Метод прогнозирования на основе многофакторной модели

Представление полученных результатов. Обработанная и проанализированная информация по исследованию представляется в форме отчета. Для удобства восприятия результаты исследования приводят в виде таблиц, диаграмм, графиков. Основным показателем качества проведенных исследований является ответ на поставленные в начале работы вопросы. Например,  в результате исследований было выявлено,  каким образом клиенты выбирают себе туристскую компанию. Анализ данных показал, что предпочтения отдаются турфирмам, имеющим опыт работы на конкретном рынке и положительные отзывы в СМИ. Соответствующие рекомендации должны быть связаны с организацией PR и рекламных кампаний, специальных мероприятий, на которых потенциальные потребители могли бы встретиться с постоянными клиентами туристской фирмы.

На основании полученного отчета по маркетинговым исследованиям и рекомендаций руководство компании принимает маркетинговые решения.

Ниже будут рассмотрены основные методы маркетинговых исследований, так как выбор методов определяет возможность и объективность получения нужной информации.

 

3. Общая характеристика предприятия

   Турагентство «Меридиан» является одним из самых успешных агентств города Кинешма, об этом свидетельствует большой поток клиентов, большой объем постоянных клиентов, которые приобретают путевки выше среднего класса и возможность предоставления фиксированной заработной платы своим сотрудником, причем самой высокой из расчета заработной платы по всем турфирмам города Кинешма, а также предоставление премий и бонусов за продажу V.I.P. – туров и организация инсентив – туров для своего штата сотрудников.

   Рассматриваемое нами туристское  агентство еще достаточно молодое (оно было основано в 2002 году), но несмотря на это «Меридиан»  уже достиг определенных высот на туристском рынке (об этом свидетельствуют многочисленные дипломы от туроператоров, с которыми агентство успешно сотрудничает: Роза ветров, Ren Tur, Карибы Тур, Ариадна и многие другие).

   Турагентство, помимо того, что работает, как агент, также  выступает и в качестве туроператора на внутреннем туристском рынке, создавая туры на Медеу, в Каркаралинск, Боровое, Туркестан и т.п.

   В офисе также налажена  система авиа касс, через которую осуществляется продажа авиабилетов на рейсы как казахстанских, так и иностранных авиалиний.

   Определим основной сегмент, на котором работает рассматриваемое туристское агентство.

    Потребительский контингент  данного агентства следующий: в  основном туры приобретают успешные предприниматели возраста от 30 до 55 лет, чей уровень дохода выше среднего. Чаще всего это семейные люди, поэтому путевки приобретаются на 2-4 лица. Мотивация путешествия: желание отдохнуть, желание получить лечение, желание получить экстремальный тип тур услуги (дайвинг, сафари, экзотические страны и т.д.).

    Таким образом, можно  сделать следующий вывод – раз клиентами данного турагентства являются в основном перспективные, успешные предприниматели, то эта группа потребителей позволяет быстро окупать затраты на производство и продвижение своего туристского продукта. Однако не следует останавливаться лишь на данном сегменте, так как фирма должна завоевывать потребительское расположение. Именно исходя из этого все маркетинговые усилия должны быть направлены на формирование крепких предпочтений как у реальных, так и у потенциальных клиентов. Задачей здесь Вмется привлечение новых категорий клиентов. Однако следует учитывать и тот факт, что расширение категории потребителя требует разработки нового тур продукта, который будет ориентирован конкретно на него, на что, соответственно, уйдут время и средства.

    В настоящее время туристический рынок в Кинешме всё ещё находится на стадии становления. На это указывают такие тенденции, наблюдаемые на рынке, как:

1) Постоянный рост количества  турфирм, работающих на данном  рынке.

2) Как следствие, ужесточение конкуренции, деление фирм на:

специализированные (работающие на одном тур направлении) и универсальные.

3)Увеличение количества предлагаемых  услуг. Появились такие дополнительные услуги, как страхование клиентов и багажа, предоставление индивидуальных гидов и переводчиков, и т.д.

4) Постепенное выравнивание цен  на однородные услуги, оказываемые  различными фирмами (этому значительно способствовало принятие долларового эквивалента при оплате тур продукта).

5) Изменение потребительского поведения  в виду повышение информированности потребителей, полученного опыта пользования тур продуктом, расширение возможностей выбора альтернатив тур продукта и т.д.

                                                                                                                 Таблица 1.1

Анализ основных финансово - экономических показателей деятельности ООО «Меридиан»

Наименование показателя	Ед.изм.	За 2011 г.	За 2012 г.	Абсолютное отклонение, ед.изм.	Относительное отклонение, ед.изм.
Объем оказанных туристских услуг	тыс. руб.	7250	7545,6	8684,2	115
Число обслуженных экскурсантов	чел.	3560	4762	3093	65
Выручка от оказания туристских услуг	тыс. руб.	7250	7545,6	8684,2	215
Среднесписочная численность работников	чел.	8	10	1	10
Годовой фонд оплаты труда	тыс. руб.	252,6	298,1	145,9	49
Среднемесячная заработная плата работников	тыс. руб.	1,8	2,5	0,9	36

   Анализируя таблицу, можно сделать вывод, что ООО «Меридиан» повышает свои финансово - экономические показатели с каждым годом. Это происходит за счет увеличения качества, а как следствие - и количества, оказываемых туристских услуг. И поэтому руководство фирмы позволило себе также увеличить заработную плату своим работникам.

    Таким образом объем оказанных туристических услуг увеличивается с каждым годом. Выручка увеличилась на 115 % в 2012 по сравнению с 2011 годом, среднесписочная численность увеличилась на 10%, среднемесячная заработная увеличилась в 2012 по сравнению с 2011 годом на 36 %.

II Математическая часть

2. Основы изучения корреляционного  анализа

    Величины, характеризующие различные свойства объектов, могут быть независимыми или взаимосвязанными. Различают два вида зависимостей между величинами (факторами): функциональную и статистическую.

   При функциональной зависимости двух величин значению одной из них обязательно соответствует одно или несколько точно определенных значений другой величины. Функциональная связь двух факторов возможна лишь при условии, что вторая величина зависит только от первой и не зависит ни от каких других величин. Функциональная связь одной величины с множеством других возможна, если эта величина зависит только от этого множества факторов. В реальных ситуациях существует бесконечно большое количество свойств самого объекта и внешней среды, влияющих друг на друга, поэтому такого рода связи не существуют, иначе говоря, функциональные связи являются математическими абстракциями. Их применение допустимо тогда, когда соответствующая величина в основном зависит от соответствующих факторов.

    При исследовании АСОИУ  многие параметры следует считать  случайными, что исключает проявление однозначного соответствия значений. Воздействие общих факторов, наличие объективных закономерностей в поведении объектов приводят лишь к проявлению статистической зависимости. Статистической называют зависимость, при которой изменение одной из величин влечет изменение распределения других (другой), и эти другие величины принимают некоторые значения с определенными вероятностями. Функциональную зависимость в таком случае следует считать частным случаем статистической: значению одного фактора соответствуют значения других факторов с вероятностью, равной единице. Однако на практике такое рассмотрение функциональной связи применения не нашло.

    Более важным частным  случаем статистической зависимости  является корреляционная зависимость, характеризующая взаимосвязь значений одних случайных величин со средним значением других, хотя в каждом отдельном случае любая взаимосвязанная величина может принимать различные значения.

    Если же у взаимосвязанных  величин вариацию имеет только  одна переменная, а другая является детерминированной, то такую связь называют не корреляционной, а регрессионной. Например, при анализе скорости обмена с жесткими дисками можно оценивать регрессию этой характеристики на определенные модели, но не следует говорить о корреляции между моделью и скоростью.

    При исследовании зависимости  между одной величиной и такими  характеристиками другой, как, например, моменты старших порядков (а не среднее значение), то эта связь будет называться статистической, а не корреляционной.

Корреляционная связь описывает следующие виды зависимостей:

   - причинную зависимость между значениями параметров. Примером такой зависимости является взаимосвязь пропускной способности канала передачи данных и соотношения сигнал/шум (на пропускную способность влияют и другие факторы – характер помех, амплитудно-частотные характеристики канала, способ кодирования сообщений и др.). Установить однозначную связь между конкретными значениями указанных параметров не удается. Но очевидно, что пропускная способность зависит от соотношения уровней сигнала и помех в канале. Иногда при этом причину и следствие особо не выделяют. В некоторых случаях такая корреляция является бессмысленной, например: если в качестве исходного фактора взять доходы разработчиков антивирусных программ, а за результат – количество вновь появляющихся вирусов, то можно сделать вывод, что разработчики антивирусов «стимулируют» создание вирусов;

   - «зависимость» между следствиями общей причины. Подобная зависимость характерна, в частности, для скорости и безошибочности набора текста оператором (указанные факторы зависят от квалификации оператора).

    Корреляционная зависимость  определяется различными параметрами, среди которых наибольшее распространение получили показатели, характеризующие взаимосвязь двух случайных величин (парные показатели): корреляционный момент, коэффициент корреляции.

    Оценка корреляционного момента (коэффициента ковариации) двух вариант xj и xk вычисляется по исходной матрице Х

, (2.1)

 

    Этот показатель неудобен  для практического применения, так  как имеет размерность, равную произведению размерностей вариант, и по его величине трудно судить о зависимости параметров.

    Коэффициент ковариации rjk нормированных случайных величин называют коэффициентом корреляции, его оценка

   , (2.2)

    Значение коэффициента  корреляции лежит в пределах  от –1 до +1. Если случайные величины Uj и Uk независимы, то коэффициент rjk обязательно равен нулю, обратное утверждение неверно. Коэффициент rjk характеризует значимость линейной связи между параметрами:

при r jk =1 значения uij и uik полностью совпадают, т.е. значения параметров принимают одинаковые значения. Иначе говоря, имеет место функциональная зависимость: зная значение одного параметра, можно однозначно указать значение другого параметра;

при r jk = – 1 величины uij и uik принимают противоположные значения. И в этом случае имеет место функциональная зависимость;

при r jk = 0 величины uij и uik практически не связаны друг с другом линейным соотношением. Это не означает отсутствия каких-то других (например, нелинейных) связей между параметрами;

при | r jk | > 0 и | r jk | < 1 однозначной линейной связи величин uij и uik нет. И чем меньше абсолютная величина коэффициента корреляции, тем в меньшей степени по значениям одного параметра можно предсказать значение другого.

    Используя понятие коэффициента  корреляции, матрице ЭД можно  поставить в соответствие квадратную матрицу оценок коэффициентов корреляции (корреляционную матрицу)

   , (2.3)

    К числу характерных  свойств корреляционной матрицы  относят: симметричность относительно главной диагонали,  jk=kj,  ; единичные значения элементов главной диагонали,  kk=1 ( kk соответствует дисперсии стандартизованного параметра uk),  .

    Оценка коэффициента корреляции, вычисленная по ограниченной выборке, практически всегда отличается от нуля. Но из этого еще не следует, что коэффициент корреляции генеральной совокупности также отличен от нуля. Требуется оценить значимость выборочной величины коэффициента или, в соответствии с постановкой задач проверки статистических гипотез, проверить гипотезу о равенстве нулю коэффициента корреляции. Если гипотеза Н0 о равенстве нулю коэффициента корреляции будет отвергнута, то выборочный коэффициент значим, а соответствующие величины связаны линейным соотношением. Если гипотеза Н0 будет принята, то оценка коэффициента не значима, и величины линейно не связаны друг с другом (если по физическим соображениям факторы могут быть связаны, то лучше говорить о том, что по имеющимся ЭД эта взаимосвязь не установлена). Проверка гипотезы о значимости оценки коэффициента корреляции требует знания распределения этой случайной величины. Распределение величины ik изучено только для частного случая, когда случайные величины Uj и Uk распределены по нормальному закону.

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы Н0 применяют случайную величину 

, ( 2.4)

    Если модуль коэффициента  корреляции относительно далек от единицы, то величина t при справедливости нулевой гипотезы распределена по закону Стьюдента с n – 2 степенями свободы. Конкурирующая гипотеза Н1 соответствует утверждению, что значение  ik не равно нулю (больше или меньше нуля). Поэтому критическая область двусторонняя.