В Республике приняли кластер по развитию туризма в Казахстане. Важное место в этом процессе принадлежит развитию инфраструктуры туристского бизнеса, особенно гостиничного хозяйства. Опыт советского периода запомнился как постоянный дефицит мест в гостиницах. Это объяснялось отсутствием гостиничной базы, способной принять приезжих. Многие гостиницы и места проживания характеризовались низким уровнем обустроенности номеров, отсталостью в техническом отношении, узким ассортиментом услуг. В данной работе рассматриваюется тенденция развития гостиничного комплекса такого крупного города, как Караганда и связь с определяющими его факторами.
Анализ необходимо начать с изучения тенденций развития потока клиентов — туристов, прибывающих в г. Караганду и пользующихся услугами гостиниц.
В таблице 1 представлены данные по обслуживанию граждан туристическими организациями за 1997-2005 гг. Визуальный анализ данных таблицы показывает, что по первому показателю - «обслужено граждан туристическими организациями» наблюдается резкое снижение числа туристов с
1999 г. — почти в 3 раза, а более стабильный рост, с некоторыми колебаниями начинается с 2000 г. Второй показатель — «число граждан, въехавших в Карагандинскую область, воспользовавшихся услугами туристических организаций» повторяет тенденцию предыдущего показателя. То же самое можно сказать и о третьем показателе. Это объясняется общей тенденцией развития экономики нашей республики в эти годы. Известно, что устойчивый рост нашей экономики начался примерно с
2000 г. и страна начала входить в рыночную экономику. Поэтому далее анализ будем проводить по данным, начиная с 2000 г.
|
Наименование
|
1997
|
1998
|
1999
|
2000
|
2001
|
2002
|
2003
|
2004
|
2005
|
|
Обслужено граждан туристическими организациями, чел.
|
15264
|
8335
|
5511
|
7636
|
7314
|
6500
|
6147
|
11500
|
15393
|
|
Число граждан, въехавших в Карагандинскую область воспользовавшихся услугами туристических организаций, чел.
|
664
|
-
|
158
|
61
|
46
|
76
|
23
|
12
|
132
|
|
Число граждан обслуживаемых туристическими организациями по внутреннему туризму, чел.
|
1900
|
568
|
65
|
880
|
1249
|
2743
|
1385
|
1602
|
1995
|
Так, расчеты показывают, что среднегодовой цепной темп роста такого показателя, как «число туристов, обслуженных туристическими организациями» составляет 20 %. Для такого показателя, как «число граждан въехавших в Карагандинскую область, воспользовавшись услугами туристических организаций» этот темп составляет 282,8 %, для внутренних туристов — 29,4 %.
Таким образом, в целом имеется положительная динамика, т.е. наблюдается устойчивый рост по всем трем показателям.
Для возможности прогнозирования этих показателей нами выполнены расчеты по формулам, описывающим тенденции развития различных экономических показателей, представленных как ряды динамики (табл. 2).
|
Таблица 2
Результаты определения форм и параметров моделей для прогноза развития показателей по туризму
|
Наименование показателя
|
Форма
тренда
|
Коэффициент
аппроксимации
|
Коэффициенты регрессии
|
Среднегодовой цепной темп роста, %
|
|
а
|
в
|
с
|
|
Обслужено граждан туристическими организациями, чел.
|
Парабола 2-го порядка
|
0,24
|
9081,6
|
1117,4
|
27,53
|
20
|
|
Число граждан, въехавших в Карагандинскую область и воспользовавшихся услугами туристических организаций, чел.
|
Линейная
|
0,13
|
58,33
|
6,24
|
-
|
282,8
|
|
Число граждан обслуженных туристическими организациями по внутреннему туризму, чел.
|
Линейная
|
0,10
|
1581,8
|
153
|
-
|
29,4
|
|
|
Примечание. Составлено автором по данным Областного статуправления.
|
Для оценки степени соответствия теоретических показателей, вычисляемых по данным, приведенным в таблице 2, фактическим данным, приведенным в таблице 1, используется показатель - коэффициент аппроксимации. Этот коэффициент должен быть не более 0,2. Это условие соблюдается практически для всех показателей таблицы 2 (небольшое превышение наблюдается для показателя «обслужено граждан туристическими организациями»).
Расчеты по данным, приведенным в таблице 2, дают следующие прогнозы. По первому показателю — 2006 г.— 22008,6 чел.; 2007 г. — 24041,3 чел.; 2008 г. — 26454,7 чел. По второму показателю — 2006 г. — 120,73 чел.; 2007 г. — 126,97 чел.; 2008 г. — 133 чел. По третьему показателю — 2006 г.
— 31118 чел.; 2007 г. — 32648 чел.; 2008 г. — 34178 чел. Для обеспечения достоверности расчетов прогнозы строим только на три последующих года.
Далее рассмотрим тенденции развития гостиничного хозяйства г. Караганды. В таблице 3 приведены показатели, характеризующие развитие гостиничного хозяйства в г. Караганде за пятилетие, начиная с 2000 г.
|
Таблица 3
Динамика показателей развития гостиничного хозяйства
|
Наименование
|
2000
|
2001
|
2002
|
2003
|
2004
|
|
Всего гостиничных единиц, в том числе частных
|
18
|
18
|
26
|
24
|
31
|
|
18
|
18
|
24
|
22
|
27
|
|
Число номеров
|
709
|
738
|
971
|
860
|
1151
|
|
Всего койко-мест (единовременная вместимость)
|
1380
|
1379
|
1675
|
1807
|
2217
|
|
|
Примечание. Составлено автором по данным Областного статуправления.
|
Обработка данных таблицы 3 статистическими методами показывает, что число гостиниц вводимых в работу, растет из года в год со среднегодовым цепным темпом роста 16,36 %, в том числе гостиниц, находящимся в частной собственности, - 12 %. Из данных таблицы 3 следует, что основная часть гостиниц находится в частной собственности, а в последние годы стали появляться гостиницы государственной формы собственности. Все это наглядно показывает рыночную тенденцию в гостиничном бизнесе.
Число номеров в гостиницах также имеет тенденцию к росту со среднегодовым цепным темпом роста 13,7 %, а число койко-мест растет со среднегодовым цепным темпом 13 %.
Таким образом, наблюдается опережение темпов роста числа вводимых в действие гостиниц (16,36 %), по сравнению с темпом роста числа номеров и койко-мест в этих номерах (порядка 13 %).
Это объясняется тем, что номера в гостиницах стали более просторные и комфортабельные при относительном уменьшении их числа.
Сравнивая показатели развития по данным таблиц 1 и 2, следует отметить, что темп роста числа лиц прибывающих и обслуженных туристическими организациями (20 %) опережает темп роста как числа вводимых в действие гостиниц (16,36 %), так и, тем более, темп роста койко-мест и числа номеров (около 13 %).
Для дальнейшего анализа введем основные понятия теории вероятностей, следуя теоретико-множественному подходу [1; 2].
Пусть производится некоторый опыт со случайным исходом.
Множество Ω = {ω} всех возможных взаимоисключающих исходов данного опыта называется пространством элементарных событий, а сами исходы ω — элементарными событиями.
Через ∈ обозначается отношение принадлежности, т.е. х ∈ А означает, что элемент х принадлежит множеству А . Если х не является элементом множества А , то это записывается х∉ А . Два множества А и В считаются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Мы пишем А = В ,
если А и В равны, и А ≠ В в противном случае. Через ⊆ отношение включения множеств, т.е.А ⊆ В означает, что каждый элемент множества А является элементом множества В. В этом случае А называется подмножеством В , а В – надмножеством А . Если А ⊆ В и А ≠ В , то А называют собственным подмножеством В , и в этом случае пишем А ⊆ В .
Случайным событием А (или просто событием А ) называется любое подмножество множества Ω , если Ω конечно или счетно (т.е. элементы этого множества можно пронумеровать с помощью множества натуральных чисел): А ⊆ Ω . Элементарные события, входящие в подмножество А пространства Ω , называются благоприятствующими событию А . Множество Ω называется достоверным событием. Ему благоприятствует любое элементарное событие; в результате опыта оно обязательно произойдет. Пустое множество Ø называется невозможным событием; в результате опыта оно произойти не может.
Над событиями можно проводить все операции, выполнимые для множеств. Сумма (или объединение) двух событий А∈ Ω и В ∈ Ω (обозначается А+ В или А∪ В ) – это множество, которое содержит элементы, принадлежащие хотя бы одному из событий А и В .
Произведение двух событии А∈ Ω и В ∈ Ω (обозначается АВ или А ∩ В ) – это множество, которое содержит элементы, общие для событий А и В .
Разность событии А∈ Ω и В ∈ Ω (обозначается А− В или А \ В ) – это множество, которое содержит элементы события А , не принадлежащие событию В . Противоположное событию А∈ Ω событие Α = Ω \ А . ( Α называют также дополнением множества А ).
Событие А влечет событие В (обозначается А ⊆ В ), если каждый элемент события А содержится и в В .
По определению: ∅ ⊆ А для любого А.
События А и В называются несовместными, если их произведение есть невозможное событие, т.е. А*В = ∅ .
Несколько событий 1 2 , ,..., п А А А образуют полную группу несовместных событий, если их сумма представляет все пространство элементарных событий, а сами события несовместны, т.е.
Полную группу образуют, например, события 
В случае несчетного пространства й в качестве событий рассматриваются не все подмножества й, а лишь некоторые классы этих подмножеств, называемые алгебрами, и а — алгебрами множеств.
Класс S подмножеств пространства й называется алгеброй множеств (событий), если:
Класс S подмножеств пространства Ω называется алгеброй множеств (событий), если:
1) ∅ ∈S, Ω ∈S;
2) из A∈ S вытекает, что A ∈ S ;
3) из A ∈ S , B ∈ S вытекает, что А+B∈S,A*B∈S.
Заметим, что в условии 3 достаточно требовать либо А+B∈S, либо АB∈SАВ ∈ S, так как А+B=A*B, А*B=A+B.
Алгебру событий образует, например, система подмножеств S = {∅,Ω} .
При расширении операций сложения и умножения на случай счетного множества алгебра множеств S называется σ-алгеброй, если из n A ∈ S , n=1,2,3,…, следует
(достаточно требовать либо
Множество всех подмножеств множества Ω, если оно конечно или счетно, образует алгебру. Вероятностью называется функция P( А) , определенная на алгебре событий S , принимающая действительные значения и удовлетворяющая следующим аксиомам:
1. Аксиома неотрицательности: вероятность любого события A ∈ S неотрицательна, т.е. P( А) ≥ 0 .
2. Аксиома нормированности: вероятность достоверного события равна единице, т.е. P(Ω) =1 .
3. Аксиома аддитивности: вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий, т.е. если * ( ) i j А A= ∅i=j.
Совокупность объектов (Ω, S , P ), где Ω — пространство элементарных событий, S — алгебра событий, P — числовая функция, удовлетворяющая аксиомам 1–3, называется вероятностным пространством случайного эксперимента.
Вероятностное пространство служит математической моделью любого случайного явления; зада-
нием этого пространства завершается аксиоматика теории вероятностей.
Свойства вероятностей, являющихся следствием аксиом:
1. Вероятность невозможного события равна нулю, т.е. P(∅) = 0 .
2. Сумма вероятностей противоположных событий равна единице, т.е. P( А)+P(А)=1.
3. Вероятность любого события не превосходит единицы, т.е. P( А) ≤ 1 .
4. Если A ⊆ B , т.е. событие А влечет за собой событие В , то P( А) ≤P(B) .
5. Если события 1 2 , ,..., п А А А образуют полную группу несовместных событий, т.е.
Заметим, что из P( А) = 0 не следует А = ∅ .
Условной вероятностью события В при условии, что произошло событие А , называется отношение вероятности произведения этих событий к вероятности события А , причем P( А) ≠ 0 , обозначается символом P(B А).
Таким образом, по определению:
P(B А)=P(A*B)\P(A),P(A)≠0Р.
Вероятность P(B) , в отличие от условной, называется безусловной вероятностью.
Из определения условной вероятности следует, что
P(A*B)=P(A)*P(B A)=P(B)*P(AB), т.е. вероятность произведения двух событий равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого при условии, что первое событие произошло.
Это равенство называют правилом или теоремой умножения вероятностей. Это правило обобщается на случай n событий:
Так, для 3-х событий А1,А2,А3 получаем:
Правило умножения вероятностей имеет особо простой вид, если события, образующие произведение, независимы.
Два события называются независимыми, если появление одного из них не меняет вероятности появления другого.
Для независимых событий правило умножения вероятностей принимает вид:
P(А*B)=P(A)*P(B),
т.е. вероятность произведения двух независимых событий равна произведению вероятностей этих событий.
Можно показать, что если события А и В независимы, то независимы события А и В , А и В , А и В .
На практике о независимости тех или иных событий часто судят исходя из интуитивных соображений и анализа условий опыта, считая независимыми события, «между которыми нет причинно-следственных связей».
Понятие независимости может быть распространено на случай n событий.
События 1 2 , ,..., п А А А называются независимыми (или независимыми в совокупности), если каждое из них не зависит от произведения любого числа остальных событий и от каждого в отдельности. В противном случае события 1 2 , ,..., п А А А называются зависимыми.
Для независимых событий их условные вероятности равны безусловным, и формула упрощается:
Из попарной независимости событий А1,А 2 , ,..., А n (любые два из них независимы) не следует их независимость в совокупности (обратное верно).
Вероятность суммы событий. Как известно, вероятность суммы двух несовместных событий определяются аксиомой 3:
P(A+B)=P(A)+P(B),A*B=∅.
Вероятность суммы двух совместных событий равна сумме их вероятностей без вероятности их произведения:
P(A+B)=P(A)+P(B)−P(A*B) .
Эта формула справедлива для любых событий А и В .
Можно получить формулу вероятности суммы трех и большего числа совместных событий; для трех событий она имеет вид
P(A+B+C)=P(A) +P(B) +P(C) −P(A*B)−P(A*C)−P(B*C)+P(A*B*C) .
Формула полной вероятности. Одной из следствий совместного применения теорем сложения и умножения вероятностей являются формулы полной вероятности и Байеса. Напомним, что события А1,А 2 , ,..., Аn образуют полную группу,
Систему таких событий называют также разбиением.
Пусть события Н1, Н2 , ,...Нn образуют полную группу. Тогда для любого наблюдаемого в опыте события А имеет место формула полной вероятности или средней вероятности.
Отметим, что в этой формуле события 1 2 , ,..., п H H H обычно называют гипотезами; они исчерпывают все возможные предположения (гипотезы) относительно исходов как бы первого этапа, событие А – один из возможных исходов второго этапа.
Формула Байеса (теорема гипотез). Следствием формулы полной вероятности является формула Байеса, или теорема гипотез. Она позволяет переоценить вероятности гипотез i H , принятых до опыта и называемых априорными («а priori» — доопытные, лат.) по результатам уже проведенного
опыта, т.е. найти условные вероятности , которые называют апостериорными («a posteriori» — послеопытные).
Пусть события Н1, Н 2 , ,...Hn образуют полную группу событий. Тогда условная вероятность события 
при условии, что событие А произошло, задается формулой
где
– формула полной вероятности. Формула называется формулой Байеса.
Теперь, используя положения приведенной выше теории, рассмотрим поведение системы гостиничный комплекс. Проведенные исследования показали, что прибывший в Карагандинский регион турист для посещения предпочитает Караганду с вероятностью 0,74; и с вероятностью 0,26 предпочи-
тает другие города и районы области. Важным моментом является установление такого факта: является ли турист резидентом или нерезидентом. Так как нерезидент (иностранный турист) привозит валюту и оставляет порядка 700 долларов США за одно посещение данного региона. Установлено, что
вероятность того, что прибывший в Карагандинский регион турист является нерезидентом, составляет 0,15, а резидентом — 0,85.
Прибывающие в Карагандинский регион туристы воспользовались воздушным транспортом в 82,7 % случаях; железнодорожным — в 2,1; автомобильным — в 15,2 %. По целям посещения туристы, прибывающие в Карагандинский регион, распределяются так, как представлено в таблице 4.
Т а б л и ц а 4
|
Цели посещения туристами Карагандинского региона
|
Наименование
|
Цели посещения, %
|
|
Отдых и путешествия
|
Посещение родственников и знакомых
|
Деловые
цели
|
Коммерческие цели (шоп-туры)
|
Оздоровление и лечение
|
Прочие
|
|
Резидент
|
22
|
47
|
4
|
25
|
0,4
|
1,6
|
|
Нерезидент
|
57,6
|
1,8
|
18
|
18
|
--
|
4,6
|
|
Примечание. Данные систематизированы и подготовлены автором.
С позиции гостиничного хозяйства важным является установление такого факта: какой класс гостиницы предпочитает турист. Здесь получены следующие результаты, при классификации гостиниц по количеству звезд (см. табл. 5).
Т а б л и ц а 5
|
Распределение предпочтений по классам гостиниц
|
Класс гостиницы
|
0*
|
1*
|
2*
|
3*
|
4*
|
|
Вероятность предпочтения
|
0,066
|
0,040
|
0,660
|
0,156
|
0,078
|
|
Примечание. Данные систематизированы и подготовлены автором.
Продолжительность пребывания туристов-нерезидентов в Карагандинском регионе, с указанием вероятности пребывания в каждом состоянии, представлено в таблице 6.
Т а б л и ц а 6
|
Распределение по продолжительности пребывания туристов в регионе
|
Продолжительность пребывания
|
До 3 дней
|
До 7 дней
|
До месяца
|
До 3 месяцев
|
|
Вероятность продолжительности пребывания
|
0,76
|
0,18
|
0,05
|
0,01
|
|
Примечание. Данные систематизированы и подготовлены автором.
Еще одним важным элементом данной системы является вопрос о том, есть ли свободные номера в гостинице. Статистика показывает, что вероятность того, что в случайно выбранный момент времени в течение года свободные номера составляет 0,79, номера заняты с вероятностью 0,21. Далее
рассчитаем вероятности следующих гипотез.
Вероятность того, что резидент выбирает г. Караганду для посещения по теореме умножения вероятностей независимых событий составляет 0,629, для нерезидента эта вероятность составляет 0,111. Вероятность того, что резидент выбирает другие города и районы Карагандинского региона
составляет 0,221, для нерезидента — 0,039. Четыре рассмотренных гипотезы образуют полную группу независимых событий и сумма их ве-
роятностей должна быть равна единице, и действительно (0,629+ 0,111+0,221+0,039 = 1) это так. Далее, используя формулу полной вероятности и вышеприведенные данные, определим вероятности следующих гипотез.
Вероятность того, что случайно выбранный из прибывших в г. Караганду туристов окажется иностранцем (нерезидентом) составляет 0,0923, и соответственно резидентом – 0,523. Используя, формулу Байеса и выполненные выше вычисления, можно подсчитать вероятность того, что случай-
ным образом выбранный из прибывших в Карагандинский регион иностранных туристов выбрал для посещения г. Караганду. Эта вероятность составляет 0,890, соответственно для резидента – 0,110 Вероятность того, что выбравший для посещения г. Караганду иностранец прибыл с деловым
визитом на одну неделю и поселился в четырехзвездном отеле по теореме умножения вероятностей независимых событий составляет 0,00028.
Вероятность того, что выбравший для посещения г. Караганду внутренний турист (резидент) прибыл к родственникам погостить на неделю, также по теореме умножения вероятностей независимых событий, составляет 0,0187.
Таким образом, используя вероятностные подходы, можно оценивать возможность появления тех или иных событий при самых сложных случаях их взаимодействия и на этой основе принимать более обоснованные бизнес-решения. В практике маркетинговых исследований используются три формы их организации: выполняются собственными силами предприятия, сторонними специализированными организациями;
используется смешанная форма организации исследований.
Каждая форма организации исследований имеет свои преимущества и недостатки. Одни фирмы считают экономически целесообразным выполнять исследования собственными силами, считая чужие услуги дорогостоящими и неоперативными. Однако очень часто наблюдается поверхностный ха-
рактер проведения таких исследований. Это, как правило, свойственно небольшим фирмам, индивидуальным предпринимателям, с небольшим периодом активной деятельности (до пяти лет). Это довольно многочисленная категория предпринимателей, обычно работающих в сфере розничной торговли и обслуживания населения. Они опытным путем пытаются найти лучший вариант работы. Основной информационной базой для них служат сведения, полученные от окружающих их партнеров либо из широкодоступных информационных источников. Этот вариант не требует больших затрат,
широко распространен и имеет высокий уровень риска. Задача государства любой страны состоит в обеспечении такой прослойки коммерсантов доступной деловой информацией.
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1969. — С. 576.
2. Куратовский К., Мостовский А. Теория множеств / Пер. с англ.: М.: Мир, 1970. — С. 416.