УПРАВЛЕНИЕ И УСТОЙЧИВО РАЗВИТИЕ 3-4/2008(21) MANAGEMENT AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT 3-4/2008(21) КРАТКОСРОЧНО ПРОГНОЗИРАНЕ НА РАЗВИТИЕТО НА ТУРИСТИЧЕСКИТЕ ПАЗАРИ Преслав Дмтров Югозападен Унверстет Неофт Рлск - Благоевград През последнте седем годн българската турстческа ндустря постгна състояне не просто на положтелен растеж, а на стнско балонообразно нарастване. Това състояне предоставя не само възможност, но заплах пред развтето на българскте турстческ фрм. Проявата на закостенялост на тоз етап на развте може в бъдеще да струва скъпо от българскя турстческ сектор. Порад таз прчна, необходмостта съвременната турстческа ндустря да проявява по-голяма гъвкавост към заобкалящата я бзнес среда, както в нацонален, така в глобален мащаб, прав конюнктурн прогноз аналз полезн практческ-орентран нструмент за оцеляване. Настоящата статя се фокусра върху възможностте, кото предоставят краткосрочнте конюнктурн прогноз за чуждестраннте посеттел с цел отдх турзъм. Тя също така разглежда методологята, която може да се зползва, за да бъде прогнозрането на турстческте конюнктурн показател по-точно прецзно, а резултатте по-лесно разбраем от Ръководствата на турстческте фрм. Ключов дум: турстческ пазар, метод за прогнозране, брой на чуждестраннте посеттел Key words: tourism market, forecasting methods, number of foreighn visitors with recreational and holiday aims През последнте седем годн българската турстческа ндустря постгна състояне на стнско балонообразно нарастване. Това състояне предоставя не само възможност, но заплах пред развтето на българскте турстческ фрм. Очакванята, че постгнатят през последнте осем годн растеж ще продълж непрекъснато л поне без особен резк спадове, са необоснован далеч от дългогодшна тенденця в развтето на българската турстческа ндустря. Пред да се направят каквто да е опт за прогнозране на конюнктурата българскя турстческ пазар, е необходмо да се разполагат с подходящ показател за конюнктурата, като с надеждн данн за прлагане на тез показател, особено във времево отношене. За целте на настоящата разработка ще се зползват даннте за показателя брой на чужденцте посетл Българя с цел почвка отдх, който продължава да бъде отчтан, както от Държавната агенця по турзъм, така от Нацоналня статстческ нсттут като част от показателя брой на чуждестраннте граждан посетл Българя с цел турзъм. Въз основа менно на годшнте данн за показателя брой на чужденцте посетл Българя с цел почвка отдх, налчн от 1964 г. насам, е възможно да се постро времев ред от 44 члена (времев перода). Графчното представяне на тоз времев ред (Фг.1 Фг.2) разкрва че времевят ред проявява трайна тенденця към нарастване. Посредством зползването на статстческ софтуер, като напрмер SPSS е възможно сравнтелно лесно да се постро действтелно наблюдаваната крва на развте на времевя ред, както да се постро лнята на тренда (тенденцята) му пр лнейна завсмост. Лнята на тренда може да се опше посредством следното уравненето за права, което в случая е във вда: Y(t)=b 0 +b 1 (t), (1) Където: Y(t) представлява трендовата стойност на показателя брой на чуждестраннте посеттел в Българя с цел отдх почвка като лнейна функця на времето змервано в годн; b 0 - стойността на пресечната точка (отреза) на правата (лнята на тренда) с ордната в коорднатната сстема; b 1 - стойността ъгловя коефцент на правата (лнята на тренда); t времето, зразено в годн. Стойностте на b 0 b 1, кото определят еднозначно правата (лнята на тренда се зчсляват с помощта на метода на най-малкте квадрат, като в случая за целта е зползван софтуерня продукт SPSS. Както става вдно от Фг. 2, стойностте на b 0 b 1 са респектвно 125474 64,2506 л уравненето на тренда прдобва вда: Y(t)=-125474+64,2506(t), (2) Стойността на b 0 не бва да учудва, тъй като на Фг. 2 орднатата, за удобство, не пресча абсцсата в нулевата й стойност. Уравнене (2) б могло да се зползва за дългосрочно прогнозране на разглежданя конюнктурен показател. Размера на грешката, която б се получла, ако тоз метод се прлож за вече отмнал времев перод, напрмер отмналте двадесет годн, обаче е твърде всока. Това е вдно с просто око от самата Фг. 2, както от Табл. 1. Затова е необход-
Краткосрочно прогнозране на развтето на... 161 Х л я д 5000 4500 4000 3500 3000 2500 1500 1000 500 0 4365 4583 4010 4090 3532 2993 2097 2192 2125 2150 2077 1942 1944 2496 2107 2361 2619 2776 2161 2335 2623 2721 2336 2192 1973 2085 2354 2756 1739 1598 1527 1256 13061306 1299 13581488 1265 665 1007 884 872 294 365 Годна Фг. 1. Брой на чуждестраннте посеттел в Българя с цел почвка отдх за перода 1964 2007 г.(в хляд)
162 Преслав Дмтров 5000 Total number of FVs with recr. and/or hol. aims 4000 3000 1000 Observed 0 1960 1970 1980 1990 2010 Linear Year Фг. 2. Действтелно наблюдаваната крва на времевя ред на броя на чуждестраннте посеттел в Българя с цел отдх почвка зчсляване на лнята на тренда пр лнейна завсмост чрез SPSS мо л корекця на тоз метод, л търсенето на нов метод за прогнозране. Едн от възможнте сравнтелно удобн метод за краткосрочно прогнозране е методът на експоненцалното зглаждане. Експоненцалното зглаждане е наречено с това с наменоване, защото теглата, кото се прсвояват на мналте времев перод, пр формране на прогнозата, намаляват експоненцално. По тоз начн теглата намаляват първоначално драстчно, а след това все по-малко по-малко в завсмост от това, колко по-стар е времевят перод. Теглото, което се прсвоява към всяка отделна стойност на прогнозната велчна ма склонност да клон към нула, макар нкога да не я достга. Тоз метод генерра точн прогноз за много променлв с времев редове, като прзнава намаляващото въздействе на отмналте времев перод с отдалечеността м във времето. По тоз начн зползванте тегла са: A за най-скорошното наблюдене, A(1-А) за следващят по блзост във времето перод, А(1-А) 2 за следващя след него т.н. Така се достга до конкретната формула за зчсляване на експоненцално згладена прогноза (3). =AY T +(1-A), (3) където: представлява прогнозата за времев перод Т+1 ; Y T стойността на велчната Y във времевя перод Т ; А зглаждащата константа, която е със стойност между 0 1; среднят опт времевя ред, згладен до времев перод Т; л прогнозната стойност за перода Т. Уравнене (3) налага комбнрането на две стойност за зготвяне на прогнозата: най-скорошната стойност във времевя ред, Y T средня опт от времевя ред -, згладен до перод Т л респектвно прогнозната стойност за перод Т, звестна още като мнала прогноза. Прогнозата е средна претеглена велчна от тез две стойност. Изглаждащата константа А представлява теглото, прсвоено на най-скоро наблюдаваната стойност във времевя ред. Когато А е блзка по стойност до 1, то прогнозата ще бъде зключтелно много повляна от най-скорошното наблюдене, от найскорошната стойност на прогнозраната променлва. Когато А е блзка до 0, прогнозата ще е доста блзка до най-старата стойност на прогнозраната променлва. Резултатте от прлагането на метода на експоненцалното зглаждане са представен в Табл. 1 Фг. 3 пр разлчн стойност на зглаждащата константа А, съответно 0,85, 0,90 0.95. Както е вдно от представенте данн прогнознте стойност за мналте времев перод
Краткосрочно прогнозране на развтето на... 163 Таблца 1. Прогнозране за мнал бъдещ времев перод чрез експоненцално зглаждане, трендово уравнене комбнаця от двата метода Годна Брой на чуждестр. посеттел Общ брой на чуждестраннте посеттел с цел отдх почвка (в хляд) Текуща средна велчна за времевя перод експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,85 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,90 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,95 лнята на трена пр зползване на трендовото уравнене експоненцално зглаждане пр зползване на трендовте стойност като мнал прогноз, A=0,95 1964 294 294 714 1965 365 330 294 294 294 778 315 1966 665 441 360 361 363 843 386 1967 884 552 631 643 654 907 674 1968 1007 643 834 851 867 971 885 1969 1256 745 952 971 989 1035 1005 1970 1306 825 1179 1205 1230 1100 1245 1971 1306 885 1234 1258 1282 1164 1296 1972 1299 931 1243 1264 1285 1228 1299 1973 1358 974 1244 1262 1281 1292 1295 1974 1488 1021 1300 1320 1339 1357 1355 1975 1598 1069 1418 1441 1465 1421 1481 1976 1527 1104 1519 1545 1572 1485 1589 1977 1739 1149 1464 1485 1506 1549 1525 1978 2097 1213 1651 1680 1710 1614 1730 1979 2192 1274 1964 2009 2053 1678 2073 1980 2125 1324 2054 2100 2146 1742 2166 1981 2150 1370 2005 2045 2085 1806 2106 1982 1942 1400 2033 2072 2111 1871 2133 1983 1944 1427 1861 1888 1915 1935 1938 1984 2077 1458 1866 1892 1918 1999 1944 1985 2496 1505 1984 2015 2046 2063 2073 1986 2107 1531 2347 2397 2446 2128 2474 1987 2361 1566 2021 2049 2078 2192 2108
164 Преслав Дмтров Таблца 1. Продължене Годна Брой на чуждестр. посеттел Общ брой на чуждестраннте посеттел с цел отдх почвка (в хляд) Текуща средна велчна за времевя перод експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,85 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,90 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,95 лнята на трена пр зползване на трендовото уравнене експоненцално зглаждане пр зползване на трендовте стойност като мнал прогноз, A=0,95 1989 2776 1653 2467 2518 2568 2320 2601 1990 2161 1672 2608 2664 2720 2385 2753 1991 1265 1657 2088 2112 2137 2449 2172 1992 872 1630 1324 1304 1285 2513 1324 1993 2335 1654 986 948 910 2577 954 1994 2623 1685 2233 2267 2301 2642 2347 1995 2721 1717 2482 2529 2576 2706 2624 1996 2192 1732 2570 2621 2671 2770 2720 1997 2336 1750 2123 2146 2169 2834 2221 1998 1973 1756 2248 2277 2307 2899 2361 1999 2085 1765 1940 1951 1962 2963 2019 2354 1781 2037 2053 2069 3027 2129 2001 2756 1807 2268 2297 2325 3091 2388 2002 2993 1837 2614 2661 2709 3156 2773 2003 3532 1879 2820 2877 2935 3220 3001 2004 4010 1931 3284 3367 3449 3284 3516 2005 4090 1983 3698 3802 3906 3348 3974 2006 4365 2038 3774 3879 3985 3413 4053 2007 4583* 2096 4016 4132 4249 3477 4317 2008 4210 4334 4459 3541 4528 2009 3605 2010 3670 2011 3734 2012 3798 *Реално отчетенте данн за 2007 г. са неокончателн се отнасят за перода януар-септемвр 2007 г.
Краткосрочно прогнозране на развтето на... 165 д я л Х 5000 4500 4000 3500 3000 2500 1500 1000 500 0 Годн Общ брой на чуждестраннте посеттел с цел отдх почвка (в хляд) експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,85 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,90 експоненцално зглаждане пр зглаждаща константа A=0,95 лнята на трена пр зползване на трендовото уравнене експоненцално зглаждане пр зползване на трендовте стойност като мнал прогноз, A=0,95 Фг. 3. Графчно представяне на резултатте от разлчнте прогнозн метод за мнал бъдещ перод
166 Преслав Дмтров мат склонността да следват проекцята на времевя ред от действтелно наблюдаван стойност с звестен лйд пр налчето на определен размер на грешката, в повечето случай с негатвна стойност. Известно намаляване в наблюдаваня размер на грешката в прогнозата, б могло да се постгне чрез прлагането на едн комбнране метод, пр който за основа се зползва уравненето за експоненцално зглаждане (3), но се разглежда не като средня опт от времевя перод, згладен до перод Т, а като прогноза за мналя времев перод Т л т.нар. мнала прогноза. В случая мналата прогноза се зчслява като се зползва стойността, получена за времевя перод Т от уравненето за лнята на тренда, респектвно уравнене (1) (2). Математческя запс на така представенте обясненя е, както следва: =AY T +(1-A), (3) където: представлява прогнозата за времев перод Т+1 ; Y T стойността на велчната Y във времевя перод Т ; А зглаждащата константа, която е със стойност между 0 1; прогнозната стойност за перода Т л така наречената мнала прогноза, зчслена чрез модфцран варант на трендовото уравнене: =b 0 +b 1 (t), (4) л като се зползват зчсленята за b 0 b 1, получен чрез SPSS: =-125474+64,250(t). (5) По тоз начн се достга до окончателня математческ запс на метода за експоненцално зглаждане пр зползване на трендовте стойност като мнал прогноз: =AY T +(1-A)(-125474+64,2506(t)), (6) Където: представлява прогнозата за времев перод Т+1 ; Y T стойността на велчната Y във времевя перод Т ; А зглаждащата константа, която е в случая е със стойност 0,95 ; t времето, зразено в годн. Както се вжда от представенте зчсленя в табл. 1, прогнознте стойност за 2008 г., получен чрез всек едн от варантте на метода на експоненцалното зглаждане показват очакване за звестен спад в показателя брой на чуждестраннте посеттел с цел отдх турзъм. Обясненята за едн подобен очакван спад бха могл да се намерят в предположенето, че българскят турстческ пазар на входящ турзъм е достгнал състояне на пк, на зрялост в своето развте. Лтература 1. Дмтров, П., Конюнктура в турстческата ндустря, УИ Неофт Рлск, Благоевград, 2007 г.; 2. Дмтров, П., Прогнозране на конюнктурата в турстческата ндустря, С., УНСС - Междуунверстетск център по управлене на качеството QUALMANC, Авангард-Прма, 2007 г., 3. Box, G. P., Jenkins, G. M., Time Series Forecasting and Control, Holden- Day, San Francisco, 1970; 4. Hao, Var and Chon, Forecasting model of tourist arrivals from major markets to Thailand, Tourism Analysis, Vol. 8, 2003; 5. Hanke, J., Reitsch, A., Understanding Business Statistics, IRWIN, Homewood, IL, Boston, MA, USA, 1991; 6. Hanke, E., Reitsch, A., Business Forecasting, 3 rd ed., Allyn&Bacon, Boston, USA, 1989; 7. http://www.nsi.bg; 8. http://www.world-tourism.org/market_research/ facts/menu.html. SHORT-RUN FORECASTING OOURISM MARKETS DEVELOPMENT Preslav Dimitrov South-West University Neofit Rilski Blagoevgrad, Bulgaria ABSTRACT In the recent seven years the Bulgarian tourism industry has reached a stage not just of an increase, but also of a bubbling. This stage provides not only opportunities but also threats to the development of the Bulgaria s tourism companies. A rigidity at this stage of development could later be paid at a very high price by the Bulgarian tourism sector. Therefore, the necessity of the modern tourism industry to perform more flexibly to the surrounding business environment in both national and global scale makes the market situation survey and analysis useful and practical survival tools. The present papers focus on the opportunities provided by the short-run forecasting of the number of the foreign visitors with recreational and holiday aims. It also regards the methodology that should be used to make the forecasting of the tourism situation indicators more accurate and precise, and the results more understandable by the Management of the tourism companies.