Оглавление 
 

 

1. Объект исследования

 

     Туризм  – это одна из важнейших сфер деятельности современной экономики, нацеленная на удовлетворение потребностей людей и повышение качества жизни  населения. При этом в отличие  от многих других отраслей экономики  туризм не приводит к истощению природных  ресурсов. Будучи экспортоориентированной сферой, туризм проявляет бóльшую стабильность по сравнению с другими отраслями в условиях неустойчивой ситуации на мировых рынках. Однако и эта сфера не остается нетронутой финансовым кризисом.

     Именно  поэтому объектом исследования в данной работе выбран туризм и степень влияния на российских туристов заработной платы.

2. Цель и задачи исследования

 

     Целью данной работы мы поставили выяснить имеет ли влияние на поток российских туристов колебание доходов (в нашем случае показателя реально начисленной заработной платы).

     В соответствии с выбранной целью  перед нами стоят следующие задачи:

     - собрать первичные данные –  сведения о количестве туристов  за определенный период времени  (в нашем случае за 2007-2009 гг.);

     - предварительно обработать первичные данные, сгруппировать, оформить в виде таблиц и графиков.

     - определить перечень статистических  показателей, необходимых для  достижения поставленной цели.

     - рассчитать статистические показатели.

     - оценить полученные результаты  и сделать соответствующие выводы.   

3. Программа наблюдения и сбор первичных данных

 

      При статистических исследованиях используют одну из трех организационных форм наблюдения: 1) статистическая отчетность; 2) специально организованные наблюдения; 3) регистровая форма.

      Для данного исследования лучше использовать такую форму наблюдения как статистическая отчетность, так как сведения о  въезде иностранных граждан на территорию РФ и выезде российских граждан за пределы станы публикуются на официальном сайте Федерального агенства по туризму Минспорттуризма в  России www.russiatourism.ru.

      По  времени наблюдение классифицируется как периодическое, так как мы будем рассматривать сведения за определенный период. По охвату едениц совокупности наблюдение не сплошное, так как в нашем случае рассматривается лишь часть изучаемой совокупности (из всего населения РФ только граждане, выезжавшие за рубеж в определенный период времени и граждане других государств, въезжавшие на территорию РФ).

      Источником  сведений данного наблюдения будет  документальное наблюдение, так как  все интересующие нас сведения взяты  с официального сайта Федерального агенства по туризму Минспорттуризма  в  России.

4. Систематизация первичных данных

4.1. Представление первичных данных

 

      Как известно статистические данные можно  представить в виде таблиц и графиков.

      Представим  показателей выезда российских граждан  за рубеж в первом квартале 2009 года в виде таблицы 1. 
 

    Таблица 1

 

     Без сомнения графически представленные данные более наглядны, именно поэтому представим наши данные в  виде графика (рис.1) 

    Рис. 1 

     Для проведения дальнейшего анализа необходимо сгруппировать данные.

     В рассматриваемой задаче единственным признаком группирования является количество выехавших. Возможны и другие группировочные признаки – изменение законодательства, факторы международной политической обстановки и пр. Но для анализа и регистрации таких факторов требуется специальной информации, которой мы не располагаем.

     Итак, распределим страны «половничества»  наших туристов по группам наиболее посещаемых и наименее посещаемых.

     Первое  что необходимо определить – это количество групп. Для определния оптимального количества групп используют формулу Стерджесса:

      n =1+3,322*lgN

      где n - число групп;

      N - число единиц совокупности.

      1 + 3,322 * lg40 = 1+3,322*1,6 = 6,31

      Итак, в нашем случае наиболее оптимально количество групп 6.

      После определения числа групп следует  определить интервалы группировки.

      Интервал - это значения варьирующего признака, лежащие в определенных границах. Каждый интервал имеет свою величину, верхнюю и нижнюю границы или  хотя бы одну из них. Нижней границей интервала называется наименьшее значение признака в интервале, а верхней границей - наибольшее значение признака в нем.

      Величина  интервала (ее еще часто называют интервальной разностью) представляет собой разность между верхней  и нижней границами интервала.

      Величина  равного интервала определяется по следующей формуле:

      

      R = Xmax - Xmin. т. е. размах вариации;

      Xmax. Хmin- максимальное и минимальное  значение признака в совокупности.

      Итак  определим величину интервала:

      R = 295590-0 = 295590

      h = 295590 / 6 = 49265

      Попробуем сгруппировать данные (таблица 2) 

      Таблица 2

 
 

      Если  вариация признака проявляется в  сравнительно узких границах и распределение  носит более или менее равномерный  характер, то строят группировку с  равными интервалами. В нашем случае данная группировка не показательна. В 1 группу вошли 33 страны, а 3 и 5 группа оказались пустыми.

      Прежде  чем определять размах вариации, из совокупности рекомендуется исключить  аномальные наблюдения.

      Если  максимальные или минимальные значения сильно отличаются от смежных с ними значений вариантов в упорядоченном ряду значений группировочного признака, для определения величины интервала следует использовать не максимальное и минимальное значения, а значения, несколько превышающие минимум и несколько меньшие, чем максимум,

      В нашем случае целесообразно исключить из группировки Филиппины, так как в 1 квартале 2009 года российские туристы не посещали их, кроме того, необходимо исключить наиболее посещаемые страны, такие как Финляндия, Китай и Египет.

      Построим  новую группировку (таблица 3)

      Таблица 3

 

      На  основе проведенной группировки  мы выяснили, что число наименее предпочитаемых стран 21, причем число туристов  посещающих эти страны не превышает 14 тысяч выездов.

5. Расчет и анализ статистических показателей

5.1  Показатели ряда динамики

 

     Итак, на первом этапе анализа определена необходимость расчета и анализа показателей ряда динамики по имеющимся данным (таблица 4).

     Таблица 4

 

     Ряд динамики характеризует изменение  значения статистического показателя во времени.

     Основными показателями, характеризующими изменение  уровней ряда динамики, являются абсолютные приросты, темпы роста и прироста. При этом различают цепные, базисные и средние показатели.

     Абсолютный  прирост—это разница между последующим  и предыдущим уровнем. Характеризует  размер изменения ряда за определенный промежуток времени.

     Δi=Yi-Yi-1 -  по цепной системе;

     Δi=Yi-Yб -  по базисной системе

     Коэффициент роста — это отношение последующего уровня к предыдущему, либо базисному:

     

     Число коэффициентов всегда на единицу  меньше числа уровней.

     Темп  роста это коэффициент роста выраженный в процентах.

     

     Коэффициент роста показывает, во сколько раз  данный уровень больше либо меньше уровня предыдущего либо базисного.

     Темп  роста показывает процентное отношение  уровней ряда динамики.

     Темп  прироста  есть отношение абсолютного прироста к уровню ряда принятого за базу:

     

   или   Тпр = Тр - 100

     Значение  одного процента прироста ( ) есть частное от деления абсолютного прироста на темп прироста:

     

  либо   

     Абсолютное  ускорение – разность между последующим  и предыдущим абсолютными приростами.

     

     Относительное ускорение – отношение абсолютного  ускорения к абсолютному приросту, принятому за базу:

     

     Результаты  расчетов представим в виде таблицы  5

      Таблица 5

 

     Анализ  показателей приведенных в таблице  позволяет сделать вывод о  нестабильности анализируемого показателя  во времени.

5.2 Показатели, рассчитанные с помощью инструмента описательной статистики

 

     Под показателями описательной статистики понимают простейшие статистические характеристики. К ним относятся показатели среднего, вариации и некоторые другие – асимметрия, эксцесс и пр. Программа Excel позволяет сразу вычислить комплекс показателей, который называется «Описательная статистика». Исходные данные для данного анализа представлены в таблице 4.

     Результат расчетов представлен в  таблице 6

     Таблица 6

     Показатели  Описательной статистики

 

     Рассмотрим  статистические показатели по порядку.

     1). Среднее – это выборочное среднее,  рассчитанное по формуле среднего арифметического.

     2.). Стандартная ошибка равна среднему квадратическому отклонению, деленному на корень квадратный из объема выборки.

     3). Медиана – значение признака, делящее вариационный ряд на  две части так, что вероятность того, что признак примет значение, принадлежащее первой части, равно вероятности того, что значение признака окажется во второй части. Эта вероятность, естественно, равна 0.5.

     4). Мода – наиболее часто встречающееся  значение признака.

     5). Стандартное отклонение – корень  квадратный из выборочной дисперсии.

     6). Дисперсия выборки – выборочная дисперсия.

     7). Эксцесс – коэффициент, характеризующий  «остроту» кривой плотности распределения. Эксцесс нормального распределения равен 0.

     8). Асимметричность – коэффициент  асимметрии. Он характеризует симметричность  распределения. Для симметричного распределения коэффициент равен 0.

     9). Интервал – размах выборки,  равный разности между максимальным  и минимальным элементами выборки.

     10). Минимум – минимальный элемент  выборки.

     11). Максимум – максимальный элемент  выборки.

     12). Сумма – сумма всех элементов выборки.

     13). Счет – число элементов (объем  выборки) 

     14). Уровень надежности. На самом  деле здесь приведено значение  предельной ошибки (доверительного  интервала) при заданном уровне  надежности (доверительной вероятности).

     Данные  описательной статистики позволяют сделать предварительные выводы о свойствах анализируемых рядов. На основании этих данных можно судить о виде распределения случайных величин, степени их изменчивости и найти интервальные оценки генеральных средних.

     На  основании пунктов 1) и 14) можно получить интервальную оценку генерального среднего:

     Генеральное среднее = среднее  предельная ошибка. 
 
 

     Свойства  распределений. 

     По  имеющимся данным можно определить насколько сильно отличается распределение  анализируемой величины от нормального. Для этого следует проверить, является ли распределение симметричным относительно выборочного среднего (см. коэффициент «Асимметричность») и какова островершинность кривой распределения (см. коэффициент «Эксцесс»).

     Распределение симметрично, если медиана, мода и выборочное среднее отличаются друг от друга незначительно, а коэффициент асимметрии близок к нулю.

     Из  таблицы 6 следует, что для изучаемого показателя условия симметричности практически выполняются. На это указывает и незначительное значения коэффициента асимметрии.

     Оценка  островершинности распределений базируется на сравнении коэффициента эксцесса с нулем. Для анализируемого показателя эксцесс имеет положительное  значение, которое указывает на то, что распределение имеет вершину более острую, чем нормальное распределение..

     Таким образом, предварительно можно утверждать, что  распределения отличаются от нормального.

5.3 Построение гистограмм  распределения

 

     При анализе итогов описательной статистики возникли сомнения относительно вида распределения. Чтобы развеять или подтвердить их, построим гистограммы.

     Для этого воспользуемся инструментом анализа программы Excel «Гистограмма» (рисунок 2).

      

      Рис. 2

     Рассматривая  график гистограммы можно убедиться, что предположения о ненормальности распределений, сделанные по результатам анализа описательной статистики, подтверждаются.

     Гистограммы асимметричная.

     Судить  о степени островершинности по графику довольно сложно, но можно предположить, что значение коэффициента эксцесса, полученное ранее, отражает это свойство достаточно точно.

     Итак, в результате анализа итогов описательной статистики и гистограмм можно сказать, что число выездов распределено по законам, отличающимся от нормального. 
 

5.4 Анализ регрессии динамики товарооборота

 

     Еще раз напомним, что регрессией называется зависимость генерального среднего одного признака от значений другого. Регрессия динамического ряда - это зависимость генерального среднего уровней ряда от времени. Регрессию динамического ряда часто называют трендом.

     Регрессионный анализ дает наиболее полную характеристику статистической совокупности. Он используется при прогнозировании уровней динамического ряда, что очень важно при исследовании социально-экономических процессов. Поэтому разработчики программы Excel сделали процедуру регрессионного анализа очень простой и удобной.

     Для построения уравнения регрессии  применим инструменты программы Excel. Прежде всего, создадим диаграмму и построим линейный тренд. (Рис. 3).

     

     Рис. 3

     Коэффициент детерминации отличен от единицы, что указывает на слабую связь (практически отсутствующую) уровней ряда с линией тренда. Попробуем применить другие типы аппроксимирующих функций. В результате последовательных проб получили следующие значения коэффициента детерминации, представленные в табл. 7.

    Таблица 7

 

     Оказалось, что коэффициент  принимает наибольшее значение при аппроксимации полиномом третьей степени. (рисунок 4)

     

     Рис. 4

     Во  всех остальных случаях он меньше.

5.5. Прогноз динамики выезда российских туристов

 

     Прежде  всего, следует определить интервал прогноза. Учитывая, что чем больше интервал прогноза, тем меньше его надежность, ограничимся анализом прогноза на 2 квартала 2009 года.

     Для определения прогнозируемого значения можно воспользоваться графическими построениями, а можно рассчитать показатель по уравнению тренда. Второй вариант займет меньше места, поэтому рассчитаем количество выездов по формуле:

     y = -1,5136x3 - 14,162x2 + 297,72x + 1607,7

     Под x здесь понимается дата, на которую  рассчитывается прогноз. Вычисления выполним на рабочем листе Excel. Результаты расчета сведены в таблицу 8.

     Таблица 8