Дипломная работа: Організація міжнародного туризму в Росії

• автокореляційні залежності.

Основна тенденція розвитку аналітично виражається за допомогою математичної функції, навколо якої варіюють фактичні рівні досліджуваного явища. У даному випадку значення тренда в окремі моменти часу будуть математичними очікуваннями (середніми значеннями) ряду динаміки. Часто основну тенденцію розвитку називають квазі-детермінованої (осредненной) складовою ряду динаміки.

Автокореляційних залежності являють собою тенденцію варіації зв'язку між окремими рівнями ряду динаміки (залежність поточного значення рівнів ряду від попередніх). [22]

Туризм носить комплексний, системний характер. Як соціально-економічна система він прагне до стійкості, рівноважного стану. Однак його досягнення ускладнюється двома обставинами: динамічним взаємодією елементів системи і мінливими умовами зовнішнього середовища. Тому ні одна система, в тому числі туристська, не може постійно перебувати в стані повного рівноваги. У ході поступального розвитку туризму простежуються циклічно-волнове коливання.

Переважній більшості динамічних рядів властиво зміна числових значень статистичного показника (рівнів ряду) протягом тривалого періоду. За допомогою методу рядів динаміки можна прослідкувати зміни в числі тих, хто в'їхав в країну і виїхали з країни громадян, спричинених впливом випадкових факторів, дією сезонності або глибинних причин. У статистиці відповідно розрізняють три компоненти динаміки ряду: тенденцію (довгострокове рух), короткочасне систематичне рух і несистематичні випадкове рух. На російському туристському ринку коливання носять незакономерний характер. Ці зміни відбуваються стихійно. Російський туризм розвивається не плавно, а ривками і поштовхами. У його русі порівняно чітко виражені послідовно повторюються фази кризи, депресії, пожвавлення і піднесення. Всі ці зміни відображають ряди динаміки.

Кореляційний аналіз

Кореляція - статистичний взаємозв'язок двох або декількох випадкових величин (або величин, які можна з деякою допустимої ступенем точності вважати такими). При цьому, зміни однієї або кількох з цих величин призводять до систематичного зміни іншої або інших величин. Математичної мірою кореляції двох випадкових величин служить коефіцієнт кореляції.

Кореляція може бути позитивною і негативною (можлива також ситуація відсутності статистичної взаємозв'язку - наприклад, для незалежних випадкових величин). Негативна кореляція - кореляція, за якої збільшення однієї змінної пов'язане зі зменшенням іншої змінної, при цьому коефіцієнт кореляції від'ємний. Позитивна кореляція - кореляція, за якої збільшення однієї змінної пов'язано зі збільшенням іншої змінної, при цьому коефіцієнт кореляції позитивний.

Кореляційний аналіз - метод обробки статистичних даних, що полягає у вивченні коефіцієнтів (кореляції) між перемінними. При цьому порівнюються коефіцієнти кореляції між однією парою або безліччю пар ознак для встановлення між ними статистичних взаємозв'язків.

Мета кореляційного аналізу - забезпечити отримання деякої інформації про одну змінної за допомогою іншої змінної. У випадках, коли можливе досягнення мети, кажуть, що змінні корелюють. [26]

Для кількісної оцінки існування зв'язку між досліджуваними сукупностями випадкових величин використовується спеціальний статистичний показник - коефіцієнт кореляції r.

Коефіцієнт r - це безрозмірна величина, вона може мінятися від 0 до ± 1.

Коефіцієнт r - це безрозмірна величина, вона може мінятися від 0 до ± 1. Чим ближче значення коефіцієнта до одиниці (неважливо, з яким знаком), тим з більшою впевненістю можна стверджувати, що між двома розглядаються сукупностями змінних існує лінійного зв'язку.

Іншими словами, значення якоїсь однієї з цих випадкових величин (y) істотно залежить від того, яке значення приймає інша (x).

Якщо виявиться, що r = 1 (або -1), то має місце класичний випадок чисто функціональної залежності (тобто реалізується ідеальна взаємозв'язок).

При аналізі двовимірної діаграми розсіювання можна виявити різні взаємозв'язку. Найпростішим варіантом є лінійна взаємозв'язок, який виражається в тому, що точки розміщуються випадковим чином вздовж прямої лінії. Діаграма свідчить про відсутність взаємозв'язку, якщо точки розташовані випадково, і при переміщенні зліва направо неможливо виявити будь-який ухил (ні вгору, ні вниз).

Якщо точки на ній групуються уздовж кривої лінії, то діаграма розсіювання характеризується нелінійної взаємозв'язком. Такі ситуації цілком можливі. Тим не менше, для зручності розуміння суті кореляційного співвідношення ми обмежимося розглядом варіанту лінійної залежності.

Якісна оцінка тісноти зв'язку

Величина коефіцієнта парної кореляції	Характеристика сили зв'язку
До 0,3	Практично відсутній
0,3-0,5	Слабка
0,5-0,7	Помітна
0,7-0,9	Сильна
0,9-0,99	Дуже сильна

Процедуру встановлення кореляційної залежності прийнято називати перевіркою гіпотези. Її прийнято проводити в наступній послідовності:

- Обчислення лінійного коефіцієнта парної кореляції (КПК) між сукупностями випадкових величин xi і yi;

- Його статистична оцінка (перевірка значимості).

Статистичну оцінку КПК проводять шляхом порівняння його абсолютної величини з табличним (або критичним) показником rкріт, значення якого u1086 відшукуються із спеціальної таблиці.[10, c.228]

Аналізуючи обсяги інвестицій в туристичну галузь, можна оцінити внесок в економіку країни, зокрема, їх вплив на платіжний баланс, виявити основні напрямки і тенденції розвитку для планування його матеріально-технічної бази та просування туристичного продукту до потенційних споживачів. Рівень значимості, обчислений в ході кореляційного аналізу, являє собою важливе джерело інформації про зв'язок обсягів інвестицій в туристичну галузь і рівнем ВВП в країні.Необхідність кореляцiйного аналізу обумовлена потребою в отриманні об'єктивної та достовірної інформації про стани і розвиток галузі та оцінки її внеску в загальну величину валового внутрішнього продукту.

2 Оцінка сучасного рівня розвитку туристичних послуг Росії

2.1 Аналіз розвитку туристичних послуг Росії

Потрібно провести аналіз динаміки в'їзду іноземних громадян в Росію з метою туризму за 2005-2007рр.

В'їзд іноземних громадян з метою туризму характеризується такими даними:

Рік	Кількість поїздок (тис.)
2005	9398
2006	8818
2007	8347

У ході проведення аналізу необхідно обчислити:

1) Показники аналізу динамічного ряду: абсолютні прирости, темпи росту і приросту ланцюговим і базисним способами, абсолютне значення 1% приросту. Отримані показники зазначити в таблиці;

2) Середні показники аналізу ряду динаміки: середньорічна кількість громадян, що в'їхали в країну, середньорічний абсолютний приріст, середньорічний темп зростання і темп приросту;

3) Прогноз в 2008 та 2009 роках за умови, що середньорічний темп попереднього періоду збережеться на наступні 2 роки.

Рішення: