Организация поездки в олимпийский комплекс «Раубичи» с проживанием на сутки и катанием на лыжероллерной трассе

Источник: [4]

 

Общее количество физкультурно-спортивных сооружений также растёт (таблица 1.4), что свидетельствует о всё большей потребности населения РБ в занятиях спортом.

В частности, увеличивается количество стадионов, спортивных сооружений с искусственным льдом, спортивных залов и плавательных бассейнов. Эти сооружения являются неотъемлемой составляющей занятий многими из видов экстремального туризма. Увеличение их количества говорит о возрастающей роли спорта, туризма и физической культуры в жизни белорусов.

Отечественному туризму нужны иностранные инвестиции, но для этого необходимо разработать четкие правили игры на туристическом рынке для всех участников. Привлечь зарубежных инвесторов можно более выгодными, чем в соседних странах условиями ведения бизнеса. В первую очередь правительство планирует сделать более доступными земельные участки под строительство, а так же подготовить пакет инвестпроектов. В стране принят Инвестиционный кодекс, положения которого направлены на стимулирование инвестиционной деятельности, ее государственную поддержку, а также защиту прав зарубежных инвесторов на территории республики.

В качестве основных направлений совершенствования управления туристской отраслью в Республике Беларусь можно назвать следующие:

1) срочное реформирование  национального туристского комплекса  с целью обеспечения его выхода  на международные рынки, создание  конкурентоспособного туристского  продукта, ускоренное развитие сферы  услуг, привлечение иностранных  туристов и увеличение валютных  поступлений в республику.

2) подготовка и внедрение  адаптированной к международным  стандартам нормативно-правовой  базы в процесс управления  туристским комплексом.

3) создание в республике  здоровой конкурентной среды  на рынке туристских услуг, преодоление  его раздробленности, формирование  высококачественного государственного  сектора туризма, опирающегося на  инфраструктуру, находящуюся в государственной  собственности.

4) широкая государственная  поддержка частного туристского  сектора.

5) создание широкой гаммы  рекламно-информационного продукта, обеспечивающего продвижение национального  туристского продукта на основных  международных туристских рынках.

 

 

1.3 Корреляционно–регрессионный  анализ влияния факторов маркетинговой  среды на деятельность отрасли

 

Для проведения корреляционно-регрессионного анализа сформируем ряд из 10 показателей внешней среды  за десять лет результирующего показателя деятельности отрасли (прибыль отрасли). Исходные данные для корреляционного анализа представлены в таблице А.1.

На основе имеющихся данных определим линейный коэффициент корреляции с помощью пакета АНАЛИЗ ДАННЫХ – корреляция MS Excel.

Показатели тесноты связи, исчисленные по данным сравнительно небольшой статистической совокупности, могут искажаться действием случайных причин. Это вызывает необходимость проверки их существенности.

Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t-критерий Стьюдента. Коэффициент детерминации рассчитывается как квадрат коэффициента корреляции. Он показывает, на сколько процентов изменение результата (в нашем случае прибыли) объясняется изменением данного фактора. Все расчёты представлены в  ПРИЛОЖЕНИИ А. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 1.5.

 

 

 

Таблица 1.5 - Результаты корреляционного анализа

Показатель	Коэффициент корреляции, r	Показатель t- статистики	Коэффициент детерминации, R2	Теснота и направление связи
1	2	3	4	5
Численность населения РБ, тыс.ч .(х1)	-0,65	-1,11	0,42	Заметная, обратная связь
Денежные доходы на душу населения (х2)	0,85	4,56	0,72	Высокая, прямая связь
Номинальная заработная плата (х3)	0,81	3,91	0,66	Высокая, прямая связь
Инфляция (х4)	0,46	1,47	0,21	Умеренная, прямая связь
Количество туристических баз (х5)	0,7	2,77	0,49	Высокая, прямая связь
Число организа-ций, осуществ-ляющих туристи-ческую деятель-ность (х6)	0,92	6,64	0,85	Очень высокая, прямая связь
Число физкультурных и спортивных сооружений (х7)	0,63	2,29	0,39	Заметная, прямая связь
Затраты на рекламную деятельность (х8)	0,85	4,56	0,72	Высокая, прямая связь
Число поездок иностранными гражданами в РБ с целью туризма и оздоровления, тыс (х9)	-0,6	-2,12	0,36	Заметная, обратная связь
Числ. ин., посет. РБ (х10)	0,66	2,48	0,44	Заметная, прямая связь

                      Источник: собственная разработка

 

На основании выводов, представленных в ПРИЛОЖЕНИИ А, выбираем пять самых значимых фактора для регрессионного анализа. Этими факторами являются денежные доходы на душу населения в месяц, номинальная заработная плата, затраты на рекламную деятельность, количество туристических баз, число организация, осуществляющих туристическую деятельность. На их основании проведём регрессионный анализ. Результаты представлены в таблице 1.6

 

 

 

 

Таблица 1.6 – Результаты регрессионного анализа влияния факторов на результативность деятельности отрасли

Переменная (фактор) уравнения регрессии	Значение  переменной	t- значение	p- уровень
1	2	3	4
Общая статистика регрессионной модели
1. Множественный R:	0,96
2. Коэффициент детерминации  – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	0,92 0,704	-	-
3. F-статистика – фактическое значение (1/F) – нормативное (табличное) значение	0,11 4,76	–	0,03 0,05
Переменные регрессионной модели
4. Y-пересечение – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	33148,33 –	0,98 2,44	0,38 0,05
5. Фактор маркетинговой  среды
5.1. Денежные доходы на душу населения (х2) – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	1127,76 -	1,18 2,44	0,3 0,05
5.2. Номинальная заработная плата (х3) – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	-0,26 –	-1,1 –2,44	0,34 0,05
5.3 Затраты на рекламную деятельность (х8) – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	112942,1            -	0,62 2,44	0,57 0,05
5.4 Количество туристических баз (х5) – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	-7853,54 -	-1,32 2,44	0,26 0,05
5.5 Число организаций, осуществляющих  туристическую деятельность (х6) – фактическое значение – нормативное (табличное) значение	-244,57 -	-244,57 2,44	0,64 0,05

Источник: собственная разработка

 

Интерпретация результатов.

Если  обратиться к нашему анализу, то коэффициент детерминации R2 равен 0,92, что составляет 92%. Этот результат следует толковать так: все исследуемые воздействующие факторы х2, х3, х5, х6 и х8 объясняют 92% вариации анализируемой функции (Y). Остальное же (8%) остается необъясненным и может быть связано с влиянием других, неучтенных факторов. 

В этом случае имеющуюся расчетную величину R2расч необходимо сравнить с табличными (критическими) значениями R2крит  для соответствующего уровня значимости . R2расч < R2крит, значит, со  степенью вероятности 95 % нельзя утверждать, что анализируемая регрессия является значимой. 

Проведем проверку по F-критерию. Обычно F-тест проводится путем сопоставления вычисленного значения F-критерия с эталонным (табличным) показателем  Fтабл для соответствующего уровня значимости. Если выполняется неравенство Fрасч < Fтабл, то с уверенностью, например на 95 %, можно утверждать, что рассматриваемая зависимость у = b0 + b1x1 + b2x2 +…+ bkxk является статистически значимой.

Для анализа уравнения будем пользоваться величиной Fрасч, обратной представленной Excel. Отыщем по эталонной таблице  критическую величину Fкрит  при условии, что для числителя степень свободы f1 = k, т.е. составит 3 (число воздействующих факторов равно 3), а для знаменателя f2 = n − k− 1 = 10 − 5 − 1= 4. Тогда будем иметь следующие значения для Fкрит: 4,76 (для α = 0,05).

Соотношение Fрасч < Fкрит выполняется, значит уверенно можно говорить о высокой степени адекватности анализируемого уравнения.

Теперь выполним проверку с использованием уровня значимости α (Excel этот показатель именует как р). На листе Excel, находим позицию «Значимость F». Там указана величина 0,05. У нас заданное α = 0,05. Это говорит о возможной ошибке в 5%, поэтому делаем вывод о том, что действительно обнаруживается устойчивая зависимость рассматриваемой функции  Y  от воздействующих факторов х2, х3, х5, х6 и х8.

Использование t-критерия. Необходимые расчеты делает Excel, который выдает соответствующую компьютерную распечатку с обозначением значений показателя t. Анализируемый коэффициент считается значимым, если его t-критерий по абсолютной величине превышает 2,447 что соответствует уровню значимости 0,05.

Использование уровня значимости. В этом случае оценка проводится путем анализа показателя р, т.е. уровня значимости α. Коэффициент признается значимым, если рассчитанное для него р-значение (эти данные выдает Excel) меньше (или равно) 0,05 (т.е. для 95 %-ной доверительной вероятности). По результатам нашего анализа выходит, что ошибка по своим коэффициентам очень большая, поэтому они не значимы для уравнения.

Таким образом, можно сделать вывод о том наибольшее влияние на развитие отрасли экстремального  туризма оказывают такие факторы, как денежные доходы на душу населения в месяц, номинальная заработная плата, количество туристических баз, число организаций, осуществляющих туристическую деятельность и затраты на рекламную деятельность.    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ГЛАВА 2

 

2.1 Анализ потребителей

 

Для анализа потребителей рынка экстремального туризма была рассчитана численность детерминированной выборки, необходимой для проведения исследования. Для этого используем формулу (2.1) случайной бесповторной выборки:

 

                                                                      (2.1)

где n – объём выборки;

t – коэффициент доверия, определяемый по таблице в зависимости от заданной вероятности; т.к. р=0,954, то t=2;

σ – среднее квадратическое отклонение;

Δ – допустимая ошибка.

 

Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле (2.2):

 

,                                          (2.2)

где хmax – максимальный возраст = 55 лет;

       хmin – минимальный возраст = 18 лет.

 

Допустимая ошибка определяется по формуле (2.3):

 

                                                              (2.3)

 

Среднее квадратическое отклонение будет равно:

 

 

Допустимая ошибка:

 

 

 

Теперь получаем объём выборки:

 

 

 

 

 

Таким образом, мы получили, что необходимый объём выборки для проведения маркетингового исследования составляет 56 человек.

Это минимальное число, которое необходимо опросить. Далее рассчитаем репрезентативность выборки. Репрезентативность выборки – это способность выборки представлять изучаемую совокупность. Для определения репрезентативности необходимо, чтобы следующие неравенство было верно:

 

                                     (2.4)

 

                                                                   (2.5)

 

 

 

 

 

25,048

 

 

 

 

 

 

26,1923-1,64 25,048  26,1923+1,64

 

Так как неравенство выполняется, то выборку можно считать репрезентативной.