуют реформ и повышенного контроля.
Таблица 4 - Распределение показателей размещения каждой группы отды-_хающих на основании доходности и популярности_
Показатель Группа Доля доходности по отдыхающим в регионе, % Доля отдыхающих в регионе, %
Гостиницы и
аналогичные средства размеще- А 32,7% 18,8%
ния, всего
Специализированные средства размещения А 27,6% 9,5%
Коллективные сред-
ства А 24,6% 28,3%
размещения, всего
Индивидуальные средства размещения В 15,1% 43,3%
Таблица 5 - Расчеты коэффициента вариации
Показатель Количество отдыхающих, тыс.чел.. а _ V, % Группа
2013 2014 2015 2016 2017
Коллективные средства размещения, всего 3 226,6 4 419,0 5 560,3 5 831,9 6 622,8 1 326,2 5 132,1 25,84% Ъ
Гостиницы и
аналогичные средства 1 812,5 2 778,0 3 861,3 4 120,5 4 465,9 1 092,6 3 407,6 32,06% Ъ
размещения, всего
Специализированные средства размещения 1 414,1 1 641,0 1 699,0 1 711,4 2 156,9 269,8 1 724,5 15,64% У
Индивидуальные
средства 4 818,0 5 650,0 9 334,0 9 968,1 9 477,2 2 417,1 7 849,5 30,79% Ъ
размещения
Для расчета коэффициента вариации использовались расчеты средне-квадратического и среднеарифметического отклонения.
В результате проведенного исследования было выявлено, что преобладают показатели группы Ъ. На данную группу должны обратить внимание владельцы, инвесторы, региональные органы власти, поскольку она обладает наибольшим потенциалом для роста. Однако необходимо отметить тот факт, что точность прогнозирования развития группы Ъ невысока. Поэтому для определения перспективных направлений группы необходимо
выработать грамотные решения, которые приведут к росту потенциала объектов группы и увеличению потока туристов.
Для правильного определения развития отрасли необходимо провести интеграцию ABC и XYZ-анализов. Для этого необходимо объединить полученные результаты ABC и XYZ-анализов (таблица 6). Структурирование данных о размещении отдыхающих каждой группы дает возможность определить направления, которые требуют повышенного контроля и координации.
На основании результатов таблицы 6 интерпретация результатов совмещённого анализа выглядит следящим образом: наиболее доходными являются коллективные средства размещения в целом, гостиницы и аналогичные средства размещения и специализированные средства размещения, так как они принадлежат к группе А. Однако только специализированные средства размещения имеют большой предсказуемый доход (группа AY). Коллективные средства размещения в целом, а также гостиницы и аналогичные средства размещения имеют большой нерегулярный доход (группа AZ). Индивидуальные средства размещения характеризуются средним нерегулярным доходом (группа BZ).
Таблица 6 - ABC и XYZ-анализ по показателям размещения
отдыхающих
Показатель Доля доходности по отдыхающим в регионе, % Группа V, % Группа
Коллективные средства размещения, всего 24,6% A 25,84% Z
Гостиницы и аналогичные средства размещения, всего 32,7% A 32,06% Z
Специализированные средства размещения 27,6% A 15,64% Y
Индивидуальные средства размещения 15,1% B 30,79% Z
Таким образом, спрос на специализированные средства размещения, ориентируясь на предыдущие периоды, можно спрогнозировать. Но все же стоить отметить, что и данный спрос не является полностью предсказуемым. Поэтому владельцам специализированных средств размещения для выявления наиболее высокого и наиболее низкого спроса в определенный сезон необходимо провести анализ уровня заполняемости номерного фонда. В «жаркий» сезон должны быть предоставлены дополнительные номера, тогда как эта часть номеров может быть не востребована в период хо-
лодов. Для сохранения должного уровня рентабельности на протяжении всего года необходимо осуществлять планирование загрузки номерного фонда. В этом может помочь набор маркетинговых коммуникаций[22]: грамотно спланированная ценовая политика, рекламная деятельность, которая позволит расширить целевую аудиторию (например, туристы, прибывшие «не в сезон», командировочные) и развивать связи с общественностью (проводить благотворительные мероприятия, организовывать выставки, всевозможные дискуссии, симпозиумы, представления) и т.д.
Индивидуальные средства размещения, как было отмечено выше, имеют средний нерегулярный доход (группа BZ). Это, прежде всего, связано с сезонностью. К индивидуальным средствам размещения относятся гостевые комнаты, шале, бунгало, стационарные фургоны. В Краснодарском крае наиболее благоприятным временем для отдыха является промежуток времени с мая по октябрь. Владельцам индивидуальные средства размещения нужно проводить оценку спроса, чтобы в будущем, ориентируясь на прогнозируемый спрос своевременно создавать дополнительные фонды для получения прибыли в «жаркий» сезон.
Таким образом, в данной работе были использованы довольно популярные методы производственного менеджмента, ABC и XYZ-анализы, был предложен механизм интеграции этих механизмов для анализа и прогнозирования развития туристической отрасли Краснодарского края.
Применение данных методов можно считать оправданным и информативным. Однако для достижения лучшего результата должен использоваться больший объем данных. Например, анализ был бы более точным, если бы индивидуальные средства размещения были рассмотрены не только в комплексе, но и частично, то есть были бы задействованы их составные части, как это было сделано с коллективными средствами размещения. Для этого на региональном уровне должен быть осуществлен сбор таких данных. Это позволит избежать погрешности в следующих подобных исследованиях.
Предложенная методика является довольно интересной и имеет большой потенциал для дальнейшего развития как эффективный аналитический инструмент туристической отрасли региона.
Список литературы
1. Буров М.П. Региональная экономика и управление территориальным развитием: Учебник для магистров [Электронный ресурс]/ М.П. Буров - М.: Дашков и К, 2017. -446 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/936135
2. Белокрылова О.С., Киселева Н.Н., Хубулова В.В. Региональная экономика и управление: учеб. пособие [Электронный ресурс]/ О. С. Белокрылова, Н.Н. Киселева, В В. Хубулова. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 289 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/765707
3. Плешакова М. В. Новая стратегия развития региональной экономики: драйверы роста и экономическая политика юга России / М.В. Плешакова // Экономика: теория и практика. 2016. № 4 (44). - С. 103-105.
4. Лапочкина В.В., Косарева Н.В., Адашова Т.А. Экологический туризм в России: тенденции развития В.В. Лапочкина, Н.В. Косарева, Т.А. Адашова // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 5. - С.100-105.
5. Овчаров А.О. Туристический комплекс России: тенденции, риски, перспективы: монография [Электронный ресурс]/ А.О. Овчаров. — М.: ИНФРА-М, 2018. — 280 с. -Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/978142
6. Рыкалина О. В. Развитие региональной инфраструктуры и связей между округами Российской Федерации: Монография [Электронный ресурс]/ О.В. Рыкалина - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 228 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/557170
7. Пантелеева М.А., Пантелеева О.Б. Алгоритм проверки контрагентов на благонадежность в соответствии с требованиями налоговых органов. Международное научное издание Современные фундаментальные и прикладные исследования. 2017. № 4-2 (27). С. 169-174.
8. Лапыгин Д.Ю. Разработка стратегии развития региона: система инструментов [Электронный ресурс]/ Д.Ю. Лапыгин - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 217 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/567392
9. Вдовин С.М. Стратегия и механизмы устойчивого развития региона: монография [Электронный ресурс]/ С.М. Вдовин. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 154 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/751606
10. Шарафутдинов В.Н. Курортно-туристский комплекс Сочи: развитие в условиях рынка: Монография [Электронный ресурс]/ В.Н. Шарафутдинов - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 222 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/792603
11. Попов П.В., Мирецкий И.Ю., Ивуть Р.Б., Хартовский В.Е. Логистика: модели и методы: учеб. пособие [Электронный ресурс]/ П.В. Попов, И.Ю. Мирецкий, Р.Б. Ивуть, В.Е. Хартовский; под общ. и науч. ред. П.В. Попова, И.Ю. Мирецкого. — М.: ИНФРА-М, 2017. — 272 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/809982
12. Пантелеева О.Б., Пантелеев М.А. Вопросы обеспечения информационной поддержкой развития туризма на территории Краснодарского края. Сфера услуг: инновации и качество. 2016. № 23. С. 10.
13. Нагапетьянц Н.А., Каменева Н.Г., Поляков В.А. Коммерческая логистика: учеб. пособие [Электронный ресурс]/ Н.А. Нагапетьянц, Н.Г. Каменева, В. А. Поляков [и др.]; под общ. ред. Н.А. Нагапетьянца. — М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2019. — 253 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/982239
14. Позднякова В.Я. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятий: Учебник [Электронный ресурс]/ Под ред. В.Я. Позднякова, - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 617 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/547957
15. Парадигма экономического анализа: анализ деятельности экономических субъектов: монография [Электронный ресурс]/ Е.Б. Герасимова. — М.: ИНФРА-М, 2016. — 190 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/636181
16. Овчаров А. О. Туристический комплекс России: тенденции, риски, перспективы: монография [Электронный ресурс]/ А.О. Овчаров. — М.: ИНФРА-М, 2018. — 280 с. -Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/978142
17. Ветитнев А.М., Ашкинадзе Я. А. Интернет-технологии в управлении санаторно-курортными организациями [Электронный ресурс]/ А.М. Ветитнев, Я. А. Ашкинадзе, 2-е изд., стереотипное - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 174 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/544273
18. Рынок туристических услуг [Электронный ресурс]// Социология. Статистика. Публикации. Отраслевые обзоры, 2017, вып. Вып. 1(5) - 2017. - 79 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/953811
19. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/
20. Официальный сайт «ЕМИСС» — государственная статистика [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.fedstat.ru/
21. Чернышева Ю.Г. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия (организации): учебник [Электронный ресурс] / Ю.Г. Чернышева. — М.: ИНФРА-М, 2019. — 421 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/1009668
22. Ветитнев А.М., Задорожняя А.Н. Применение сбалансированной системы показателей для оценки конкурентоспособности санаторно-курортных организаций [Электронный ресурс]/ А.М. Ветитнев, А.Н. Задорожняя, 2-е изд., стереотипное - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 112 с. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/544269
Darmograeva Raisa Sergeevna, student (e-mail: rdarmograeva@yandex.ru)
Panteleeva Olga Borisovna, Cand.Econ.Sci., associate professor
Russia, Krasnodar, Plekhanov Russian University of Economics, Krasno-dar branch
(e-mail: panteleeva.00@mail.ru)
THE USE OF ECONOMIC-MATHEMATICAL METHODS OF ANALYSIS AND FORECASTING TO ASSESS THE EFFECTIVENESS OF SUBJECTS OF THE TOURISM INDUSTRY OF KRASNODAR REGION
Abstact. Due to the influence of external factors on the modern economy of the Russian Federation, some economic realms have received sufficient attention by researchers. One of these areas is the tourism sector. It was determined that the main element of the effective functioning of the tourism industry of the Krasnodar region is its infrastructure. During conducting the comprehensive research of the tourism industry of the region, an attempt was made to use modern mathematical methods of analysis and prediction such as ABC and XYZ-analyses. As a result, each group of accommodation facilities was evaluated and the main directions of the region's development in the tourism sector were established. On the basis of these data, specific goal can be identified and some activities can be developed to achieve them.
Keywords: ABC-analysis, XYZ-analysis, mathematical methods of analysis and forecasting, region, Krasnodar region, tourism industry, accommodation facilities.
