Статистический анализ в сфере туризма программа

Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"
Факультет менеджмента
Программа дисциплины
«Статистический анализ в сфере туризма»
для направления 080200.68 «Менеджмент» подготовки магистра
для магистерской программы «Экономика впечатлений: менеджмент в
индустрии гостеприимства и туризме»
Автор программы: к.э.н. Фурманов К.К. ([email protected])
Рекомендована секцией УМС
«Математические и статистические
методы в экономике»
Одобрена на заседании кафедры
математической экономики и
эконометрики
Председатель
Поспелов И.Г.
Зав. кафедрой
Канторович Г.Г.
«_____» __________________ 2013 г.
«____»_________________2013 г.
Утверждена УС факультета
менеджмента
Ученый секретарь
« ____» ___________________2013 г.
Москва, 2013
1
1. Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и
умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных
ассистентов и студентов направления подготовки магистра 080200.68 «Менеджмент»,
обучающихся по магистерской программе «Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии
гостеприимства и туризме», изучающих дисциплину «Статистический анализ в сфере туризма»
Программа разработана в соответствии с:
 со стандартами НИУ ВШЭ,
 с общей образовательной программой направления 080200.68 – «Менеджмент» подготовки
магистров, обучающихся по магистерской программе «Экономика впечатлений:
менеджмент в индустрии гостеприимства и туризма»;
 рабочим учебным планом (РУП) университета и факультета менеджмента по направлению
подготовки магистров специализации «Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии
гостеприимства и туризма», утверждённым в 2013 г.
2. Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины «Статистический анализ в сфере туризма» являются:
 знания возможностей и границ применимости методов прикладной статистики в
приложении к анализу туристической отрасли,
 знания основных статистических и эконометрических методов анализа спроса на туризм,
 навыки описания и прогнозирования динамики статистических показателей,
 знакомство с исследовательской литературой в области количественного анализа туризма.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
В результате изучения курса студент должен:
- знать основные подходы к эконометрическому моделированию туризма,
- уметь интерпретировать результаты статистических исследований,
- приобрести навыки статистического анализа данных и прогнозирования,
- уметь применять количественные методы к анализу туристической отрасли.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция
Способен рефлексировать (оценивать и
перерабатывать) освоенные научные
методы и способы деятельности
Способен к самостоятельному освоению
новых методов исследования,
изменению научного и научнопроизводственного профиля своей
деятельности
Способен выявлять данные,
необходимые для решения
поставленных исследовательских задач в
сфере управления; осуществлять сбор
данных, как в полевых условиях, так и
из основных источников социальноэкономической информации: отчетности
организаций различных форм
Код по ФГОС/ НИУ
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
СК-1
Семинары, выполнение домашнего задания
СК-3
Выполнение домашнего задания
ПК-11
Занятия в компьютерном классе и выполнение
домашнего задания
2
Компетенция
Формы и методы обучения, способствующие
формированию и развитию компетенции
Код по ФГОС/ НИУ
собственности, ведомств и т.д., баз
данных, журналов, и др., анализ и
обработку этих данных, информацию
отечественной и зарубежной статистики
о социально-экономических процессах и
явлениях
Способен использовать методы
количественного и качественного
анализа и моделирования,
теоретического и экспериментального
исследования в сфере управления
Способен представлять результаты
проведенного исследования в виде
отчета, статьи или доклада
ПК-13
Лекции, семинары, компьютерные занятия,
домашнее задание
ПК-14
Компьютерные занятия, домашнее задание
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Для магистерской программы «Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства
и туризме» настоящая дисциплина является дисциплина по выбору.
Изучение настоящей дисциплины основывается на дисциплине «Эконометрика»
Для освоения учебной дисциплины студенты должны владеть следующими навыками и
компетенциями:
- знание основ теории вероятностей, математической статистики и эконометрики,
- умение работать в Microsoft Excel,
- умение поиска и изучения научно-исследовательской литературы.
5. Тематический план учебной дисциплины
№
Название темы
Лекции
1
Основные задачи статистического анализа в сфере
туризма
Основы статистического оценивания и
описательной статистики
Проверка гипотез
Анализ статистических связей
Количественные методы прогнозирования
туристических потоков
Эконометрическое моделирование спроса на
туризм
Обзор методов количественного анализа
туристической отрасли
Итого
2
2
3
4
5
6
7
Семинары
Самостоятельная
работа
4
Всего
Часов
6
4
4
14
34
4
4
4
4
4
4
12
12
20
22
28
40
4
4
20
40
2
4
14
24
24
24
96
144
6. Формы контроля знаний студентов
Тип
контроля
Текущий
(неделя)
Форма
контроля
Контрольная
работа
1
2
1 год
3
*
4
1
2 год
2 3
Кафедра
Параметры **
4
Письменная работа, 120
минут
Эссе
3
Промежуточный
Итоговый
Реферат
Коллоквиум
Домашнее
задание
Зачет
Экзамен
Зачет/ Экзамен
[Оставьте
нужное]
*
зачёт
Письменный зачёт, 120 мин.
6.1. Критерии оценки знаний, навыков.
Контрольная работа предназначена для проверки усвоения основ статистики (темы 1-3) и
проводится в конце третьего модуля, включает тест и задачи вычислительного характера.
Домашнее задание соответствует темам 1-5, предназначено для выполнения на компьютере и
предполагает самостоятельное проведение студентом статистического исследования на основании
реальных данных и написание отчёта.
Зачёт проводится как письменная работа, охватывающая все темы курса, включающая тесты,
открытые вопросы, задачи. Задания направлены на проверку 1) усвоения основных понятий и
методов статистики, 2) способности учащегося интерпретировать результаты исследований, 3)
знания мирового опыта исследований в области статистического моделирования туризма.
7. Содержание дисциплины
Тема 1. Задачи статистического анализа в сфере туризма.
Возможности и ограничения статистических методов в анализе туризма: исследовании и
прогнозировании спроса на туристические блага, изучении потребительских предпочтений.
Источники данных для статистического анализа.
Тема 2. Основы статистического оценивания и описательной статистики.
Оценивание параметров генеральной совокупности на основании выборки. Точечное и
интервальное оценивание параметров. Свойства оценок. Основные описательные статистики и
способы наглядного представления данных.
Тема 3. Проверка гипотез.
Основные понятия, используемые при проверке статистических гипотез: основная и
альтернативная гипотезы, статистический критерий, ошибки первого и второго рода, уровень
значимости и мощность критерия. Проверка гипотез о генеральном среднем, дисперсии, доле.
Сравнение выборок с помощью проверки гипотез.
Тема 4. Анализ статистических связей.
Методы наглядного представления статистических связей: таблицы сопряжённости, диаграммы
рассеяния. Корреляционный анализ и способы измерения тесноты связей: коэффициенты
корреляции Пирсона, Спирмена, Крамера. Регрессионный анализ: оценивание параметров и
проверка гипотез в рамках классической линейной нормальной регрессионной модели.
Регрессионная диагностика.
Тема 5. Количественные методы прогнозирования туристических потоков.
Количественные и качественные методы прогнозирования: преимущества и недостатки. Наивные
прогнозы. Классическое разложение временного ряда: тренд, циклическая, сезонная и случайная
составляющие. Выделение компонент временного ряда. Регрессионные модели тренда и сезонных
колебаний. Экспоненциальное сглаживание и модель Хольта-Винтерса. Представление о
4
методологии Бокса-Дженкинса и моделях интегрированной авторегрессии скользящего среднего
(ARIMA).
Тема 6. Эконометрическое моделирование спроса на туризм.
Функция спроса на туристическое благо с точки зрения экономической теории, её оценивание
эконометрическими методами. Статистически измеряемые характеристики спроса на туризм:
число поездок, число ночей, затраты на туристические блага. Примеры эконометрических моделей
спроса на туризм из отечественных и мировых исследований.
Тема 7. Обзор методов количественного анализа туристической отрасли
Представление о методах классификации и снижения размерности, их применении в анализе
туризма. Результаты сравнительных исследований точности различных методов прогнозирования
туристических потоков.
Основная литература
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 2007.
2. Newbold P. Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall, 2007.
3. Vanhove, N. The Economics of Tourism Destinations. Amsterdam: Elsevier, 2nd ed, 2011.
Дополнительная литература
4. Айвазян С.А., .Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для
вузов: В 2 т. 2-е изд. – М : ЮНИТИ_ДАНА, 2001.
5. Мидлтон М.Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft Excel для Office XP.
Перевод с англ. под ред. Г.М. Кобелькова. – М.: БИНОМ. Лабораторий знаний, 2005.
6. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере, 3-е изд. Под ред. В.Э. Фигурнова. –
М.: ИНФРА-М, 2003.
7. Шведов А.С. Теория вероятностей и математическая статистика, 2-е изд. - М.: Изд. дом ГУ
ВШЭ, 2005.
8. Maddala G.S. Introduction to Econometrics, 2nd ed. MacMillan, 1988.
9. Song H., S.F. Witt. Tourism demand modeling and forecasting: modern econometric approaches –
Elsevier, 2000.
10. Witt S.F., C.A. Witt (2005). Forecasting tourism demand: a review of empirical research.
International Journal of Forecasting, 11(3), 447 – 475.
8. Образовательные технологии.
Курс предполагает использование, прежде всего, тех технологий, что проверены временем – то
есть, проведения традиционных лекционных и семинарских занятий. Впрочем, предполагается,
что часть семинарских занятий должна проводиться в компьютерных классах для
непосредственного знакомства учащихся с программными реализациями статистических методов.
9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента.
9.1. Тематика заданий текущего контроля.
Примеры заданий для контрольной работы.
№1. Квартальные данные о средней стоимости авиаперелёта из России в Германию с I квартала
2000 года по IV квартал 2011 года представляют пример:
а) порядковых данных,
б) временного ряда,
5
в) пространственной выборки,
г) панельных данных.
№2. При проверке гипотез на уровне значимости 10%:
а) вероятность принять альтернативную гипотезу, когда она верна, составляет 90%.
б) вероятность принять альтернативную гипотезу, когда она верна, составляет 10%.
в) вероятность отвергнуть основную гипотезу, когда она верна, составляет 10%.
г) вероятность отвергнуть основную гипотезу, когда она верна, составляет 90%.
№3. При опросе 120 посетителей некоторой туристической зоны 30 респондентов указали, что
основной причиной, по которой они выбрали именно эту зону для визита, была ценовая
доступность. Постройте 95% доверительный интервал для доли таких респондентов в
генеральной совокупности.
№4. После обновления внешнего вида своего сайта туристическая компания провела опрос
клиентов, давший следующий результаты:
70 клиентов ответили, что новый вариант сайта им представляется более удобным, чем
предыдущий,
80 клиентов не заметили существенной разницы,
50 клиентов решили, что изменения ухудшили сайт.
а) Рассмотрим статистический признак «отношение к изменению сайта». Является ли он
количественным, порядковым, номинальным?
б) Один из руководителей компании уверен, что новый дизайн сайта имеет смысл оставлять
только в том случае, если не более 20% клиентов окажутся недовольны нововведением. Даёт ли
проведённое исследование основание считать, что доля недовольных превышает 20%? Меньше,
чем 20%? Используйте уровень значимости 5%.
Пример домашнего задания.
По квартальным данным о количестве въездов иностранных туристов в Великобританию за 19802006 годы постройте прогноз этого показателя на два года вперёд с помощью:
а) линейной регрессионной модели тренда и сезонности,
б) модели Хольта-Винтерса.
Сравните прогнозы с реальными данными за 2007 и 2008 годы. Определите, какой метод дал более
точной прогноз с точки зрения а) средней абсолютной ошибки, б) средней квадратической
ошибки.
9.2. Вопросы для оценки качества усвоения дисциплины.
1. Типы статистических данных: пространственная выборка, временной ряд, панельные данные.
Виды выборок: простая случайная, стратифицированная.
2. Количественные, порядковые и номинальные статистические признаки.
3. Статистические оценки, их свойства: несмещённость, состоятельность, эффективность.
4. Выборочные характеристики: среднее, дисперсия, медиана.
5. Графическое представление распределения статистического признака: гистограмма, график
выборочной функции распределения.
6. Доверительные интервалы: определение и примеры.
7. Проверка статистических гипотез. Статистический критерий, ошибки первого и второго рода.
Уровень значимости и мощность критерия.
8. Проверка гипотез о среднем, дисперсии, доле.
9. Способы наглядного представления статистических связей.
10. Измерение тесноты статистической связи, корреляционный анализ.
6
11. Классическая линейная нормальная регрессионная модель, оценивание её параметров.
12. Проверка гипотез и построение доверительных интервалов в рамках классической линейной
нормальной регрессионной модели.
13. Спрос на туристическое благо с позиций микроэкономики. Детерминанты спроса.
Регрессионный анализ как метод оценивания функции спроса.
14. Примеры регрессионных моделей спроса на туризм.
15. Регрессионные модели тренда и сезонных колебаний.
16. Классическое разложение временного ряда, выделение компонент временного ряда.
17. Экспоненциальное сглаживание и модель Хольта-Винтерса.
18. Модели интегрированной авторегрессии скользящего среднего.
19. Сравнение прогнозных качеств статистических моделей. Сравнительные исследования
точности различных подходов к прогнозированию спроса на туризм.
9.3. Примеры заданий итогового контроля.
№1. Исследователь предполагает, что динамика некоторой величины Y описывается трендом вида
At  , где A и β – неизвестные параметры, а t – время. Для оценивания тренда исследователь может
оценить уравнение:
а) ln Yt    t   t .
б) ln Yt     ln t   t .
в) ln Yt    e t   t .
г) Изучаемая зависимость не сводится к линейной.
№2. Предпосылки классической линейной нормальной регрессионной модели не включают:
а) постоянство дисперсии случайной составляющей во всех наблюдениях.
б) нормальность распределения объясняющих переменных.
в) независимость случайной составляющей в разных наблюдениях.
г) отсутствие линейной зависимости среди объясняющих переменных.
№3. Циклическая составляющая временного ряда
а) имеет точный период колебаний, не связанный с сезонностью,
б) отражает долгосрочную тенденцию к росту или падению,
в) может не иметь точного периода,
г) имеет точный период колебаний, обусловленный сезонностью.
№4. По ежегодным данным с 2000 по 2009 год (всего 10 наблюдений) оценивается тренд
туристического потока из России в Германию с помощью уравнения регрессии
Trips t  1   2 t   t . Здесь t – год, которому соответствует наблюдение (t=0 для 2000 года, t=9 для
2009 года), а Tripst – число туристических поездок (в тысячах) российских граждан в Германию в
году t. Вот результаты оценивания:

Trips t  151.2 19.9 t ,
( 25.0 )
( 4.7 )
R 2  0.7, TSS  47000 .
В скобках под оценками коэффициентов приведены их стандартные ошибки.
а) Согласно оценённой модели, насколько в среднем увеличивается поток туристов из России в
Германию за три года?
б) На уровне значимости 5% проверьте гипотезу о равенстве коэффициента  2 нулю. Иначе
говоря, выясните, есть ли основания считать, что существует тенденция к усилению или
ослаблению туристического потока из России в Германию.
№5. Статистик Василий по данным за 2008-2012 годы несколько лет оценил две модели динамики
туристического потока в Новые Васюки и построил прогноз на 2013 год.
7
I квартал
II квартал
III квартал
IV квартал
Прогноз по модели I
Прогноз по модели II
417
638
590
487
430
640
605
452
Наблюдаемый приток
туристов
420
673
602
490
Сравните модели с точки зрения средней абсолютной средней квадратической ошибки прогноза.
10.Порядок формирования оценок по дисциплине.
Оценка за текущий контроль рассчитывается как среднее из оценок за контрольную работу и
домашнее задание:
Отекущий= 0.5* Ок/р + 0.5* Од/з
Накопленная оценка за текущий контроль совпадает с оценкой за текущий контроль:
Онакопленная= Отекущий
Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом:
Орезульт = 0.4* Онакопл + 0.6 *·Озач
Результирующая оценка округляется по обычным арифметическим правилам, при её расчете
накопленная и зачётная оценки включаются не округлёнными.
На пересдаче студент имеет право пересдать (помимо зачёта) контрольную и домашнюю работу.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины.
Основная литература
1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. 6-е изд. –
М.: Дело, 2007.
2. Newbold P. Statistics for Business and Economics. – London, Prentice-Hall, 2007.
3. Vanhove, N. The Economics of Tourism Destinations. Amsterdam: Elsevier, 2nd ed, 2011.
Дополнительная литература
4. Айвазян С.А., .Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы эконометрики: учебник для
вузов: В 2 т. 2-е изд. – М : ЮНИТИ_ДАНА, 2001.
5. Мидлтон М.Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft Excel для Office
XP. Перевод с англ. под ред. Г.М. Кобелькова. – М.: БИНОМ. Лабораторий знаний, 2005.
6. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере, 3-е изд. Под ред. В.Э.
Фигурнова. – М.: ИНФРА-М, 2003.
7. Шведов А.С. Теория вероятностей и математическая статистика, 2-е изд. - М.: Изд. дом ГУ
ВШЭ, 2005.
8. Maddala G.S. Introduction to Econometrics, 2nd ed. MacMillan, 1988.
9. Song H., S.F. Witt. Tourism demand modeling and forecasting: modern econometric approaches –
Elsevier, 2000.
10. Witt S.F., C.A. Witt (2005). Forecasting tourism demand: a review of empirical research.
International Journal of Forecasting, 11(3), 447 – 475.
8