Оценка величины туристского потока

В-третьих, итоговая величина погрешности в расчетах, условно приближенных к точным, может оцениваться как дисперсия между результатами расчетов, проведенными в рамках одного метода 4-5 различными способами:



	(29)

где - итоговая дисперсия конечного расчета (среднеквадратичное отклонение конечной расчетной величины туристского потока);

- результат расчета, проведенного в рамках одного метода каждым из, как минимум, 4-5 различных способов;

- средний для различных способов результат расчета.

В-четвертых, итоговая величина погрешности в расчетах, основанных на регрессионном анализе, может оцениваться как дисперсия между фактически зафиксированными и рассчитанными величинами туристского потока (и при помощи других стандартных средств регрессионного анализа: коэффициента детерминации, доверительного интервала расчетов и т.д.).

Таким образом, нахождение наиболее вероятных значений величины туристского потока может быть произведено менее трудоемким способом, который позволяет для каждой туристской территории избежать погрешностей в статистических расчетах для каждого исходного параметра и каждого промежуточного итога в отдельности. Разработанная методика предполагает следующие этапы работы (рис. 4).

Рис. 4. Этапы применения комплекса методов по оценке численности посетителей на муниципальном уровне



Метод включает в себя 4 этапа:

1. Сбор информации, предполагающий следующие источники:

- запросы департаментов, управлений муниципалитетов, МУПов проводятся ежемесячно или ежегодно;

- анкетирование туристов, домохозяйств и пассажиров проводится один раз в 3 года для выявления структуры расходов, покупательской способности граждан и других параметров;

- экспертный опрос специалистов также необходим один раз в 3 года для выявления структуры потребления ресурсов в муниципалитете, обусловленной структурой народнохозяйственного комплекса города.

2. Обработка информации проводится ежегодно или по мере необходимости и включает в себя следующие методы:

- нормированного остатка;

- регрессионный;

- распределения;

3. Интерпретация результатов необходима для достижения цели метода - определения численности отдыхающих. Но параллельно выявляются новые закономерности и зависимости, что ведет к разработке новых способов, методик и методов (4 этап), для апробации которых необходим сбор свежих или дополнительных сведений.

Данный метод имеет, как и любой другой, ряд ограничений, положительных и отрицательных сторон (табл. 2).

Таблица 2 Положительные и отрицательные стороны комплекса малозатратных методов определения численности туристов

“Минусы”	“Плюсы”
невозможно выделить количество однодневных и неорганизованных туристов; трудоемкий процесс обработки данных; высокие требования к квалификации и навыкам специалистов; высокая чувствительность к объему исходной информации	относительная простота сбора информации; достоверность исходной информации; высокая гибкость метода; помесячный подсчет туристов; оперативность и своевременность; виден “вклад” туристов в экономику региона

Один раз в 3-4 года необходимо проведение полномасштабного исследования, включающего анкетирования туристов, домохозяйств, опрос экспертов, т.к. за это время возможно изменение структуры экономики муниципалитетов, обусловленное реализацией крупных и массы малых инвестиционных проектов, существенное изменение доходов и структуры расходов населения.

Ежегодно (по мере необходимости) проводится упрощенное исследование с использованием имеющихся данных (индексов сезонности, структуры потребления ресурсов и др.), которые экстраполируются на будущие периоды, что существенно упрощает, ускоряет и удешевляет работу при относительно небольшой потере точности.

Без высокого уровня эффективности и слаженности всех процедур (первичного сбора и консолидации данных на местах, вторичной обработки данных перед регрессионным анализом, собственно регрессионного моделирования и формулировки выводов), расчеты с использованием представленного метода будут демонстрировать более умеренные результаты: с ошибкой в пределах 5-15% при относительно хорошем качестве данных и до 25% - при относительно плохом.

Метод регрессионного анализа требует проведение вспомогательных исследований туристского потока (с альтернативным способом подсчета количества туристов) с тем, чтобы корректировать значения свободных членов регрессионного уравнения (в ходе сопоставления результатов данного и альтернативного методов подсчета туристов). Авторы представленного изыскания считают, что такие исследования должны проводиться на регулярной основе на всех туристско-рекреационных территориях Краснодарского края с периодичностью 1 раз в 3 года. Такие исследования в обязательном порядке должны охватывать круглогодичный период в разбивке на месячные интервалы, чтобы актуализация регрессионного уравнения проводилась на достаточном количестве обучающих примеров (требования к продолжительности предыстории в регрессионном анализе указаны в описании алгоритма метода регрессионного анализа). Такие, альтернативные, достаточно затратные, исследования могут предполагать использование следующих социологических методов:

- выборочное или сплошное анкетирование руководителей средств размещений и отдыхающих;

- наблюдение за туристами, оценка туристского потока в местах скопления посетителей;

- детальные панельные обследования заданной выборки локальных территорий (микрорайонов, кварталов, улиц) и предприятий туристской индустрии.

В то же время наиболее перспективными (в первую очередь ввиду своей относительной малозатратности), можно назвать методы косвенного подсчета туристского потока по величине совокупного потребления туристской территории. Данные методы требуют дальнейшего развития: оптимизация их применения, повышение их точности нуждается в дополнительных теоретических изысканиях и эмпирических опытах, экспериментах.

1.2 Источники данных для методов малозатратной оценки туристского потока

Настоящее методологическое исследование посвящено разработке, описанию и применению способов оценки величины туристского потока в условиях ограниченного доступа к достоверным данным. При этом разработчиками исследования принимается во внимание, что пользователи приведенных в данном разделе методических рекомендаций должны иметь возможность самостоятельно определить применимость того или иного способа оценки турпотока в зависимости от объема и достоверности доступной информации (подробные определения характеристик качества и достоверности информации о туристском потоке см. в прил. 5). Актуальность данного требования определяется тем, что использование информации, обеспечивающей наибольшую достоверность итогового расчета, обычно сопряжено с высокими затратами на ее сбор и обработку.

В связи с этим способы оценки турпотока предлагается дифференцировать по типу применяемых в них исходных данных. Наибольшее значение имеют следующие характеристики исходных данных:

- достоверность;

- доступность (простота сбора);

- оперативность предоставления.

Достоверность данных - исходное условие для осуществления поставленной цели подсчета туристского потока. Отступление от данного требования допускается при возможности оценить и уменьшить влияние на итоговый расчет ошибок, связанных с неполнотой или неадекватностью собранных данных.

Доступность и оперативность предоставления должны достигаться использованием в анализе таких данных, первичная регистрация, систематизированный сбор и обработка которых уже осуществляются учреждениями государственной статистики, органами региональной и местной власти, прочими региональными отделениями различных ведомств и служб. Можно привести перечень данных, которые эти структуры способны оперативно предоставлять в рамках содействия цели оперативного учета туристского потока:

- объем оказанных услуг коммунально-бытовой инфраструктуры населению и предприятиям туристско-рекреационного комплекса муниципального района;

- объем производства и производственные мощности предприятий общественного питания, розничной торговли, агропромышленного комплекса, транспортных предприятий и вокзалов.

В ходе интервьюирования сотрудников муниципальных администраций Ейского, Геленджикского, Туапсинского и Сочинского районов Краснодарского края (из отделов по туризму, жилищно-коммунальному хозяйству, потребительскому рынку), Администрации Краснодарского края (из департамента по комплексному развитию курортов и туризма, департамента по вопросам топливно-энергетического комплекса, департамента потребительской сферы и регулирования рынка алкоголя, департамента транспорта), частных компаний (общественного питания, производства хлеба и хлебобулочных изделий, торговли продовольственными товарами и алкоголем), задавались вопросы о степени полезности различных централизованно отслеживаемых данных. В зависимости от характеристик полезности данные были распределены по четырем группам (табл. 3).

Таблица 3 Типы данных о туристской и смежных с ней отраслях, сгруппированные по уровню их адекватности, полноты и доступности

Уровень полноты данных	Уровень адекватности данных
	высокая адекватность	низкая адекватность
достаточная полнота	объем услуг электроснабжения объем услуг газоснабжения объем услуг водоснабжения объем услуг водоотведения объем пассажирооборота вокзалов	количество обслуженных лиц в КСР персонал предприятий общепита* персонал предприятий торговли
недостаточная полнота	характеристика предприятий гостеприимства** профиль обслуженных на курорте лиц**	объем услуг общепита объем услуг розничной торговли объем услуг городского транспорта объем вывоза ТБО объем реализации хлеба



* курсивом выделены данные, требующие проведения специальных дополнительных мероприятий по их сбору и обработке (трудно доступные данные), прочие данные доступны в различных подразделениях органов власти и государственной статистики (для их использования требуется группировка имеющихся данных по месяцам);

** данные выборочных обследований.

Первая группа данных - адекватные и максимально полные:

- потребление населением и предприятиями туристско-рекреационного комплекса услуг коммунально-бытовой инфраструктуры: электроснабжение (в кВт/ч), газоснабжение (в тыс. куб. м), водоснабжение (в куб. м), водоотведение (в куб. м);

- пассажирооборот железнодорожных станций, морских пристаней, аэропортов исследуемых муниципальных районов (в количестве пассажиров прошедших через терминал - отдельно отбывших и прибывших).

Вторая группа данных - в целом адекватные, но недостаточно полные данные:

- данные выборочных обследований предприятий индустрии гостеприимства: количество обслуженных индивидуальными средствами размещения лиц (в посетителях и ночевках), цена услуг размещения, общественного питания и дополнительных услуг (в руб.);

- данные выборочных обследований обслуженных на курорте лиц: туристские расходы (в руб.), продолжительность пребывания на отдыхе (в днях), потребительские предпочтения, способ прибытия на курорт.

Третья группа данных - достаточно полные, но недостаточно адекватные:

- количество обслуженных лиц в коллективных средствах размещения (КСР) (в количестве посетителей, в ночевках);

- численность персонала предприятий общественного питания и розничной торговли.

Четвертая группа данных - недостаточно адекватные и недостаточно полные:

- выручка предприятий общественного питания и розничной торговли (в млн. руб.);

- объем оказанных услуг вывоза твердых бытовых отходов (ТБО) (в куб. м);

- объем реализации хлеба и хлебобулочных изделий (в тоннах);

- объем услуг перевозки пассажиров общественным городским транспортом (в количестве перевезенных пассажиров).

На наш взгляд, желательно введение в органах региональной и муниципальной власти единой автоматизированной системы управления информационными потоками (АСУИП) с соответствующей организационной регламентацией. Все отделы уже имеют практически единую компьютерную сеть - нужно только использовать ее более эффективно. Каждое подразделение в случае необходимости должно иметь доступ к общей оперативной информации других подразделений, объем и детализация которой может быть разработана в дальнейших исследованиях. Например, в нашей работе много времени ушло на сбор данных из других департаментов и муниципалитетов, в том числе и за прошлые годы. Если бы департаменты собирали хотя бы общую информацию об объемах реализации, то такая работа существенно упростила бы и ускорила сбор данных. Часть информации департаменты перезапрашивали у поставщиков (сбытовые компании). В частности, это касалось помесячных данных практически по всем требуемым позициям. Данные за весь год есть, но помесячная реализация в профильных департаментах отсутствовала. Неужели для планирования и анализа деятельности народнохозяйственного комплекса не требуется знание сезонных колебаний, мониторинга сбыта или поставок ресурсов хотя бы по предприятиям-монополистам? На взгляд нашей рабочей группы, такое положение дистанцирует органы управления от низового уровня и снижает управляемость отраслями, а также создает барьеры для оперативного планирования или исправления ошибок в создавшейся ситуации, полноценного анализа.

В п. 1.3 проводится разбор методики оценки туристского потока с учетом классификации типов данных о туристской и смежных с ней отраслях по уровню их адекватности, полноты и доступности.

1.3 Апробация применения методов малозатратной оценки туристского потока в Геленджикском районе Краснодарского края

1. Метод нормированного остатка. Администрация муниципального образования Геленджик предоставила все запрошенные для настоящего исследования данные, за исключением доходов предприятий ЖКХ, которые были получены нами в Департаментах ТЭК и ЖКХ Краснодарского края. К сожалению, данные по потреблению электроэнергии, воды не содержат детализации по типам потребителей, что повлекло за собой проведение дополнительных исследований: анкетирование и экспертный опрос компетентных специалистов.

В нашем исследовании были рассчитаны туристские потоки помесячно через информацию об оборотах предприятий, оказывающих следующие виды услуг: элетроснабжение, водоснабжение, розничная торговля, общественное питание, перевозки пассажиров общественным пассажирским транспортом, вывоз ТБО.

Рассмотрим прогноз численности посетителей курорта Геленджик через расчет потребления энергии, генерируемого туристами. Потребление электроэнергии местным населением в 2008 г. в городе Геленджик отражено в табл. 4. В нашем случае в 2008 г. при = 91,1 тыс. чел. = 193,2 кВт/час. Тогда потребление, генерируемое местным населением ( 89,6 тыс. чел.).



Таблица 4 Потребление электроэнергии, генерируемое местным населением Геленджика в 2008 г.

Месяцы	Совокупное потребление всего, кВт/час	Коэффициент изменчивости значения удельного потребления местного населения )	Совокупное потребление, генерируемое местным населением, кВт/час ()
январь	23800912	1,30	22503473
февраль	26397339	1,50	25965546
март	25038817	1,32	22849680
апрель	23577090	1,20	20772437
май	21460842	1,00	17310364
июнь	24743342	1,10	19041400
июль	30526172	1,25	21637955
август	35053625	1,30	22503473
сентябрь	26296067	1,10	19041400
октябрь	23835418	1,00	17310364
ноябрь	25179700	1,20	20772437
декабрь	29937332	1,60	27696582

Потребление, генерируемое туристами (, составляет разницу между и (формула 30). При этом в результате проведенного экспертного опроса специалистов, сравнительных показаний счетчиков домовладений, сдающих жилье и не сдающих такового, был рассчитан базовый коэффициент потребления электроэнергии туристами) и определен коэффициент изменчивости значения удельного потребления посетителя ):

	(30)

Расчет количества туристов на основе данных об остатке совокупного потребления электроэнергии приведен в табл. 5.

Норма потребления, генерируемая одним наличным посетителем, рассчитывается по формуле (31). Например, для января 2008 г. мы получим следующий расчет:

= 193,2 · 0,78 · 1,0 = 150,7 (кВт · час)	(31)

Таблица 5 Расчет количества туристов в разрезе месяцев 2008 г.

Месяцы	Потребление, генерируемое туристами, кВт/час	Коэффициент изменчивости значения удельного потребления посетителя )	Норма потребления, генерируемая 1 наличным туристом, кВт/час ()	Численность наличных туристов, чел. ()	Численность прибывших, тыс. чел.
январь	1297438	1,0	150,7	8609,8	37,0
февраль	431793	0,9	135,6	3183,8	13,7
март	2189136	1,0	150,7	14527,1	62,5
апрель	2804653	1,0	150,7	18611,7	80,0
май	4150478	1,1	165,8	25038,8	107,7
июнь	5701941	1,2	180,8	31531,8	135,6
июль	8888217	1,2	180,8	49151,9	211,4
август	12550151	1,2	180,8	69402,5	298,4
сентябрь	7254667	1,1	165,8	43765,5	188,2
октябрь	6525054	1,1	165,8	39363,9	169,3
ноябрь	4407263	1,0	150,7	29246,7	125,8
декабрь	2240749	0,9	135,6	16521,8	71,0

Затем, по формуле (9) нетрудно рассчитать и среднемесячную численность наличных туристов (например, продолжая расчет, за январь 2008 г.):

8609,8 (чел.)

Таким образом, общее количество посетивших курорт Геленджик в январе 2008 г. составит с учетом среднего срока пребывания туриста на курорте 7 дней: 8609 чел. (30 / 7) = 37 тыс. чел. Аналогичным образом рассчитывается количество туристов, посетивших Геленджик в период с января 2009 по июль 2011 гг. (рис. 5, 6, прил. 4).

Рис. 5. Потребление электроэнергии в Геленджике в 2008-2011 гг., генерируемое туристами и местным населением

Дальнейшее исследование включает следующие этапы:

- расчет численности туристов через потребление электроэнергии, воды, оборота розничной торговли и общественного питания, вывоза ТБО и пассажирооборота общественного транспорта отдельно;

- используя интегральный коэффициент значимости для каждого из вышеприведенных расчетов, вычислить среднее значение численности туристов помесячно, что на наш взгляд, является наиболее объективным решением поставленной задачи, т.к. по каждому отдельному расчету (через ТБО, розничный товарооборот и т.д.) могут всплывать неизвестные нам случайные факторы, влияющие на потребление ресурса, которые нивелируются другими расчетами.



Рис. 6. Численность посетителей г. Геленджика по данным Администрации курорта и по расчету через потребление электроэнергии в 2008-2011 гг., чел.

Ниже приведены расчетные таблицы (табл. 6-10) по каждому виду услуг за 2008 г. с выводом конечного результата.

Таблица 6 Численность туристов, определенная через динамику оборота общественного питания в Геленджике в 2008 г.

Месяцы	Оборот общепита, сопоставимые цены, млн. руб.	Потребление местного населения, млн. руб.	Потребление туристов, тыс. руб.	Численность наличных туристов, тыс. чел.	Туристские прибытия, тыс. чел.
январь	6,71	6328,82	371,17	1,31	5,64
февраль	6,42	6328,82	100,45	0,35	1,52
март	8,85	6328,82	2521,70	8,92	38,37
апрель	10,51	6328,82	4190,78	14,83	63,78
май	18,14	6328,82	11819,78	41,83	179,88
июнь	19,81	6328,82	13482,54	47,71	205,19
июль	31,06	6328,82	24733,78	87,54	376,43
август	37,03	6328,82	30705,66	108,67	467,31
сентябрь	28,56	6328,82	22235,62	78,69	338,40
октябрь	18,63	6328,82	12303,09	43,54	187,24
ноябрь	7,20	6328,82	878,04	3,10	13,36
декабрь	6,83	6328,82	504,03	1,78	7,67

Предварительно данные по обороту общественного питания (предоставлены Администрацией МО Геленджик и профильными департаментами Администрации Краснодарского края) были приведены к сопоставимым ценам посредством индексов потребительских цен. В расчете удельное потребление местного жителя принято за 70,63 руб. Удельное потребление туриста в 4 раза выше, чем у местного жителя (по данным анкетирования туристов, сотрудников предприятий общественного питания и домохозяйств).

Таблица 7 Расчет численности туристов в г. Геленджик в 2008 г. через динамику оборота предприятий общественного питания

Месяцы	Оборот розничной торговли, млн. руб.	Оборот, генерируемый местным населением, тыс. руб.	Оборот, генерируемый туристами, тыс. руб.	Численность наличных туристов, тыс. чел.	Прибытия тыс. чел.
январь	122,21	99047,1	23152,9	17,45	75,1
февраль	100,69	99047,1	1645,3	1,24	5,3
март	106,40	99047,1	7353,8	5,54	23,8
апрель	100,89	99047,1	1845,5	1,39	6,0
май	131,36	99047,1	32318,7	24,36	104,8
июнь	150,21	99047,1	51165,9	38,57	165,9
июль	232,50	99047,1	133457,4	100,60	432,6
август	279,37	99047,1	180327,8	135,94	584,5
сентябрь	215,00	134400,0	80609,0	44,78	192,6
октябрь	172,20	138880,0	33329,5	17,91	77,1
ноябрь	151,25	143360,0	7894,1	4,11	17,7
декабрь	179,36	99047,1	31522,5	15,92	68,5

Таблица 8 Расчет численности туристов в Геленджике в 2008 г. через динамику вывоза ТБО

Месяцы	Вывоз ТБО всего, тыс. куб. м	Коэффициент сезонности удельного потребления местного населения	Вывоз ТБО, местное население, тыс. куб. м	Численность наличных туристов, тыс. чел.	Прибытия тыс. чел.
январь	15,81	0,8	14,93	5,21	22,42
февраль	18,64	0,9	16,79	11,07	47,62
март	25,94	1,1	20,53	32,50	139,75
апрель	23,98	0,9	16,79	43,14	185,52
май	22,18	0,8	14,93	43,53	187,18
июнь	23,37	0,7	13,06	61,84	265,92
июль	23,06	0,7	13,06	60,00	258,02
август	29,48	0,7	13,06	98,55	423,76
сентябрь	25,89	1,0	18,66	43,41	186,67
октябрь	16,10	0,8	14,93	7,03	30,24
ноябрь	15,80	0,8	14,93	5,24	22,55
декабрь	22,64	1,0	18,66	23,90	102,81

Таблица 9 Расчет численности туристов в Геленджике через потребление воды в 2008 г.

Месяцы	Реализовано воды всего, куб. м	Коэффициент изменчивости значения удельного потребления местного населения	Потребление воды местным населением, куб. м	Потребление, генерируемое туристами, куб. м	Численность наличных туристов, чел.	Прибытия, тыс. чел.
январь	299100	0,8	243082,1	56017,91	41296	177,57
февраль	308900	1,0	303852,6	5047,38	2976	12,81
март	316000	1,0	303852,6	12147,39	7164	30,80
апрель	322900	1,0	303852,6	19047,39	11233	48,30
май	333400	1,0	303852,6	29547,39	17425	74,93
июнь	396800	1,2	364623,1	32176,86	15813	67,99
июль	566800	1,4	425393,7	141406,35	59568	256,14
август	646400	1,4	425393,7	221006,30	93100	400,33
сентябрь	573000	1,2	364623,1	208376,90	102410	440,36
октябрь	414900	1,2	364623,1	50276,86	24709	106,25
ноябрь	345300	1,0	303852,6	41447,39	24443	105,10
декабрь	422700	1,0	303852,6	118847,40	70091	301,39

Таблица 10 Расчет численности туристов, посетивших Геленджик в 2008 г., через пассажирооборот общественного транспорта

Месяцы	Перевозки пассажиров всего, тыс. чел.	Коэффициент изменчивости значения удельного потребления местного населения	Перевозки, местное население, тыс. чел.	Поездки туристов, тыс. чел.	Численность наличных туристов, тыс. чел.	Прибытия, тыс. чел.
январь	452,7	0,8	354,4	98,3	19,87	85,45
февраль	450,4	1,0	443,0	7,4	1,48	6,41
март	556,5	1,0	443,0	113,5	22,94	98,66
апрель	539,9	1,0	443,0	96,9	19,58	84,23
май	619,8	1,0	443,0	176,8	35,74	153,71
июнь	896,0	0,9	398,7	497,3	100,56	432,43
июль	847,7	0,8	354,4	493,3	99,75	428,95
август	610,7	0,7	310,1	300,6	60,78	261,38
сентябрь	593,6	1,0	443,0	150,6	30,44	130,93
октябрь	491,0	1,0	443,0	48,0	9,69	41,70
ноябрь	449,1	1,0	443,0	6,1	1,22	5,26
декабрь	421,0	0,9	398,7	22,3	4,50	19,36

Следующий шаг - объединение результатов разных расчетов с вычислением средней величины посетителей. Расчет средней численности прибытий осуществляется по формуле средней арифметической взвешенной с применением весов статистической значимости для каждого вида услуг, определенных в соответствии с табл. 11. Расчет наиболее вероятной численности туристов, посетивших курорт, произведен по формуле (32), сводный расчет приведен в табл. 12 и на рис. 7.

	(32)

где x_i - численность посетителей, рассчитанная по данным о потреблении i-услуги;

f_i - статистическая значимость i-услуги в долях единицы;

n - количество участвующих в расчете услуг.

Таблица 11 Расчет показателей статистической значимости для каждого вида услуг, взятых для Геленджика

Наименование типа данных	Интегральный, нормированный относительно единицы показатель статистической значимости услуг
	общий для всех территорий	общий, взятый для Геленджика	частный, взятый для Геленджика
Объем услуг водоснабжения	0,13	0,13	0,22
Объем услуг водоотведения	0,13	-	-
Объем услуг электроснабжения	0,12	0,12	0,20
Персонал предприятий общепита	0,11	-	-
Персонал предприятий торговли	0,10	-	-
Объем услуг розничной торговли	0,10	0,10	0,17
Объем услуг общепита	0,10	0,10	0,17
Объем вывоза ТБО	0,08	0,08	0,14
Объем реализации хлеба	0,07	-	-
Объем услуг городского транспорта	0,06	0,06	0,10
Всего	1,00	0,59	1,00

Рис. 7. Рассчитанная различными способами в рамках метода остатка численность посетителей Геленджика в помесячной динамике, прибывших в период с января 2008 по декабрь 2011 гг., тыс. чел.

Таблица 12 Расчет наиболее вероятной численности прибытий в г. Геленджик в 2008 г., тыс. чел.

Месяцы	Объем туристского потока, рассчитанный на основе анализа совокупного потребления услуг	Средняя расчетная численность посетителей
	вывоза ТБО	оборота рознич- ной торговли	оборота обществен- ного питания	энерго- снабжения	водо- снабжения	пере-возок
январь	22,4	75,1	5,6	37,0	177,6	85,5	71,9
февраль	47,6	5,3	1,5	13,7	12,8	6,4	14,0
март	139,8	23,8	38,4	62,5	30,8	98,7	59,3
апрель	185,5	6,0	63,8	80,0	48,3	84,2	72,9
май	187,2	104,8	179,9	107,7	74,9	153,7	128,0
июнь	265,9	165,9	205,2	135,6	68,0	432,4	185,6
июль	258,0	432,6	376,4	211,4	256,1	429,0	315,2
август	423,8	584,5	467,3	298,4	400,3	261,4	412,0
сентябрь	186,7	192,6	338,4	188,2	440,4	130,9	264,0
октябрь	30,2	77,1	187,2	169,3	106,3	41,7	110,6
ноябрь	22,6	17,7	13,4	125,8	105,1	5,3	57,2
декабрь	102,8	68,5	7,7	71,0	301,4	19,4	109,8
Всего	1872,5	1753,9	1884,8	1500,6	2022,0	1748,6	1800,5

Расчет погрешности оценки туристского потока приведен в табл. 13.

Таблица 13 Характеристики расчетов туристского потока методом остатка, произведенных различными способами анализа совокупного потребления услуг

Показатели	Период
	2008	2009	2010	2011*	2008-2010**
Количество туристов, рассчитанное различными способами, тыс. чел.	по объему услуг вывоза ТБО	1873	1441	1803	1202	1706
	по объему услуг розничной торговли	1754	1646	1642	940	1681
	по объему услуг общественного питания	1885	1986	1404	2456	1758
	по объему услуг электроснабжения	1501	2184	2222	839	1969
	по объему услуг водоснабжения	2022	2507	2695	2200	2408
	по объему услуг общественного транспорта	1749	2315	1821	599	1962
Характеристики статистического распределения проведенных расчетов, тыс. чел.	средний расчет	1809	2162	2166	1500	2046
	разброс значений	522	1066	1291	1857	960
	минимальное значение	1501	1441	1404	599	1449
	максимальное значение	2022	2507	2695	2456	2408
	среднеквадратическое отклонение	204	356	460	706	340
	нижняя граница доверительного диапазона	1604	1806	1706	794	1705
	верхняя граница доверительного диапазона	2013	2519	2626	2206	2386
Характеристики статистического распределения, в % от среднего значения	разброс значений	29	49	60	124	46
	среднеквадратическое отклонение	11	16	21	47	16
	нижняя граница доверительного диапазона	89	84	79	53	84
	верхняя граница доверительного диапазона	111	117	121	147	116

Примечания: * - за период с января по июль 2011 г.;

** - в среднем для периода с января 2008 по декабрь 2010 г.



2. Метод регрессионного анализа.

Выполнение условий применения метода:

а) наличие следующей информации в предыстории (на временном периоде с января 2008 по июль 2011 г. - 42 месячных интервала):

- величина туристского потока;

- величина совокупного потребления территории в отраслях смежных с туризмом и в обеспечивающих отраслях (водоснабжение, водоотведение, электроэнергетика, вывоз ТБО, производство хлеба, перевозка пассажиров, общепит, розничная торговля);

б) наличие информации на расчетном периоде не потребовалось, так как для оценки точности метода применялись стандартные процедуры оценки регрессионных моделей.

Алгоритм применения метода:

а) расчет количества наличного населения для каждого периода n приведен в табл. 14;

б) расчет индексов величины наличного населения также осуществлен в табл. 14;

в) расчет агрегатного индекса потребления местного населения основан на следующей информации:

- на данных об объеме совокупного потребления, генерируемого наличным населением Геленджика в табл. 15;

- на расчете показателя значимости различных данных (данных о различных отраслях экономики) для оценки туристского потока методом регрессионного анализа (табл. 16);

- на расчете частных индексов (для каждого вида m потребляемой туристами продукции) и агрегатного индекса совокупного потребления (табл. 17);

Таблица 14 Расчет количества и индексов величины наличного населения в Геленджике

Интервал	Численность посетителей, чел.	Средний срок пребывания на курорте, дней	Средняя оборачиваемость посети телей, раз в мес.	Численность наличных посетителей, чел. (6 / 8)	Численность наличного местного населения, чел.(	Численность наличного населения, чел. () (9+10)	Индекс численности наличного населения () (11n / 110)
Год	месяц	размещенных в органи зованном секторе	размещенных в неорга низован ном секторе	однодневных экскурсантов	всего () (3+4+5)
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
2008	январь	9990	12600	2930	25520	8,8	3,4	7506	90000	97506	1,000
	февраль	6400	19850	4080	30330	8,8	3,4	8921	90000	98921	1,015
	март	10350	31730	8940	51020	8,8	3,4	15006	90000	105006	1,077
	апрель	10700	35810	8950	55460	8,8	3,4	16312	90000	106312	1,090
	май	16390	107430	19670	143490	8,8	3,4	42203	90000	132203	1,356
	июнь	52010	310760	82260	445030	8,8	3,4	130891	90000	220891	2,265
	июль	53180	390750	87260	531190	8,8	3,4	156232	90000	246232	2,525
	август	55730	475820	116450	648000	8,8	3,4	190588	90000	280588	2,878
	сентябрь	17400	249750	73910	341060	8,8	3,4	100312	90000	190312	1,952
	октябрь	12780	85600	29120	127500	8,8	3,4	37500	90000	127500	1,308
	ноябрь	8100	74370	19800	102270	8,8	3,4	30079	90000	120079	1,232
	декабрь	9150	76630	13970	99750	8,8	3,4	29338	90000	119338	1,224
2009	январь	10502	13120	3270	26892	8,8	3,4	7909	90000	97909	1,004
	февраль	6740	20560	4260	31560	8,8	3,4	9282	90000	99282	1,018
	март	10890	32870	9850	53610	8,8	3,4	15768	90000	105768	1,085
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
	апрель	11270	39740	9240	60250	8,8	3,4	17721	90000	107721	1,105
	май	17250	115870	21700	154820	8,8	3,4	45535	90000	135535	1,390
	июнь	54700	320170	89140	464010	8,8	3,4	136474	90000	226474	2,323
	июль	55980	500090	95620	651690	8,8	3,4	191674	90000	281674	2,889
	август	58670	531640	127530	717840	8,8	3,4	211129	90000	301129	3,088
	сентябрь	18310	252100	78430	348840	8,8	3,4	102600	90000	192600	1,975
	октябрь	13560	89500	32960	136020	8,8	3,4	40006	90000	130006	1,333
	ноябрь	8520	75300	25600	109420	8,8	3,4	32182	90000	122182	1,253
	декабрь	9238	71700	14800	95738	8,8	3,4	28158	90000	118158	1,212
2010	январь	11800	13760	3750	29310	8,8	3,4	8621	90000	98621	1,011
	февраль	7290	20940	4920	33150	8,8	3,4	9750	90000	99750	1,023
	март	11060	34930	11100	57090	8,8	3,4	16791	90000	106791	1,095
	апрель	12150	45870	10460	68480	8,8	3,4	20141	90000	110141	1,130
	май	19380	118640	23920	161940	8,8	3,4	47629	90000	137629	1,411
	июнь	60200	335690	92300	488190	8,8	3,4	143585	90000	233585	2,396
	июль	61105	573410	105800	740315	8,8	3,4	217740	90000	307740	3,156
	август	62480	611630	137740	811850	8,8	3,4	238779	90000	328779	3,372
	сентябрь	19440	254900	83490	357830	8,8	3,4	105244	90000	195244	2,002
	октябрь	15220	95750	40560	151530	8,8	3,4	44568	90000	134568	1,380
	ноябрь	9570	74370	32480	116420	8,8	3,4	34241	90000	124241	1,274
	декабрь	10380	85670	20350	116400	8,8	3,4	34235	90000	124235	1,274
2011	январь	12887	12704	4020	29611	8,8	3,4	8709	90000	98709	1,012
	февраль	6143	22583	6240	34966	8,8	3,4	10284	90000	100284	1,028
	март	12165	36532	12651	61348	8,8	3,4	18044	90000	108044	1,108
	апрель	14009	47498	9300	70807	8,8	3,4	20826	90000	110826	1,137
	май	21846	125490	31042	178378	8,8	3,4	52464	90000	142464	1,461
	июнь	68648	345249	118973	532870	8,8	3,4	156726	90000	246726	2,530
	июль	56322	592904	53382	702608	8,8	3,4	206649	90000	296649	3,042

Таблица 15 Объем совокупного потребления, генерируемого наличным населением Геленджика, для каждого периода n для каждого вида m потребляемой туристами продукции

Интервал	Объем совокупного потребления для каждого вида туристской продукции ()
Год	месяц	услуги жилищно-коммунального хозяйства и энергетики	реализация хлеба, тонн	перевозка пасса жиров, тыс.чел	выручка*,млн. руб.	численность персонала, чел.
		водоснабжение, куб. м	водоот ведение куб. м	энерге тика, тыс. кВт/ч	ТБО, тыс. куб. м			общепита	розничной торгов ли	общепита	розничной торгов ли
2008	январь	299100	282400	238009	16	462	453	421	402	7	122
	февраль	308900	275100	263973	19	460	450	464	405	7	102
	март	316000	294600	250388	26	500	557	503	415	9	109
	апрель	322900	322200	235771	24	501	540	1365	411	11	106
	май	333400	327900	214608	22	529	620	1373	413	19	140
	июнь	396800	381200	247433	23	635	896	1402	2248	21	162
	июль	566800	632800	305262	23	796	848	5398	3983	33	250
	август	646400	752500	350536	29	840	611	3568	3104	40	303
	сентябрь	573000	688600	262961	26	615	594	2348	1167	31	236
	октябрь	414900	475100	238354	16	524	491	1265	506	21	190
	ноябрь	345300	366400	251797	16	487	449	775	412	8	168
	декабрь	422700	440500	299373	23	519	421	531	391	8	200
2009	январь	241100	273400	255318	14	451	369	313	1118	8	209
	февраль	291200	287400	242588	14	426	421	322	1121	7	179
	март	282900	296800	270688	20	496	478	415	1128	10	195
	апрель	294700	324700	226004	17	498	515	618	1143	9	206
	май	321100	332500	192346	17	540	527	1067	1149	19	227
2009	июнь	436600	464400	260581	23	639	645	3153	3692	26	277
	июль	589200	667100	331257	25	826	760	4567	6011	44	395
	август	631500	717300	316631	25	856	698	3935	5146	43	431
	сентябрь	544100	652500	284978	31	630	882	2535	2108	25	314
	октябрь	412900	454200	221392	17	525	706	857	1041	18	246
	ноябрь	351100	366700	232160	16	500	500	545	1022	10	225
	декабрь	437400	454700	328628	23	510	466	367	997	7	272
2010	январь	247800	251200	219591	15	472	438	498	875	11	222
	февраль	300700	308500	251231	15	445	459	548	893	9	218
	март	288200	297000	246078	17	526	493	582	944	11	253
	апрель	306000	340700	237279	18	519	518	965	1207	14	247
	май	342900	362800	216673	20	569	577	996	1237	21	269
	июнь	477800	492200	277908	24	683	630	3073	3815	30	356
	июль	601000	670900	350663	29	875	790	4657	5622	38	477
	август	715300	785000	416644	29	872	852	3856	4713	39	513
	сентябрь	632000	713100	326795	30	655	715	2253	1994	31	401
	октябрь	421900	450700	247184	20	548	586	787	946	18	296
	ноябрь	383300	381100	240741	19	531	546	752	863	14	260
	декабрь	415600	435100	280126	20	552	504	454	798	7	291
2011	январь	284100	272100	252816	16	533	573	617	1128	10	254
	февраль	279000	287200	271594	16	514	546	625	1203	8	271
	март	314000	316000	272363	21	570	550	638	1248	12	283
	апрель	316400	331600	244133	18	581	577	855	1248	21	308
	май	336200	372500	234810	19	630	556	1331	1808	40	335
	июнь	471400	508500	290755	28	754	666	2235	3929	54	448
	июль	585000	657300	352324	20	954	844	4885	6513	65	503

Примечание: выручка приведена в ценах января 2008 г. (путем дефлирования фактической выручки в указанных отраслях по индексам потребительских цен в Краснодарском крае; приложение В).

Таблица 16 Расчет показателя значимости различных данных для оценки туристского потока методом регрессионного анализа

Наименование типа данных	Коэффициенты статистической значимости данных	Интегральный показатель ()
	адекват ность данных	полнота данных	устойчивость зависимости данных от величины туристского потока	интенсивность зависимости данных от величины туристского потока	среднее значение ((2+3+4+5)/“4”)	нормиро ванное относительно единицы значение (6n / ?6n)
Объем услуг водоснабжения	9,8	10,0	8,7	7,3	8,9	0,13
Объем услуг водоотведения	9,7	9,9	8,6	6,5	8,7	0,13
Объем услуг электроснабжения	8,5	10,0	9,3	3,1	7,9	0,12
Численность персонала предприятий общепита	3,5	9,2	7,3	9,0	7,2	0,11
Численность персонала предприятий торговли	4,2	9,0	5,8	6,9	6,5	0,10
Объем услуг розничной торговли	2,5	8,0	8,9	7,0	6,6	0,10
Объем услуг общепита	1,7	7,6	6,0	10,0	6,3	0,10
Объем вывоза ТБО	3,1	3,4	7,1	8,8	5,6	0,08
Объем реализации хлеба	1,3	0,7	9,1	6,3	4,3	0,07
Объем услуг городского транспорта	0,7	2,9	7,7	3,1	3,6	0,06
Всего	x	x	x	x	65,7	1,00

Таблица 17 Расчет агрегатного индекса объема совокупного потребления, генерируемого наличным населением Геленджика

Интервал	Индексы совокупного потребления для каждого вида туристской продукции ()	Агрегатный индекс ()
Год	месяц	водоснабжения	водоотведения	энергетики	ТБО	потребения хлеба	перевозки пассажиров	выручки общепита	выручки розничной торговли	численности персонала общепита	численности персонала торговли
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
2008	январь	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
	февраль	1,033	0,974	1,109	1,180	0,997	0,995	0,997	0,995	0,970	0,833	1,002
	март	1,057	1,043	1,052	1,642	1,082	1,229	1,082	1,229	1,358	0,895	1,157
	апрель	1,080	1,141	0,991	1,518	1,084	1,193	1,084	1,193	1,642	0,863	1,151
	май	1,115	1,161	0,902	1,404	1,144	1,369	1,144	1,369	2,881	1,143	1,301
	июнь	1,327	1,350	1,040	1,479	1,375	1,979	1,375	1,979	3,179	1,322	1,543
	июль	1,895	2,241	1,283	1,460	1,722	1,873	1,722	1,873	4,985	2,046	1,966
	август	2,161	2,665	1,473	1,866	1,817	1,349	1,817	1,349	5,985	2,475	2,117
	сентябрь	1,916	2,438	1,105	1,639	1,331	1,311	1,331	1,311	4,672	1,928	1,756
	октябрь	1,387	1,682	1,001	1,019	1,134	1,085	1,134	1,085	3,075	1,558	1,337
	ноябрь	1,154	1,297	1,058	1,000	1,054	0,992	1,054	0,992	1,194	1,374	1,069
	декабрь	1,413	1,560	1,258	1,433	1,122	0,930	1,122	0,930	1,134	1,633	1,232
2009	январь	0,806	0,968	1,073	0,860	0,977	0,815	0,977	0,815	1,179	1,712	1,033
	февраль	0,974	1,018	1,019	0,896	0,923	0,930	0,923	0,930	1,015	1,467	1,006
	март	0,946	1,051	1,137	1,250	1,074	1,056	1,074	1,056	1,522	1,596	1,160
	апрель	0,985	1,150	0,950	1,088	1,077	1,138	1,077	1,138	1,403	1,687	1,148
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
2009	май	1,074	1,177	0,808	1,095	1,169	1,164	1,169	1,164	2,761	1,854	1,302
	июнь	1,460	1,644	1,095	1,440	1,383	1,424	1,383	1,424	3,881	2,268	1,637
	июль	1,970	2,362	1,392	1,602	1,787	1,678	1,787	1,678	6,567	3,235	2,213
	август	2,111	2,540	1,330	1,603	1,852	1,542	1,852	1,542	6,388	3,524	2,222
	сентябрь	1,819	2,311	1,197	1,979	1,363	1,948	1,363	1,948	3,761	2,571	1,867
	октябрь	1,380	1,608	0,930	1,101	1,137	1,559	1,137	1,559	2,642	2,013	1,393
	ноябрь	1,174	1,299	0,975	1,037	1,083	1,104	1,083	1,104	1,493	1,839	1,151
	декабрь	1,462	1,610	1,381	1,470	1,104	1,028	1,104	1,028	1,104	2,229	1,310
2010	январь	0,828	0,890	0,923	0,952	1,021	0,968	1,021	0,968	1,567	1,813	1,091
	февраль	1,005	1,092	1,056	0,922	0,963	1,014	0,963	1,014	1,358	1,780	1,100
	март	0,964	1,052	1,034	1,091	1,139	1,089	1,139	1,089	1,642	2,071	1,196
	апрель	1,023	1,206	0,997	1,132	1,123	1,144	1,123	1,144	2,104	2,021	1,229
	май	1,146	1,285	0,910	1,297	1,231	1,275	1,231	1,275	3,164	2,201	1,398
	июнь	1,597	1,743	1,168	1,502	1,477	1,392	1,477	1,392	4,478	2,915	1,770
	июль	2,009	2,376	1,473	1,836	1,893	1,745	1,893	1,745	5,612	3,905	2,248
	август	2,392	2,780	1,751	1,852	1,887	1,882	1,887	1,882	5,881	4,194	2,415
	сентябрь	2,113	2,525	1,373	1,888	1,418	1,579	1,418	1,579	4,597	3,282	1,999
	октябрь	1,411	1,596	1,039	1,293	1,185	1,294	1,185	1,294	2,672	2,420	1,449
	ноябрь	1,282	1,350	1,011	1,193	1,150	1,206	1,150	1,206	2,119	2,125	1,287
	декабрь	1,390	1,541	1,177	1,289	1,194	1,113	1,194	1,113	1,015	2,377	1,287
2011	январь	0,950	0,964	1,062	1,029	1,153	1,266	1,153	1,266	1,463	2,078	1,192
	февраль	0,933	1,017	1,141	1,015	1,112	1,206	1,112	1,206	1,254	2,214	1,168
	март	1,050	1,119	1,144	1,352	1,234	1,215	1,234	1,215	1,746	2,314	1,290
	апрель	1,058	1,174	1,026	1,114	1,258	1,275	1,258	1,275	3,090	2,516	1,380
	май	1,124	1,319	0,987	1,221	1,363	1,228	1,363	1,228	5,940	2,745	1,677
	июнь	1,576	1,801	1,222	1,747	1,631	1,471	1,631	1,471	8,030	3,668	2,174
	июль	1,956	2,328	1,480	1,295	2,064	1,864	2,064	1,864	9,701	4,117	2,592

- в результате многофакторного регрессионного моделирования получены следующие результаты:

- найдены значения свободных членов формулы регрессии (уравнение 3):

	(33)

где  - зависимая (искомая) переменная (индекс величины наличного населения);

 - факторная (объясняющая) переменная (индекс совокупного потребления);

- построен график соотношения расчетного (полученного с помощью регрессионной модели) и фактического количества посетителей (рис. 8), сводная характеристика полученных (предсказываемых регрессионной моделью) значений отображены в табл. 18, оценка качества прогноза и его ошибки с вероятностью 97,7% проведены в табл. 19;

Рис. 8. Соотношение расчетного и фактического количества посетителей Геленджика в период с 2008 по 2011 гг. (помесячно), чел.

Таблица 18 Сводная характеристика полученных (предсказываемых регрессионной моделью) значений

Интервал	Фактический агрегатный индекс совокупного потребления ("x" по формуле 33)	Расчетный индекс величины наличного населения ("y" по формуле 33)	Численность наличного населения в базовый период (в январе 2008 г.), чел.	Расчетная величина наличного населения, чел. (4 · 5)	Средняя оборачиваемость посетителей, раз в мес.	Расчетное количество всех посетителей, чел. ((6 - 5) · 7)	Фактическая численность туристов, чел.	Отклонение расчет-факт, чел. (9 - 8)
год	месяц
2008	январь	1,000	1,044	97506	101796	3,4	14587	25520	10933
	февраль	1,012	1,058	97506	103176	3,4	19278	30330	11052
	март	1,066	1,119	97506	109150	3,4	39589	51020	11431
	апрель	1,078	1,133	97506	110439	3,4	43974	55460	11486
	май	1,306	1,400	97506	136555	3,4	132768	143490	10722
	июнь	2,088	2,384	97506	232451	3,4	458813	445030	-13783
	июль	2,312	2,680	97506	261351	3,4	557072	531190	-25882
	август	2,615	3,091	97506	301426	3,4	693327	648000	-45327
	сентябрь	1,818	2,035	97506	198399	3,4	343036	341060	-1976
	октябрь	1,265	1,351	97506	131738	3,4	116390	127500	11110
	ноябрь	1,199	1,274	97506	124202	3,4	90767	102270	11503
	декабрь	1,193	1,266	97506	123454	3,4	88223	99750	11527
2009	январь	1,004	1,048	97506	102189	3,4	15924	26892	10968
	февраль	1,016	1,062	97506	103529	3,4	20480	31560	11080
	март	1,073	1,127	97506	109902	3,4	42146	53610	11464
	апрель	1,090	1,147	97506	111834	3,4	48716	60250	11534
	май	1,335	1,436	97506	139987	3,4	144436	154820	10384
2009	июнь	2,137	2,449	97506	238766	3,4	480286	464010	-16276
	июль	2,624	3,105	97506	302707	3,4	697685	651690	-45995
	август	2,796	3,342	97506	325841	3,4	776340	717840	-58500
	сентябрь	1,839	2,061	97506	200914	3,4	351587	348840	-2747
	октябрь	1,287	1,377	97506	134301	3,4	125104	136020	10916
	ноябрь	1,218	1,296	97506	126330	3,4	98001	109420	11419
	декабрь	1,182	1,254	97506	122264	3,4	84178	95738	11560
2010	январь	1,010	1,055	97506	102883	3,4	18282	29310	11028
	февраль	1,020	1,066	97506	103987	3,4	22034	33150	11116
	март	1,082	1,138	97506	110914	3,4	45587	57090	11503
	апрель	1,111	1,172	97506	114238	3,4	56889	68480	11591
	май	1,354	1,458	97506	142152	3,4	151795	161940	10145
	июнь	2,200	2,532	97506	246854	3,4	507785	488190	-19595
	июль	2,854	3,423	97506	333767	3,4	803288	740315	-62973
	август	3,040	3,684	97506	359207	3,4	889784	811850	-77934
	сентябрь	1,862	2,090	97506	203827	3,4	361491	357830	-3661
	октябрь	1,327	1,425	97506	138989	3,4	141043	151530	10487
	ноябрь	1,236	1,317	97506	128419	3,4	105104	116420	11316
	декабрь	1,236	1,317	97506	128413	3,4	105084	116400	11316
2011	январь	1,011	1,056	97506	102969	3,4	18576	29611	11035
	февраль	1,025	1,072	97506	104509	3,4	23811	34966	11155
	март	1,093	1,150	97506	112154	3,4	49805	61348	11543
	апрель	1,117	1,179	97506	114919	3,4	59205	70807	11602
	май	1,396	1,509	97506	147171	3,4	168861	178378	9517
	июнь	2,316	2,686	97506	261920	3,4	559008	532870	-26138
	июль	2,756	3,287	97506	320488	3,4	758141	702608	-55533



Таблица 19 Значения доверительного диапазона расчетных значений численности посетителей для вероятности совпадения с фактическим значением 97,7%

Интервал	Расчетный индекс величины наличного населения	Расчетная величина наличного населения, чел.	Расчетное количество всех посетителей, чел.	Фактическая численность туристов, чел.
год	месяц	минималь ное значение	максималь ное значение	минималь ное значение	максимальное значение	инималь ное значение	максимальное значение
2008	январь	0,388	1,399	37816	136400	0	132240	25520
	февраль	0,396	1,407	38604	137161	0	134826	30330
	март	0,563	1,569	54893	152950	0	188509	51020
	апрель	0,588	1,593	57314	155306	0	196522	55460
	май	0,816	1,816	79543	177078	0	270544	143490
	июнь	1,139	2,137	111031	208321	45985	376772	445030
	июль	1,815	2,824	176966	275340	270166	604636	531190
	август	2,116	3,137	206359	305919	370099	708604	648000
	сентябрь	1,581	2,584	154162	251913	192630	524985	341060
	октябрь	0,938	1,937	91443	188828	0	310495	127500
	ноябрь	0,542	1,548	52862	150973	0	181789	102270
	декабрь	0,717	1,720	69959	167661	0	238529	99750
2009	январь	0,417	1,427	40692	139179	0	141688	26892
	февраль	0,407	1,418	39712	138231	0	138466	31560
	март	0,592	1,597	57720	155701	0	197864	53610
	апрель	0,583	1,588	56816	154821	0	194871	60250
	май	0,804	1,804	78390	175942	0	266681	154820
	июнь	1,319	2,318	128611	225978	105758	436804	464010
2009	июль	2,238	3,265	218239	318401	410491	751042	651690
	август	2,282	3,311	222460	322851	424843	766173	717840
	сентябрь	1,685	2,690	164268	262264	226992	560179	348840
	октябрь	1,014	2,012	98863	196190	4615	335525	136020
	ноябрь	0,658	1,661	64170	161995	0	219264	109420
	декабрь	0,838	1,838	81698	179199	0	277757	95738
2010	январь	0,495	1,503	48285	146530	0	166682	29310
	февраль	0,535	1,542	52173	150305	0	179518	33150
	март	0,657	1,660	64026	161856	0	218790	57090
	апрель	0,751	1,753	73241	170880	0	249472	68480
	май	0,999	1,997	97369	194706	0	330479	161940
	июнь	1,555	2,557	151636	249335	184043	516220	488190
	июль	2,273	3,302	221615	321961	421972	763146	740315
	август	2,560	3,607	249650	351731	517291	864365	811850
	сентябрь	1,936	2,949	188728	287525	310157	646066	357830
	октябрь	1,064	2,062	103766	201069	21284	352114	151530
	ноябрь	0,854	1,854	83318	180796	0	283188	116420
	декабрь	0,809	1,810	78915	176459	0	268442	116400
2011	январь	0,653	1,656	63656	161493	0	217557	29611
	февраль	0,637	1,641	62159	160032	0	212587	34966
	март	0,808	1,809	78833	176377	0	268163	61348
	апрель	1,000	1,999	97530	194866	83	331023	70807
	май	1,475	2,476	143840	241397	157535	489231	178378
	июнь	2,254	3,282	219733	319975	415574	756396	532870
	июль	2,996	4,078	292164	397584	661837	1020266	702608

Коэффициент детерминации регрессионной модели R² составляет 99%, стандартная ошибка прогноза составляет 14,4%, То есть доверительный диапазон с вероятностью 66,7% составляет ±14,4% от расчетного количества посетителей.

Определение среднего расчетного количества посетителей (при суммировании помесячных значений в годовые) и его доверительного диапазона, полученного на основе значений стандартной ошибки, представлено в табл. 20 и на рис. 9.

Таблица 20 Наиболее вероятное значение количества посетителей в Геленджике и его доверительного диапазона (для вероятности совпадения с фактическим значением 66,7%) в период с 2008 по 2011 гг.

Период, год	Расчетное количество всех посетителей, чел.	Фактическая численность туристов, чел.	Отклонение: расчет (наиболее вероятное значение) - факт (5 - 2)
	среднее расчетное значение	минимальное значение	максимальное значение		в абсолютных единицах, чел.	в относительных единицах
1	2	3	4	5	6	7
2008	2597824	2223737	2971911	2600620	2796	0,1
2009	2884883	2469460	3300306	2850690	-34193	-1,2
2010	3208166	2746190	3670142	3132505	-75661	-2,4
2011*	1637407	1401620	1873194	1610588	-26819	-1,7
2008-2010**	2896958	2479796	3314120	2861272	-35686	-1,2

* - за период с января по июль 2011 г.;

** - в среднем для периода с января 2008 по декабрь 2010 г.

Таким образом, в результате метода регрессионного анализа получены расчетные значения величины туристского потока, степень различия которых от фактических значений не превышает 2,5% (в годовом исчислении) при среднем отклонении 1,2%.



Рис. 9. Соотношение расчетного и фактического количества посетителей Геленджика в период с 2008 по 2011 гг. (по годам), чел.

Столь низкие значения погрешности метода регрессионного анализа и высокий уровень детерминации модели (R² около 99%) могут быть объяснены следующими причинами:

- либо исходные данные о совокупном потреблении в Геленджике, предоставленные Администрацией муниципалитета и профильными департаментами Администрации Краснодарского края, содержат внутреннюю логическую взаимообусловленность, закономерную (от года в год) не зависящую от реального положения дел повторяемость (линейная стабильность роста туристского потока хорошо видна на рис. 9). Регрессионный анализ в настоящем исследовании направлен на выявление зависимости между количеством туристов и величиной совокупного потребления всей территорией. Следовательно, чтобы значения предоставленной информации были сфабрикованы источниками данных, необходимо внесение абсолютно одинаковых изменений как в статистические отчеты о туризме, так и в отчеты о совокупном потреблении муниципального района (выручке общественного питания и розничной торговли, объеме производства хлеба, осуществленных пассажирских перевозок, оказанию услуг водоснабжения и водоотведения и т.д.). Однако такое внесение согласованных изменений во все исходные данные различными подразделениями органов власти видится маловероятным;

- либо в ходе вычислений произведена ошибка, оказывающая критичное влияние на выводы регрессионного анализа. Чтобы предупредить повторение вычислительной ошибки, если таковая имеется, авторами в настоящем пункте приводится полный алгоритм применения метода регрессионного анализа. В таблицах приводится подробный разбор вычислений, чтобы устранить возможные обвинения в ошибочности математических расчетов;

- либо в ходе регрессионного моделирования достигнуты оптимальные характеристики адекватности и полноты исходных данных, максимальное соответствие типа математической формулы физическому смыслу рассматриваемого явления, безукоризненная обработка данных и интерпретация полученных результатов. Событие исключительно редкое в статистических исследованиях, сопряженных с социально-экономическим анализом туризма.

3. Метод распределения.

Выполнение условий применения метода:

- для апробации представленного метода (на примере данных о транспортных перевозках) была запрошена информация о количестве лиц, посетивших территорию Геленджика в туристских целях (которые использовали для прибытия на курорт тот или иной вид транспорта: авиационный, железнодорожный, автомобильный), однако соответствующая требованиям данного метода (касающихся помесячного представления данных по каждой рассматриваемой курортной территории) информация была предоставлена только по авиационным перевозкам;

- информация о наиболее вероятной доле полностью охваченной обследованием группы туристов, прибывших на курорт при помощи авиационного транспорта, в общем количестве посетителей была получена путем проведения анкетирования туристов (прил. 6). Алгоритм расчета представлен в табл. 21.

Таблица 21 Расчет количества туристов, отдыхавших в Геленджике в 2010-2011 гг., на основе метода распределения

Период	Количество прибывших авиационным транспортом, чел.	Количество туристов, прибывших авиатранспортом и отдыхавших в Геленджике	Количество всех туристов, отдыхавших в Геленджике (7 / 8)
год	месяц	всего*	из них	доля от всех прибывших в Геленджикский аэропорт p***	численность, чел. (5 · 6)	доля от всех отдыхающих в Геленджике ()
			местные жители**	туристы () (3 - 4)
1	2	3	4	5	6	7	8	9
2010	январь	x	x	x	x	x	x	x
	февраль	x	x	x	x	x	x	x
	март	x	x	x	x	x	x	x
	апрель	x	x	x	x	x	x	x
	май	x	x	x	x	x	x	x
	июнь	10345	800	9545	0,85	8113	0,025	324530
	июль	16054	800	15254	0,85	12966	0,025	518636
	август	16037	800	15237	0,85	12951	0,025	518058
	сентябрь	10429	1200	9229	0,95	8768	0,025	350702
	октябрь	4871	1200	3671	0,95	3487	0,025	139498
	ноябрь	3513	1200	2313	0,95	2197	0,025	87894
	декабрь	2336	1200	1136	0,95	1079	0,025	43168
2011	январь	2764	1200	1564	0,95	1486	0,025	59432
	февраль	3329	1200	2129	0,95	2023	0,025	80902
	март	4991	1200	3791	0,95	3601	0,025	144058
	апрель	5700	1200	4500	0,95	4275	0,025	171000
	май	10348	800	9548	0,95	9071	0,025	362824
	июнь	24807	800	24007	0,85	20406	0,025	816238
	июль	25475	800	24675	0,85	20974	0,025	838950

Примечания к табл. 21: * - поскольку аэропорт в Геленджике начал свою работу с середины 2010 г. расчет методом распределения за предыдущий период невозможен;

** - в том числе жители краснодарского края (соседних с Геленджиком районов), которые воспользовались авиационным транспортом в нетуристских целях;

*** - доля альтернативного признака с положительным ответом на вопрос о туристских целях поездки.

Расчет погрешности проводится в соответствии с 1-ой техникой метода согласования (п. 1.1). Найдем сначала с вероятностью 95% погрешность расчета количества местных жителей, воспользовавшихся авиационным транспортом (при опросе 8 экспертов оказалась равна 6721):

	(34)

Далее найдем с вероятностью 95% погрешность расчета доли туристов от всех прибывших в Геленджикский аэропорт (при опросе пассажиров в соответствии с анкетой в прил. 6), применив формулу (35) расчета дисперсии альтернативного признака:

	(35)
	(36)

Далее найдем с вероятностью 68% погрешность расчета доля от всех отдыхающих в Геленджике (при опросе пассажиров в соответствии с анкетой в прил. 6), применив формулу (37) расчета дисперсии альтернативного признака:

	(37)
	(38)



Итоговая погрешность расчетов для верхней границы с вероятностью 66,8% составит:

Итоговая погрешность расчетов для нижней границы с вероятностью 66,8% составит:

Определение среднего расчетного количества и его доверительного диапазона, полученного на основе значений погрешности метода распределения, представлено в табл. 22 и на рис. 10.

Рис. 10. Соотношение расчетного методом распределения и фактического количества посетителей Геленджика в период с 2010 по 2011 гг. (по годам), чел.

Таблица 22 Наиболее вероятное значение количества туристов в Геленджике и его доверительный диапазон (для вероятности совпадения с фактическим значением 66,8%) в период с 2010 по 2011 г., рассчитанные методом распределения