Статистический анализ туризма и отдыха в Краснодарском крае

    1.2 Методы статистики  туризма и отдыха 

    Понятие о выборочном наблюдении и его  значение. Статистическая методология исследования массовых явлений различает, как известно, два способа наблюдения в зависимости от полноты охвата объекта: сплошное и не сплошное. Разновидностью не сплошного наблюдения является выборочное, которое в условиях развития рыночных отношений в России находит все более широкое применение. Переход статистики РФ на международные стандарты системы национального счетоводства требует более широкого применения выборки для получения и анализа показ спелей СНС (системы национальных счетов) не только в промышленности, но и в других секторах экономики. Под выборочным наблюдением понимается такое не сплошное наблюдение, при котором статистическому обследованию (наблюдению) подвергаются единицы изучаемой совокупности, отобранные случайным способом. Выборочное наблюдение ставит перед собой задачу - по обследуемой части дать характеристику всей совокупности единиц при условии соблюдения всех, правил и принципов проведения статистического наблюдения и научно организованной работы по отбору единиц.

    Наряду  с экономией ресурсов одной из причин превращения выборочного  наблюдения в важнейший источник статистической информации является возможность  значительно ускорить получение  необходимых данных. Ведь при обследовании, скажем, 10 % единиц совокупности будет затрачено гораздо меньше времени, а результаты могут быть представлены быстрее и будут более актуальными. Фактор времени важен для статистического исследования особенно в условиях изменяющейся социально-экономической ситуации.

    Процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические, временные), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке. В нем процесс экономического развития изображается в виде совокупности перерывов непрерывного, позволяющих детально проанализировать особенности развития при помощи характеристик, отражающих изменение параметров экономической системы во времени. Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда, и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени. Уровни ряда обычно обозначаются через «у», моменты или периоды времени, к которым относятся уровни, - через «t».

    Существуют  различные виды рядов динамики. Их можно классифицировать по следующим  признакам:

1. В зависимости от способа выражения уровней ряды динамики подразделяются на ряды абсолютных, относительных и средних величин.
2. 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  этого ряда - обобщающие итоги статистики вкладов населения по состоянию  на определенную дату (на начало каждого  месяца).

    Из  различного характера интервальных и моментных рядов динамики вытекают некоторые особенности уровней соответствующих рядов.

    Уровни  интервального ряда динамики абсолютных величин характеризуют собой  суммарный итог какого-либо явления  за определенный отрезок времени. Они  зависят от продолжительности этого  периода времени, и поэтому их можно суммировать как не содержащие повторного счета.

    Отдельные же уровни моментного ряда динамики абсолютных величин содержат элементы повторного счета, например, число вкладов населения, учитываемых за январь, существует и в настоящее время, являясь  единицами совокупности и в июне. Все это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов динамики.

3. В зависимости от расстояния между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды динамики с равноотстоящими уровнями и не равноотстоящими уровнями во времени.

     Ряды  динамики следующих друг за другом периодов или следующих через  определенные промежутки дат называются равноотстоящими. Если же в рядах  даются прерывающиеся периоды или  неравномерные промежутки между  датами, то ряды называются не равноотстоящими.

4. В зависимости от наличия основной тенденции изучаемого процесса ряды динамики подразделяются на стационарные и не стационарные.

    Если  математическое ожидание значения признака и дисперсия (основные характеристики случайного процесса) постоянны, не зависят  от времени, то процесс считается стационарным и ряды динамики также называются стационарными. Экономические процессы во времени обычно не являются стационарными, так как содержат основную тенденцию развития, но их можно преобразовать в стационарные путем исключения тенденций.

    Все явления и процессы, характеризующие  социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и  взаимозависимы между собой. В статистике показатели; характеризующие эти  явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (x₁, x_2, …,x_k) влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов.

    Корреляционный  анализ изучает взаимосвязи показателей  и позволяет решить следующие  задачи:

1. Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции
2. Оценка уравнения регрессии.

    Основной  предпосылкой применения корреляционного  анализа является необходимость  подчинения совокупности значений всех факторных (x₁, x_2, …,x_k) и результативного (У) признаков k-мерному нормальному закону распределения или близость к нему. Если объем исследуемой совокупности достаточно большой (n > 50), то нормальность распределения может быть подтверждена на основе расчета и анализа критериев Пирсона, Ястремского, Боярского, Колмогорова, чисел Вастергарда и т. д. Если n <. 50, то закон распределения исходных данных определяется на базе построения и визуального анализа поля корреляции. При этом если в расположении точек имеет место линейная тенденция, то можно предположить, что совокупность исходных данных (У, x₁, x_2, …,x_k) подчиняется нормальному распределению.

    Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (x₁, x_2, …,x_k). Основной предпосылкой регрессионного анализа является то, что только результативный признак (У) подчиняется нормальному закону распределения, а факторные признаки x₁, x_2, …,x_k могут иметь произвольный закон распределения. В анализе динамических рядов в качестве факторного признака выступает время t. При этом в регрессионном анализе заранее подразумевается наличие причинно-следственных связей между результативным (У) и факторными (x₁, x_2, …,x_k) признаками. Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений, выражаемая функцией

    Линейный  коэффициент корреляции

    Линейный  коэффициент корреляции был впервые введен вначале 90-х гг. Пирсоном, Эджвортом и Велдоном и характеризует тесноту и направление связи между двумя коррелируемыми признаками в случае наличия между ними линейной зависимости. В теории разработаны и на практике применяются различные модификации формул расчета данного коэффициента.

    Мы  будем проводить расчет по итоговым значениям исходных переменных, линейный коэффициент корреляции, который  можно вычислить по формуле:

           , (1)

    или

    Линейный  коэффициент корреляции имеет большое  значение при исследовании социально-экономических  явлений и процессов, распределение  которых близко к нормальному. Легко доказывается, что условие r = 0 является необходимым и достаточным для того, чтобы величины Х и У были независимы. При этом условии коэффициенты регрессии a_yx, a_xy также обращаются в нуль, а прямые регрессии У по Х и Х по У оказываются взаимно перпендикулярными (параллельными: одна оси абсцисс, а вторая оси ординат).

    Если  же r = 1, то это означает, что все  точки (Х, У) находятся на прямой и  зависимость между Х и У  является функциональной. Прямые регрессии  в этом случае совпадают. Указанное положение распространяется также на случай нормального распределения трех и более величин.

    Линейный  коэффициент корреляции изменяется в пределах от - 1 до 1: - 1 r 1. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают. При этом интерпретацию выходных значений.

    Зависимость хозяйственных результатов туризма  от спроса особенно велика потому, что  в структуре эксплуатационных затрат ведущее место принадлежит постоянной части, а не переменной:

1. постоянные затраты, то есть зависимость от объема загрузки отеля, которые возникают сразу же после гостиницы, с первых шагов её эксплуатации. Отель несет постоянные затраты, даже если в нем нет ни одного клиента. Они состоят из амортизации основных фондов, большей части зарплаты, значительных эксплуатационных затрат. Величина последних затрат при нормальном режиме работы составляет 50-70% их общего объема;
2. переменные затраты, то есть такие, которые, как правило, пропорционально возрастают по мере увеличения потребления услуг гостиницы. Они включают заметную часть расходов на содержание и ремонт отеля, расходов на заработную плату и т.д.

    Поскольку в эксплуатационных затратах значительная доля принадлежит постоянным расходам, то с увеличением загрузки отеля  резко снижает себестоимость ночевки. По эмпирическим расчетам получается, что рост вместимости на 10% ведет к снижению себестоимости на 6-7%.

    Показателем, характеризующим использование  гостиничных ресурсов, является коэффициент  использования вместимости, или  коэффициент загрузки К_в.

           , (3)

    Н_к – количество ночевок (койко-дней);

    Р_кн – вместимость отеля (число мест в отеле)

    Коэффициент вместимости может выступить  как в проценте занятости, так  и в числе дней занятости мест. [1, с.26-29]

    Уравнение экономической гостиницы заключается в неустанном интересе к установлению цен и всей затратной части предприятия. Важным инструментом в такой работе может стать так называемый «график безубыточности», как для годового, так и для любого отрезка времени (рисунок 1).

Рисунок 1 – График безубыточности

    Условные  обозначение:

    CE – переменные затраты

    CP – постоянные затраты

    BN – % использования вместимости

    ВД  – выручка

    А – критическая точка равенства  выручки и затрат

    По  условиям данного графика равенства доходов и расходов отеля наступившая при коэффициенте использования вместимости, равен 50%. Только с достижением такого значения коэффициента вместимости отеля начинает получать прибыль. Если конъюнктура рынка позволяет использовать более высокие цены, то критическая точка равенства доходов и затрат достигается при значительно более низком значении коэффициента использования вместимости, а это ведет к значительному расширению зоны прибыли при сохранении благоприятной конъюнктуры спроса на гостиничные услуги. Именно это позволяет отелям в летний период получать большие прибыли. В периоды сезонных спадов спроса на гостиничные услуги приходится снижать цены, чтобы привлечь тех клиентов, которые только на этих условиях готовы отказаться от отдыха в июле – августе месяце. Важнейшей стороной хозяйственной деятельности отеля является умелая дифференциация цен.