Основные показатели и измерители туристского спроса

Прогнозирование показателей туристской деятельности - одна из наиболее распространённых задач в анализе туризма, решаемых статистическими методами. Наличие данных типа временных рядов, т.е. последовательности наблюдений за какой-либо величиной в разные моменты времени, позволяет выявить закономерности в динамике этой величины, долгосрочные тенденции и краткосрочные колебания. Предположив, что эти закономерности будут наблюдаться и в дальнейшем, исследователь получает возможность делать прогнозы, экстраполируя выявленные тенденции в будущее. Приятная особенность такого подхода - его экономичность в том смысле, что для получения прогноза динамики какого-либо показателя не требуется никаких сведений, кроме данных о динамике этого показателя.

Исследование туризма требует определенных количественных показателей, которые основываются на статистических данных. В статистике международного туризма существует два основных раздела:

статистика туристских потоков;

статистика доходов и расходов от туристской деятельности.

Для каждого раздела ВТО разработала определенный перечень основных показателей, которые информативны и достаточно легко определяемы. Самыми важными показателями туристских потоков являются число прибытий/отбытий и продолжительность пребывания.

Число прибывших/выбывших туристов - число зарегистрированных туристов, прибывших/выбывших в какую-либо страну за определенный промежуток времени, как правило, календарный год. Статистика прибытий/отбытий количественно описывает туристские потоки во всем мире.

Данные о прибытиях, как правило, группируются по регионам, странам происхождения туристов, цели путешествия, месяцам заездов, видам используемого транспорта.

Второй показатель - продолжительность пребывания, которая измеряется в часах (однодневные поездки) или ночевках (для более длительного пребывания). Данный показатель рассчитывается как произведение количества прибывших туристов на среднюю продолжительность пребывания одного человека в стране. На первый взгляд учет этого показателя может показаться достаточно простым. Однако, встречаются ситуации, в которых бывает сложно определить как правильно измерить продолжительность поездки. Для таких ситуаций ВТО было предложено руководствоваться следующими критериями:

дата прибытия туриста должна отличаться от даты выезда;

турист должен ночевать в период отсутствия на постоянном месте жительства.

Статистические методы исследования массовых явлений имеют, как известно, два способа наблюдения, которые зависят от полноты охвата данных: сплошное или не сплошное. Выборочное наблюдение является разновидностью не сплошного наблюдения, которое на современном этапе развития рыночных отношений России находит все более широкое применение. Выборочное наблюдение - такое не сплошное наблюдение, статистическому обследованию (наблюдению) которого подвергаются единицы изучаемой переменной, выбранные случайным образом. Задача выборочного наблюдения - охарактеризовать всю совокупность единиц при соблюдении всех правил проведения статистического наблюдения.

Процесс движения (развития) социально-экономических явлений с течением времени в статистике называются динамикой. Для отображения динамики строятся ряды динамики (временные/ хронологические), которые являются рядами изменяющихся во времени значений определенного статистического показателя, и расположены в хронологическом порядке. Составные элементы ряда динамики - показатели уровней ряда, а также периоды времени (сутки, месяцы, годы или кварталы) или моменты (даты) времени. Уровни ряда принято обозначать через «у», а моменты или периоды времени - через «t».

Виды рядов динамики можно классифицировать по некоторым признакам:

В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.

В зависимости от того, как выражают уровни ряда состояние явления на определенные моменты времени (на начало месяца, квартала, года и т. п.) или его величину за определенные интервалы времени (например, за сутки, месяц, год и т. п.), различают соответственно моментные и интервальные ряды динамики.

Уровни интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуются суммарным итогом какого-либо явления за определенный промежуток времени. Данные уровни зависят от продолжительности этого периода времени, и, следовательно, их можно суммировать как не содержащие повторного счета.

Каждый уровень моментного ряда динамики абсолютных величин содержит элементы повторного счета, к примеру, число вкладов населения, учитываемых за какой-либо месяц в прошлом, существует и в настоящее время, являясь единицей совокупности и в будущем. Все это указывает на бессмысленность суммирования уровней моментных рядов динамики.

Все явления и процессы, которые характеризуют социально-экономическое развитие и составляют единую систему национальных счетов, тесно связаны и зависят друг от друга. В статистике показатели, которые характеризуют эти явления, могут быть связаны корреляционной зависимостью, или же быть независимыми.

В классическом понимании разложение временного ряда предполагает выделение некоторых составляющих (например, (Newbold, 1995)), а именно:

тренд, или долгосрочная тенденция к росту/падению показателя;

циклическая компонента, или чередование периодов роста и спада показателя по отношению к тренду;

сезонная компонента, или краткосрочные колебания со строгой периодичностью, которая связана с временами года;

нерегулярная составляющая, или непредсказуемые изменения, не относящиеся к другим составляющим.

Можно также встретить и упоминание другой составляющей - интервенции. «Под интервенцией понимают существенное кратковременное воздействие на временной ряд» (Тюрин, Макаров, 2002, с. 336). Это воздействие может быть, например, следствием кризисных событий. Все составляющие типичны для динамики туристских показателей, однако, отдельные ряды могут, например, не иметь выраженного тренда, а другие в свою очередь- цикличности. Каждую из составляющих можно наблюдать, как пример, на графике туристских доходов Великобритании (рис. 3), из которого видно, что доходы имеют долгосрочную тенденцию к повышению и ярко выраженную сезонную составляющую (III квартал каждого года соответствует самым большим значениям, I квартал - наименьшим). Наличие цикличности делает рост неравномерным, в 2001 году даже произошёл заметный спад. Ввиду нерегулярной составляющей изменения доходов в каждом квартале в некоторой степени случайны, непредсказуемы, отличны от того, что можно было бы ожидать исходя из тенденций предыдущих лет.

Рис.3. Динамика доходов Великобритании от туризма,

I квартал 1994 г. - III квартал 2013 г.

Необходимо заметить, что модели временных рядов не обязательно явно различают эти компоненты. Классическое разложение - всего лишь один из способов описания динамики, однако с математической точки зрения более удобными могут быть и другие представления.

Рассмотрим 3 универсальных подхода к прогнозированию, которые доказали на практике свою полезность в множестве приложений - в том числе и туристских.

В первую очередь, это наивное прогнозирование. Вкратце, суть наивного прогноза можно описать фразой «всё останется, как есть».

Допустим, мы пытаемся предсказать некий туристский показатель - к примеру, число ночёвок иностранных туристов. Простое наивное правило прогнозирования - допустить, что в будущем периоде число ночёвок будет ровно таким же, как и в настоящее время (или, точнее, как в предыдущий период, за который мы обладаем данными о прогнозируемой величине). Это незамысловатое правило может привести к хорошим результатам - за короткий срок те изменения, что связаны с трендом и цикличностью, могут оказаться невелики. Однако туристские показатели обычно имеют ярко выраженную сезонную составляющую, из-за которой число прибытий значительно изменяется от месяца к месяцу.

Поэтому при использовании данных с периодичностью менее года (месячных или квартальных) имеет смысл внести поправку в прогностическое правило и считать, что в некотором квартале (месяце) будущего года число прибытий будет таким же, как и в соответствующем квартале (месяце) настоящего года - или последнего года, данными о котором мы располагаем. Пример такого прогноза приведён на рис. 4, из которого видно, что число туристских прибытий в Чехию на длительный срок почти идеально предсказывается столь простым способом.

Рис. 4. Число прибытий иностранных туристов в Чехию на длительный срок (от 4 дней) и наивный прогноз на год вперёд.