Научная статья на тему 'Регрессионное моделирование и прогнозирование в туристско- рекреационном комплексе региона'

Регрессионное моделирование и прогнозирование в туристско- рекреационном комплексе региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
469
117
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ТУРИЗМ / РЕГИОН / МОДЕЛИРОВАНИЕ / СТАТИСТИКА / АНАЛИЗ / СПРОС / ПРЕДЛОЖЕНИЕ

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Гладилин В.А., Гладилин А.В.

Развитие туризма, как никакая другая отрасль экономики, стимулирует создание рабочих мест и развитие малого бизнеса. Она распределяет ресурсы между отраслями, оказывает стимулирующее воздействие на такие секторы экономики, как транспорт, связь, сфера услуг, торговля, строительство, производство товаров народного потребления и составляет одно из наиболее перспективных направлений структурной экономики РФ.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Регрессионное моделирование и прогнозирование в туристско- рекреационном комплексе региона»

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_

следующие действия для совершенствования процесса бюджетирования:

1. Необходимо разделить внедрение бюджета и процесс вознаграждения. Оплата премий происходит из прямой доходности компании, что является одним из способов решения проблемы.

2. Необходимо разделить составление бюджета и прогнозирование. Бюджет однозначно связан с распределением ресурсов, которое требует внутреннее управление и анализ. Прогнозы могут опираться на основу финансовых моделей, могут изменяться каждый месяц, квартал или по обстоятельствам.

3. Применять внешний бенчмаркинг для определения целей по контролю за стоимостью. Применение внешнего бенчмаркетинга позволяет получить качественные услуги по приемлемым ценам.

4. Выполнить очевидную связь между основной нематериальной деятельностью и финансовой производительностью, наблюдая изменения в их отношении. Достигнуть этого ПАО «Агрокомбинат «Тепличный» можно посредством введения специализированного программного обеспечения, которое позволит координировать эти процессы.

Таким образом, можно сделать вывод, что для создания эффективной системы бюджетирования в ПАО «Агрокомбинат «Тепличный», для этого необходимо провести серьезную работу в области бюджетирования. Список использованной литературы:

1. Вахрушина М. А. Бухгалтерский управленческий учет: учебник для вузов / М. А. Вахрушина. - М.: Омега-Л, Высшая школа, 2003. - с. 528.

2. Ивашкевич В. Б. Бухгалтерский управленческий учет: учебник. - М.: Магистр, 2010. - с. 574.

3. Кучеренко, А. И. Бюджетирование как метод финансового планирования деятельности организации // Справочник экономиста. - 2010. - № 3. - с. 29-30.

4. Обеспечение устойчивого развития организацией аграрного сектора: монография / Н. В. Липчиу [и др.] / под ред. Н. В. Липчиу. - Краснодар: КубГАУ, 2014. - с. 173.

5. Самочкин В. Н., Калюкин А. А., Тимофеева О. А. Бюджетирование как инструмент управления промышленным предприятием. // Менеджмент в России и за рубежом. - 2011. - № 2 - с. 120.

6. Соколова Я. В. Управленческий учет: учебник/ Под ред. Проф. Я. В. Соколова. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2011. - с. 720.

7. Терновых К.С. Планирование на предприятии АПК / К.С. Терновых, А. С. Алексеенко, А. С. Анненко и др.; Под ред. К. С. Терновых. — М.: Колос С, 2006. — с. 333.

8. Черных А. И., Терновых В. С. Организация бюджетного планирования на сельскохозяйственных предприятиях // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2010. - №3. - с. 16-20.

© Герасименко О. А., Кулькина И. О., 2016

УДК:332

В.А.Гладилин

К. э. н ., доцент, СФ МПГУ. Г.Ставрополь, Российская Федерация.

А.В.Гладилин Д. э. н., профессор, СКФУ

РЕГРЕССИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННОМ КОМПЛЕКСЕ РЕГИОНА

Аннотация

Развитие туризма, как никакая другая отрасль экономики, стимулирует создание рабочих мест и развитие малого бизнеса. Она распределяет ресурсы между отраслями, оказывает стимулирующее воздействие на такие секторы экономики, как транспорт, связь, сфера услуг, торговля, строительство,

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_

производство товаров народного потребления и составляет одно из наиболее перспективных направлений структурной экономики РФ.

Ключевые слова

Туризм, регион, моделирование, статистика, анализ, спрос, предложение.

Рассматриваются существующие в экономическом анализе методы прогнозирования, исследуются специфические характеристики туристских услуг. Для наиболее точного прогноза спроса в туризме предложен метод, базирующийся на регрессионном анализе.

Развитие туризма, как никакая другая отрасль экономики, стимулирует создание рабочих мест и развитие малого бизнеса. Она распределяет ресурсы между отраслями, оказывает стимулирующее воздействие на такие секторы экономики, как транспорт, связь, сфера услуг, торговля, строительство, производство товаров народного потребления и составляет одно из наиболее перспективных направлений структурной экономики РФ.

Специфика рыночной деятельности предполагает оперативность и гибкое реагирование туристских фирм на обстановку, складывающуюся на рынке.

Индивидуализация потребительского спроса, использование как массового - стандартизированного, так и дифференцированного предложения туристских товаров и услуг, концентрация капитала и технологические процессы в индустрии туризма обуславливают необходимость усиления внимания к проблемам маркетинговых исследований, стратегий и планирования.

Обобщения научных разработок в области туризма, опыта и методов работы западных и украинских предприятий позволяет определить характерные черты развития рынка туристских услуг [1].

На сегодняшний день - это интернационализация, интеграция и регионализация в такой же мере, как и динамичные изменения туристского спроса и предложения.

Многие компании индустрии туризма периодически испытывают трудности и встречаются с неопределенностью в будущем. В постоянно меняющейся конкурентной среде бизнеса возрастает необходимость прогнозирования спроса, что является основой эффективного планирования[6].

Спрос в туризме выражается количеством прибывших из страны происхождения туристов в страну назначения или расходами, осуществляемыми в стране пребывания [4].

В экономическом анализе существует несколько направлений, работа в которых обещает увеличение точности прогнозов, но ни все они могут учитывать специфические характеристики туристских услуг.

Для прогнозирования спроса в туризме целесообразно воспользоваться регрессионной моделью, так как этот метод базируется на вероятностной оценке развития процесса в будущем на основе статистической закономерности, выявленной по данным прошлого периода [1].

Такой подход позволяет оценить количественные соотношения между прогнозируемыми переменными и теми переменными, которые скорее всего оказывают влияние на эти переменные. Для оценки используются ретроспективные данные [3].

Далее перспективные значения определяются с помощью прогнозирования влияния переменных и уже оцененного соотношения .

На первом этапе построения модели для прогнозирования размера рынка оценивают те переменные, которые влияют на спрос международного туризма. В качестве переменных модели принимают участие следующие величины:

1. Доход на душу населения в стране происхождения (при частных туристских поездках или поездках с целью навестить родственников и друзей обычно используют персональный доход, а при деловых поездках - другие общие показатели дохода, например, национальный доход).

2. Стоимость, которая включает расходы на транспортировку до места назначения, выраженные в валюте страны происхождения (рас- ход на транспортировку определяется с помощью тарифов перелета на воздушном транспорте, либо стоимости горючего при использовании наземного транспорта), и затраты, произведенные в месте назначения (цена проживания и т.д.).

3. Обменный курс, хотя он уже инкорпорирован (присоединен) в некоторой мере в другие ценовые

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_

показатели. На практике люди могут быть более осведомлены об обменных курсах, чем об относительной цене проживания как в стране происхождения, так и в стране пребывания.

4. Стоимость замещающих продуктов. Потенциальные туристы обычно при планировании своего отпуска в каком-либо туристском центре сравнивают расходы на его проведение с расходами дома и расходами во время предыдущих отпусков, проведенных в других местах. Такой сравнительный анализ может являться важным детерминантом спроса для международного туризма в данное место назначения из определенного места происхождения. Следовательно, сравниваемые расходы могут быть включены в приведенную выше модель в виде средневзвешенных величин (расходы на транспорт и проживание)[6].

5. Переменная составляющая события может быть включена в модель спроса международного туризма для утверждения влияния одного из исторических событий [5].

6. Параметр, называемый трендом, может отображать изменения популярности туристского центра за исследуемый период времени.

7. Показатель активности продвижения туристского продукта отражают расходы на его продвижение за рубежом. Эти расходы учитываются руководством туристского центра и могут играть существенную роль при определении уровня спроса международного туризма. Они исчисляются в валюте страны, где осуществляются, т.е. страны происхождения [5].

8. Переменные, которые подтверждают привязанность к той или иной местности (если проведенный отпуск у туристов оставит приятные воспоминания о туристском центре, то они непременно вернутся туда).

Процесс прогнозирования в туризме с помощью регрессионного анализа включает следующие этапы: - отбор переменных, влияющих на прогнозируемую переменную спроса, и установление математической формы взаимоотношениями между ними; сбор информации, относящейся к модели;

- использование базы данных для установления меры воздействия влияющих переменных на прогнозируемые переменные в прошлом (оценка коэффициентов математического уравнения); проведение испытаний на установленной на предыдущем этапе модели для выяснения уровня его реалистичности; использование модели для прогнозирования, если испытания модели будут удовлетворительными. Очень важно проводить оценку параметров (их знака и величины), получаемых с помощью регрессионной модели, для определения корректных (допустимых) теоретически (соответствующих требованиям экономической теории) параметров. В основном некорректные параметры появляются по причине несовершенства самой модели [2].

Аналитическая модель прогнозирования спроса международного туризма имеет логарифмически-линейную форму:

In (Nijt/Nit) = a0 + a1 In (Iit/Njt) + a2 In Pjt + a3 In Psit + a4 In Pxijt + +a5 In Paijt + a6 In PASijt + a7 In Psijt + a8 In PSSijt + a9 Ukt + a10 t + +a11 In (Tij(t-1)/Ni(t-1)) + Bijt

где t - количество лет; a0, a1, a2, ... , all - параметры (неизвестные);

Tijt - количество прибытий туристов из страны происхождения i в место назначения (туристский центр) j в t-м году;

Nit - численность населения в стране происхождения туристов i в t-м году;

Iit - доходы на душу населения в стране происхождения туристов i в t-м году;

Pjt -цена проживания туристов в туристском центре j в t-м году;

Psit - средневзвешенная цена проживания туристов в туристском центре заменителе для жителей страны происхождения туристов i в t-м году;

Pxijt - обменный курс между валютами страны происхождения i и туристского центра j в t-м году;

Paijt - тариф авиаперелёта из страны происхождения i в туристский центр j в t-м году;

PASijt - средневзвешенный тариф авиаперелёта из страны происхождения i в туристский центр заменитель j в t-м году;

Psijt - средневзвешенный тариф переезда на наземном транспорте из страны происхождения i в туристский центр j в t-м году;

PSSijt - средневзвешенный тариф переезда на наземном транспорте из страны происхождения i в туристский центр заменитель j в t-м году;

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070

Ukt - переменная события к, в t-м году; a10 t -величина тренда;

a11 In (Tij(t-1)/Ni(t-1)) - переменная, показывающая привязанность к туристскому центру, которая включается в модель для тех стран происхождения и мест назначения, для которых необходимость их включения была предопределена предварительными эмпирическими результатами; Bijt - случайная величина ошибки.

Проведенный анализ позволит выявить распространение обнаруженных в прошлом закономерностей на будущее, а также изучить воздействие изменений разных экономических факторов на спрос международного туризма для разных стран [2].

Исследование также позволит лучше понять запросы рынка и снизить вероятность риска в соответствии с изменениями, которые постоянно там происходит [7].

Список использованной литературы:

1. Гладилин В.А. Системы факторов регулирования устойчивого экономического развития рекреационных территорий. В сборнике: Научные исследования и разработки в эпоху глобализации. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа, 2016. С. 73-75.

2. Гладилин В.А., Гладилин А.В. Экономические перспективы проекта Северо-Кавказский туристический кластер. В сборнике: Взаимодействие науки и общества: проблемы и перспективы Сборник статей Международной научно - практической конференции. Уфа, 2016. С. 37-38.

3. Гладилин В.А., Гладилин А.В. Обоснование системы факторов регулирования устойчивого развития рекреационных территорий. В сборнике: Современные концепции развития науки. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Уфа, 2016. С. 37-39.

4. Гладилин В.А. Демографическая ситуация в российской федерации и ее регионах: факторы формирования и траектории развития// Вестник Института дружбы народов Кавказа. Теория экономики и управления народным хозяйством. 2015. № 2 (34). С. 12.

5. Гладилин В .А. Оценка и прогнозирование эффективности предпринимательской деятельности в аграрном производственна материалах растениеводства Ставропольского края) диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Ставрополь , 2006

6. Гладилин В.А. Стратегическое управление развитием экономики регионов. Kant. 2011. № 3.С4-6.

7. Эконометрика. Гладилин А.В., Герасимов А.Н., Громов Е.И. Москва, 2009. (2-е издание, стереотипное).

© Гладилин В.А., Гладилин А.В., 2016

УДК:332

В.А.Гладилин

К. э. н ., доцент СФ МПГУ.

г.Ставрополь, Российская Федерация.

АНАЛИЗ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИНВЕСТИЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СКФО

Аннотация

Улучшение инвестиционного климата в Северо-Кавказском федеральном округе представляется возможным посредством расширения финансовых стимулов (налоговые и таможенные льготы, доступ к льготному финансированию, льготы по аренде земли, гарантии и т.п.), развития необходимой базовой инфраструктуры и создания эффективных процессов привлечения и взаимодействия с потенциальными инвесторами.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.