Влияние сезонности на уровень реализации туристского продукта

     С другой стороны, сезонность в туризме способствует широкому профилю персонала, поскольку одному и тому же работнику приходится выполнять разные функции в зависимости от сезонных особенностей.

     Сезонность  по сути своей нельзя ликвидировать, её возможно только смягчить. В несезон этому служат рекламные туры, скидки, организация специальных событий для привлечения туристов (фестивалей, выставок, праздников), инсентив-туры.

     В мире проблема сезонности решается по-разному. В Великобритании школьные каникулы длятся значительно меньше, чем в России. Данным вопросом занималась Палата лордов, принявшая решение скорректировать сроки и продолжительность каникул с целью равномерного распределения внутреннего туристического потока по сезонам. Прямо противоположная ситуация в Италии. Здесь ежегодно в августе закрывается подавляющее большинство предприятий - страна отправляется в отпуск. Не сложно догадаться, что в этот период цены на рекреационные услуги и размещение в гостиницах  становятся заоблачными.

        Другое направление  – это разработка и продвижение  новых видов турпродукта, не подверженных сезонным колебаниям. Это, прежде всего, развитие конгрессного и событийного туризма, а также социального туризма для целевых групп: познавательного – для пенсионеров и образовательного – для молодёжи.

        В России же с ее огромной территорией, жесткой региональной централизацией и концентрацией платежеспособного населения в столичном регионе, в городах-миллионниках   и сырьевых центрах, а также с ее исторически сложившейся государственной системой управления санаторно-курортной отраслью – своя специфика.  В Москве – при ее сравнительном благополучии с точки зрения притока гостей и заполняемости гостиничных номеров (средне годовой показатель для отеля категории «пять звезд» составляет  70-80%) - наблюдается ярко выраженная сезонность с периодами высокой (середина марта - середина июля, середина сентября- середина декабря) и низкой загрузки (середина июля - середина сентября, середина декабря- середина марта, выходные дни). В Санкт-Петербурге до недавнего времени зимние месяцы (декабрь и февраль) были для отельеров самыми проблемными. Сейчас на фоне растущей активности Северной столицы как центра делового туризма поток бизнес-путешественников  позволил в значительной степени исправить ситуацию.  Тем не менее сезонные колебания по-прежнему имеются: пик приходит на летние месяцы (с небольшим спадом в июле), угасание туристского потока  - на сентябрь и начало октября. Кроме того, высокий спрос на город на Неве отмечается в новогодние праздники, 8 марта, а так же в период весенних и осенних каникул. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Глава 2. Статистические методы учёта фактора сезонности  при реализации туристского продукта

     2.1 Оценка и анализ сезонности  рынка

     В процессе реализации туристских услуг  часто возникает необходимость  в моделировании сезонности как  экономического явления для оценки существующих колебательных процессов в отрасли. В условиях постоянно меняющихся сезонов изменяется и интенсивность динамики в фирме. Это может выражаться в постоянных спадах и подъёмах следующих показателях деятельности организации: производительность труда, себестоимость туристского продукта, прибыль, объём выпускаемой продукции. Иногда деятельность компании может даже временно приостанавливаться.

     Кроме того, необходимо, по возможности, исключить  случайные колебания. Случайные колебания (случайные ошибки) – это компоненты, которые могут сказаться на исследуемом процессе крайне непредсказуемо. Например, случилась экстремально тёплая зима, и спрос в турфирме на горнолыжные туры был практически неощутимым. Чаще всего для сглаживания случайных колебаний используют среднемесячные (среднеквартальные) данные за несколько лет. Обычно для получения достоверной картины хватает трёх-пяти.

     Для выявления и отображения сезонных колебаний можно использовать различные  статистические приёмы. Простейшим способом выявления сезонных колебаний служит расчёт индекса сезонности. В литературе чаще всего рассматриваются следующие методы⁴ нахождения данных индексов:

     - метод постоянной средней;

     - метод переменной средней;

     - метод нахождения взвешенных индексов сезонности;

     - метод скользящей средней.

Рассмотрим каждый из этих методов по отдельности.

     Метод постоянной средней является наиболее простым для определения величины колебательных процессов. Чаще всего его используют в случае отсутствия существенной тенденции роста или убывания. В этом случае внутригодичные изменения колеблются на протяжении изучаемого периода (ряда лет) вокруг определенного постоянного уровня.

        Обозначим индекс сезонности так: i_si. В данном случае, индекс сезонности – это процентное соотношение средних месячных уровней за ряд лет к среднемесячному объему реализованных услуг за весь расчетный период⁵ (год или несколько лет):

     i_si= y_i / y (1),

     где y - общий средний уровень анализируемого ряда, которой является постоянной величиной и принимается за базу для сравнения.

           Приведём пример, показывающий средний месячный уровень (i-того месяца) за три года. Например, в следующей таблице представлены данные некого туристского агентства об объёмах продаж спортивного тура на горнолыжный курорт Кардона (Новая Зеландия) за три месяца.

Таблица 1

 

далее определяем средние уровни одноименных внутригодовых периодов y_i:

июнь:        y = (18+22+19) / 3 = 20

июль:     y = (15+24+19) / 3 = 19,3

август:  y = (13+19+17) / 3 = 16,3 

затем определяем общий средний уровень  как среднюю арифметическую:

     y = (20 +16,3 + 19,3) /3 = 18,5

и, наконец, рассчитываем индексы сезонности по месяцам:

июнь:         i_si = 20 / 18,5 * 100% = 108,1%

июль:       i_si = 19,3/ 18,5 * 100% = 104,3%

август:       i_si = 16,3 / 18,5 * 100% = 88,1%

     Таким образом, мы может увидеть, что в  летний период времени спрос на горнолыжные  туры в Кардону достаточно стабилен. Выявлена тенденция небольшого снижения продаж в августе.

     В таблице 2 приведён пример расчёта индекса сезонности экскурсионного тура «Семь столиц Европы» по квартальным данным за три года.

     Таблица 2

     Индексы сезонности продажи товара

 

     y = 1371 / 12 = 114, 25

Данный  тур имеет ярко выраженную сезонность.  Её можно отразить на графике:

     

     рис 3. Кривая сезонности

     Как мы видим, пик сезонности приходится на третий квартал года. Метод постоянной средней широко применяется в практике анализа сезонности, главным образом, благодаря простоте расчётов.

     Метод переменной средней используется в том случае, если имеется в наличии ярко выраженая тенденции развития (восходящая или нисходящая). В этом случае в качестве базы сравнения выступают теоретические уровни, представляющие собой своего рода «среднюю ось кривой», поскольку их расчет основан на положениях метода наименьших квадратов. Поэтому для рядов внутригодовой динамики, у которых тренд явно выражен, используем формулу

     i_s = ∑ i_si  / n (2) 

     Методику  применения способа переменной средней  при анализе сезонных колебаний поясним на следующем примере: пусть у нас есть такие данные о среднемесячной реализации тура «Каникулы в Британии» за четыре года продаж:

     Таблица 3

     Объёмы  реализации тура «Каникулы в Британи» (в шт.)

 

     Нужно рассчитать средние индексы сезонности и построить сезонную волну продажи тура. Действуем по следующему алгоритму: cначала определяем показатели анализа ряда динамики по кварталам.  
 

     Таблица 4 

     Показатели  анализа ряда динамики по кварталам

 

           

     При анализе показателей таблицы  видно, что средний базисный темп роста составил 109,1 % , т.е. существует устойчивая тенденция роста продажи тура при снижении темпов наращивания. В связи с этим можно предположить, что в данном случае тренд, с известной степенью вероятности, может быть описан следующей прямолинейной функцией y_t = a₀ + a₁t (3)⁶ или (т.к. имеется тенденция затухания темпов роста по цепи) параболой второго порядка y_i = a₀ + a₁t + a₂t² (4). То есть вышеозначенные функции могут быть использованы при расчёте теоретических уровней тренда y_ti.

         Использовать  способ определителей, параметры  первого уравнения при ∑t = 0 (способ отсчёта от условного начала) рассчитывается как:

        a₀= (∑ y) / n (5),       a₁ = (∑ t * y) / ∑ t² (6),

Параметры второго уравнения при  ∑ t = 0 рассчитываются как:

        a₀ = (∑ t⁴ * ∑ y - ∑ t² * ∑ t² y) / (n ∑ t⁴ - ∑ t² * ∑ t²)   (7),

        a₁ = (∑ t * y ) / ∑ t2   (8),