CC BY
9
обеспечивает стабильные результаты учебной деятельности по предмету.
Использованные источники:
1. Сластенин В. А. и др. Педагогика: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений / В. А. Сластенин, И. Ф. Исаев, Е. Н. Шиянов; Под ред. В. А. Сластенина. - М.: Издательский центр «Академия», 2002. - 576 с.
2. Егупова М. В. Практико-ориентированное обучение математике в школе как предмет методической подготовки учителя. Монография. - М.: МПГУ, 2014. - 284 с.
3. Колягин Ю. М. Задачи в обучении математике. Часть 1. Математические задачи как средство обучения и развития учащихся. - М.: Просвещение, 1977. - 112 с.
УДК 338.984
Зайнуллина Т.Г., к.э.н.
доцент
кафедра «Сервис, туризм и индустрия гостеприимства» Донской государственный технический университет (ДГТУ)
Россия, г. Ростов-на-Дону ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ГОСТИНИЧНОЙ ИНДУСТРИИ
Аннотация. В статье приводится пример использования метода экстраполяции и, в частности, метода экспоненциального сглаживания для прогнозирования развития гостиничной индустрии на основе анализа имеющейся статистической базы. Использование данного метода позволяет на основе ограниченных статистических данных сделать достаточно точный прогноз на ближайший год. Проведенные расчеты являются базой для дальнейшего исследования и расширения горизонта прогноза на более длительный период времени.
Ключевые слова: прогнозирование метод экстраполяции, гостиничная индустрия.
Zainullina T.G. Candidate of Economic Sciences, Associate Professor Assistant Professor of the Department of "Service, Tourism and
Hospitality Industry " Don State Technical University (DSTU) Rostov-on-Don, Russia FORECASTING THE DEVELOPMENT OF THE HOTEL
INDUSTRY
Annotation. The article gives an example of using the extrapolation method and the moving average exponential smoothing method the development of the hotel industry based on an analysis of the available statistical base. Using this method allows you to make an accurate forecast for the coming year based on limited statistical data. The performed calculations are the basis for further research and expansion of the forecast horizon for a longer period.
Keywords: forecasting extrapolation method, hotel industry.
Как известно, экстраполяция - это метод научного исследования, который основан на распространении прошлых и настоящих тенденций и закономерностей на будущее развитие объекта прогнозирования. Цель методов экстраполяции - показать, к какому состоянию в будущем может прийти объект, если его развитие будет осуществляться с той же скоростью или ускорением, что и в прошлом.
Целью данного исследования является применение одного из методов экстраполяции для прогноза развития гостиничной индустрии в 2018 году на основании данных Федеральной службы государственной статистики о количестве коллективных средств размещения в РФ.
Проведем анализ развития гостиничной индустрии и коллективных средств размещения и на этой основе сделаем прогноз ее развития на ближайший год с использованием метода экспоненциального сглаживания.
Согласно данным Федеральной службы государственной статистики основные показатели деятельности гостиничных предприятий и других коллективных средств размещения представлены в таблице 1.
Таблица 1 - Основные показатели деятельности коллективных средств
размещения с 2000 по 2016 гг.
2000 2005 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Число коллективных средств размещения 9058 9269 12585 13062 14019 14583 15590 20135 20023
в том числе:
гостиницы и аналогичные средства размещения 4182 4812 7866 8416 9316 9869 10714 13957 14948
специализирован ные средства размещения 4876 4457 4719 4646 4703 4714 4876 6178 5075
Число номеров, тыс. 472 487 556 560 586 600 671 770 787
в том числе:
в гостиницах и аналогичных средствах размещения 183 201 260 278 301 319 372 433 475
в специализирован ных средствах размещения 289 286 295 282 285 281 299 337 312
Число мест, тыс. 1100 1166 1263 1294 1345 1387 1573 1763 1834
в том числе:
в гостиницах и аналогичных средствах 346 404 530 571 618 676 815 923 1035
размещения
в специализирован ных средствах 754 761 734 723 727 711 758 840 799
размещения
Число ночевок, 16685 16737 16298 16619 17361 17263 18401 21219 21626
тыс. 8 3 8 7 4 0 8 5 2
в том числе:
в гостиницах и
аналогичных средствах 46559 51922 60425 67271 73492 76880 84119 10015 6 11447 9
размещения
в специализирован ных средствах 12029 9 11545 1 10256 2 98926 10012 2 95751 99899 11203 9 10178 4
размещения
Численность
размещенных 25073 28411 34746 37399 41065 42635 44219 49284 54287
лиц, тыс. человек
в том числе:
в гостиницах и
аналогичных средствах 16559 18547 24026 27112 30235 31733 33160 36817 42818
размещения
в специализирован ных средствах 8514 9864 10721 10287 10830 10902 11059 12467 11469
размещения
Таким образом изменение числа коллективных средств размещения в период с 2000 по 2016 годы выглядит следующим образом (как представлено на рисунке 1).
25000
20000
15000
10000
5000
2000 2005
2010
2011
2012 2013
2014 2015
2016
Рисунок 1 - Количество коллективных средств размещения (составлено автором на основании данных Федеральной службы государственной статистики [3])
Если принять данные о количестве гостиниц и иных коллективных средств размещения за тренд и на его основе рассчитать темп роста и темп прироста гостиничных предприятий за период с 2010 по 2016 год, то данные можно представить в виде таблицы 2. На основе данных таблицы рассчитаем темп роста и коэффициент роста.
Темп роста - относительный экономический показатель, показывающий процентный рост одного показателя над аналогичным показателем прошлого периода.
У*
Тр = ——-х 100% У1 - 1
где Тр - темп роста;
У1 - уровень текущего периода;
УМ - уровень предыдущего периода [4].
Темп прироста - универсальный сравнительный показатель эффективности, он показывает, на сколько процентов вырос или снизился один показатель по сравнению с аналогичным показателем более раннего периода.
У*
Тпр = ---х 100% - 100%
У1 - 1
0
Таблица 2 - Тенденция изменения числа коллективных средств размещения в период с 2010 по 2017 годы.
Число Годы Прирост в Темп роста (%) Темп прироста
коллективных абсолютном (%)
средств выражении
размещения
12585 2010 - -
13062 2011 477 103,7 3,7
14019 2012 957 107,3 7,3
14863 2013 844 106 6
15590 2014 727 104,9 4,9
20135 2015 4545 129,2 29,2
20023 2016 112 99,4 -0,6
20730 2017 (январь-сентябрь) 707 103,5 3,5
Таким образом, чтобы рассчитать прогнозное значение, необходимо определить абсолютный средний прирост. Затем, зная уровень ряда динамики, который принимают за основу экстраполяции, можно рассчитать прогнозное значение показателя. Экстраполяцию по среднему темпу роста можно осуществить, когда есть основания полагать, что суммарная тенденция ряда динамики характеризуется показательной кривой.
Поведем прогнозный расчет показателей динамики коллективных средств размещения на 2018 год методом экспоненциального сглаживания. Рабочая формула метода экспоненциального сглаживания:
^+1 = « • Ус + (1 - • ^ где 1 - период, предшествующий прогнозному; 1+1 - прогнозный период; и1+1 - прогнозируемый показатель; а - параметр сглаживания;
У - фактическое значение исследуемого показателя за период, предшествующий прогнозному;
и - экспоненциально взвешенная средняя для периода, предшествующего прогнозному.
При этом а вычисляется по формуле:
2
а =-7
П+ 1
где п - число наблюдений, входящих в интервал сглаживания. Определяем значение параметра сглаживания по формуле:
2
а = -—- = 0,25 7 + 1
Определяем начальное значение Ш:
и2018 = 3,5 х 0,25 + (1 - 0,25) х 7,7 = 6,7
Таким образом темп прироста гостиниц и других средств коллективного размещения в 2018 г. составит 6,7 %.
35 30 25 20 15 10 5 0 -5
Рисунок 2 - Темп прироста коллективных средств размещения с учетом прогноза на 2018 г. В результате изучив имеющуюся статистическую базу, рассчитав темп роста и темп прироста коллективных средств размещения можно спрогнозировать прирост коллективных средств размещения в гостиничной индустрии на текущий 2018 год с учетом сложившегося тренда. Безусловно это лишь краткий пример использования статистических методов прогноза в гостиничной индустрии, он не учитывает возможные внешние факторы, влияющие на ее развитие, а показывает лишь возможную тенденцию на ближайшую перспективу.
Такой же расчет можно провести методом скользящих средних. Сглаживание с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Данный метод расчета будет применен и рассмотрен в дальнейшем исследовании при прогнозировании развития гостиниц на ближайшие три года с учетом относительной средней ошибки.
Использованные источники:
1. Катаева, В.И. Методы принятия управленческих решений: Учебное пособие / В.И. Катаева, М.С. Козырев - М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. -196 с.
2. Васнев С.А. Статистика: Учебное пособие / С.А. Васнев - М.: МГПУ, 2001. - 289 с.
3. Федеральная служба государственной статистики [Официальный сайт]
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/enterprise/re tail/# дата обращения (15.03.2018).
4. Годин М.А. Статистика: Учебник / М.А. Годин - М.: Дашков и К, 2011. -460 с.
УДК 004
Звонарева Н. С. студент 2 курса Орловский государственный университет Юридический институт
Россия, г. Орёл ДОВЕРЕННОСТЬ КАК МЕЖОТРАСЛЕВОЙ ИНСТИТУТ
Аннотация
В статье раскрываются неразрешенные проблемы связанные с институтом доверенности. А именно использование, доверенности как межотраслевого института в административном праве. Сложности законодательного определения , доверителя. Приводятся позиции и пути решения Верховного суда.
Ключевые слова:
Институт доверенности; доверенность; доверитель; заключение доверенности; российское законодательство; использование доверенности в административном процессе.
Zvonareva N.S.
2nd year student of Orel state University of Law Institute
Annotation
The article reveals unresolved problems related to the institution of power of attorney. Namely, the use ofpower of attorney as a cross-sectoral institution in administrative law. The complexity of the legislative definition, the principal. Positions and ways of the decision of the Supreme court are given.
Keyword:
Institution ofpower of attorney; power of attorney; principal; conclusion of power of l<attorney; Russian legislation; use of upower of attorney in the administrative process.
С давних времен доверенность являлась одним из самых распространённых документов в гражданском обороте. Институт доверенности возник еще во времена Древнего Рима.
Доверенность-это правовое средство, используемое в различных отраслях права, в частности: в гражданском, административном, налоговом праве, гражданском, арбитражном процессе, и др., в связи с чем его иногда называют межотраслевым институтом. Такой вывод легко подтвердить исходя из анализа норм частного и публичного права, позиции Верховного суда Российской Федерации.
