Изучение деятельности туристических фирм в России

Федеральное агентство по образованию РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Рыбинский государственный авиационный технический УНИВЕРСИТЕТ имени П. А. СОЛОВЬЕВА Социально-экономический факультет

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине: Статистика

на тему:

«Изучение деятельности туристических фирм в России»

Студент группы ЭУГ2−09

Денисов В. О.

Руководитель: канд. экон. наук,

доцент Ломанова Е.В.

Рыбинск 2011

Задание

1. Спроектировать статистическое наблюдение Указать форму, вид, способ наблюдения;

Сформулировать цель наблюдения;

Выделить объект, единицу наблюдения, отчетную единицу;

Разработать программу наблюдения с соблюдением стандартных правил составления и с учетом следующих требований:

— Вопросы формуляра должны предполагать получение значений не только качественных, но и количественных признаков; (непрерывных и дискретных), что даст возможность в дальнейшем обработать полученные факты с применением достаточного количества методов;

— Важно наличие в формуляре не только закрытых, но и открытых вопросов, по которым ответ предполагает получение числовой информации;

Составить таблицу, в которой привести списки существенных признаков, по которым будет осуществляться наблюдение; столбцы таблицы назвать следующим образом: «Атрибутивные признаки», «Вариационные признаки»;

Разработать инструментарий наблюдения:

— Формуляр, включающий не менее 10 существенных признаков (вопросы, необходимые для получения информации справочного характера (пол, ФИО, возраст и т. п.) в это количество не входят);

— Инструкцию по заполнению формуляра;

Разработать организационный план наблюдении, содержащий срок наблюдения; критический момент наблюдения и место проведения наблюдения;

2. Провести статистическое наблюдение по разработанному проекту (при этом необходимо заполнение не менее 50 формуляров, учитывая, что точность наблюдения увеличивается с ростом объема выборки);

3. Осуществить сводку и группировку результатов статистического; наблюдения, используя статистические таблицы, построенные как по атрибутивным, так и по вариационным признаком;

4. Произвести обработку сгруппированных данных:

1) Графически представить результаты наблюдения таким образом, чтобы передать наибольший объем информации; при этом одинаковой смысловой нагрузки приводимые диаграммы и графики нести не должны;

2) Рассчитать среднюю величину, моду и медиану основных показателей;

3) Оценить вариацию признаков, рассчитав абсолютные и относительные показатели вариации, а так же используя дисперсионный анализ;

4) В полученной сводке результатов наблюдения выделить факторные и результативные признаки; оценить тесноту и характер связей между ними с использованием корреляционно-регрессионного анализа, а также путем расчета коэффициентов ассоциации, контингенции, коэффициентов взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова, коэффициентов корреляции знаков и корреляции рангов и прочих;

5) Если позволяет собранная информация — проанализировать динамику явления;

5. Сделать выводы по результатам исследования, которые следует располагать равномерно по курсовой работе (выделять выводы отдельным разделом не следует).

1. Подготовка статистического наблюдения

2. Статистическая сводка данных

3. Группировка, анализ и обработка полученных данных

3.1 Ряды распределения

3.2 Анализ методом расчета показателей динамики

3.3 Показатели среднего

3.4 Показатели вариации

3.4.1 Абсолютные показатели

3.4.2 Относительные показатели

3.5 Параметрические показатели связи

3.6 Непараметрические показатели связи

3.6.1 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова

3.6.2 Ранговые коэффициенты связи Заключение Список используемой литературы

Статистика — это общетеоретическая наука (комплекс научных дисциплин), которая изучает количественную сторону качественно определенных массовых социально-экономических явлений и процессов, их состав, распределение, размещение в пространстве, движение во времени выявляя действующие взаимозависимости и закономерности в конкретных условиях места и времени.

Объектом изучения статистики является общество, протекающие в нём процессы и закономерности развития. Предмет статистики — размеры и количественные соотношения качественно определенных социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития в конкретных условиях места и времени.

Статистические методы — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой.

Цель статистического исследования — раскрытие сущности массовых явлений и процессов, присущих им закономерностей. Отличительной особенностью этих закономерностей является то, что они относятся не к каждой отдельной единице совокупности, а ко всей массе единиц в целом.

В данной курсовой работе мы решили изучить деятельность туристических фирм в России.

Туризм — временные выезды (путешествия) людей в другую страну или местность, отличную от места постоянного жительства на срок от 24 часов до 6 месяцев в течение одного календарного года или с совершением не менее одной ночевки в развлекательных, оздоровительных, спортивных, гостевых, познавательных, религиозных и иных целях без занятия деятельностью, оплачиваемой из местного источника.

Индустрия туризма — многоотраслевой производственный комплекс, занимающийся воспроизводством условий для путешествий и отдыха, то есть производством туристского продукта. Является одной из самых значительных отраслей экономики в мире, а для некоторых развивающихся стран — основной экономической отраслью (Кипр, Малайзия, Таиланд и др.).

Туристский продукт окончательно превратился в экономическую категорию лишь в условиях массового туризма. Интенсивность туризма — показатель, дающий представление о том, какая часть населения страны (в процентах) ежегодно совершает хотя бы одну поездку. Когда интенсивность туризма выше 50%, можно говорить, что в данной стране туризм имеет массовый характер.

С экономической точки зрения привлекательность туризма как составной части услуг — в более быстрой окупаемости вложенных средств и получении дохода в свободно конвертируемой валюте. Туристский бизнес стимулирует развитие других отраслей хозяйства: строительства, торговли, сельского хозяйства, производства товаров народного потребления, связи и т. д.

Данный бизнес привлекает предпринимателей по многим причинам: небольшие стартовые инвестиции, растущий спрос на туристские услуги, высокий уровень рентабельности и минимальный срок окупаемости затрат. В туристской индустрии динамика роста объёмов предоставляемых услуг приводит к увеличению числа рабочих мест намного быстрее, чем в других отраслях. Временной промежуток между ростом спроса на туристские услуги и появлением новых рабочих мест в туристском бизнесе минимальный.

Туризм помимо огромного экономического значения играет большую роль в расширении границ взаимопонимания и доверия между людьми разных религий и культур. Его деятельность не ограничивается только торговлей товарами и услугами и поиском новых торговых партнеров. Она направляется также на установление взаимоотношений между гражданами разных стран для сохранения и процветания мира.

Эта тема актуальна в наше время, так как задача развития туризма требует решения множества сопутствующих задач, например развитие транспортной системы, развитие системы общественного питания, улучшение имиджа, развитие информационной инфраструктуры.

1. Подготовка статистического наблюдения

Для проведения статистического исследования мы использовали данные Федеральной службы государственной статистики, которая находится в ведении Министерства экономического развития Российской Федерации. Федеральная служба государственной статистики — это государственный статистический орган, имеющий задачей удовлетворение потребностей органов власти и управления, средств массовой информации, населения, научной общественности, коммерческих организаций и предпринимателей, международных организаций в разнообразной, объективной и полной статистической информации.

Статистическое наблюдение предполагает достоверность и точность данных, полноту и их практическую ценность, единообразие и сопоставимость информации.

Процесс проведения статистического наблюдения включает следующие этапы:

· Подготовка статистического наблюдения;

· Проведение массового сбора данных;

· Подготовка данных к обработке;

· Разработка предложений по совершенствованию процесса наблюдения.

Для проведения такого наблюдения необходимо:

· выделить объект;

· единицу наблюдения;

· сформулировать цель наблюдения;

· составить перечень признаков.

Объект наблюдения: Российская Федерация.

Единица наблюдения: Субъект федерации.

Цель наблюдения: Изучение деятельности туристических фирм в России.

Вид статистического наблюдения:

· По времени регистрации фактов: единовременное — это обследование дает сведения о количественных характеристиках какого-либо явления или процесса в момент его исследования.

· По охвату единиц совокупности: сплошное наблюдение — предполагает, что обследованию подлежат все единицы изучаемой совокупности.

Срок наблюдения: 1 января 2010 — 31 декабря 2010 года.

По форме внешнего выражения признаки делятся на:

— Атрибутивные

— Вариационные Все признаки по данной теме можно разделить следующим образом:

Таблица 1.

2. Статистическая сводка данных

Полученные в ходе проведения статистического наблюдения результаты можно свести в таблицы 2, 3 и 4, разделив соответственно по атрибутивным и количественным признакам.

Таблица 2. Сводка данных по атрибутивным признакам

Таблица 3. Сводка данных по количественным признакам

Таблица 4. Сводка данных по количественным признакам

3. Группировка, анализ и обработка полученных данных

3.1 Ряды распределения

Построим ряд распределения субъектов РФ по числу туристических фирм в 2010 году.

Таблица 5. Распределение субъектов РФ по числу туристических фирм в 2010 году

Для наглядности полученных данных построим диаграмму.

Рисунок 1. Диаграмма распределения субъектов РФ по числу турфирм в 2010 году

По полученным данным, мы видим, что в большинстве субъектов РФ число турфирм в 2010 году составило от 120 до 239 ед. В 19% субъектов РФ число турфирм составило от 1 до 120 ед. Только в Москве число турфирм составило от 596 до 715 ед., а именно 715 ед. и только в Московской области и Краснодарском крае число турфирм составило от 358 — 477 ед. Таким образом, по полученным данным можно сделать вывод, что самое большое количество турфирм находится в Москве и Московской области.

Распределим среднюю численность работников в турфирмах за 2010 год по федеральным округам.

Таблица 6. Распределение средней численности работников в турфирмах за 2010 год по федеральным округам

На основе полученных данных построим диаграмму Рисунок 2. Диаграмма распределения средней численности работников в турфирмах РФ за 2010 год по федеральным округам На основе полученных данных видно, что наибольшая средняя численность работников турфирм за 2010 год в Центральном федеральном округе (34%), затем в Приволжском федеральном округе (15%). Наименьшая средняя численность работников турфирм за 2010 в Дальневосточном федеральном округе (4%).

Построим ряд распределения числа отправленных туристов (граждан России) по федеральным округам.

Таблица 7. Распределение числа отправленных туристов (граждан России) за 2010 год по федеральным округам

Для наглядности представления данных построим диаграмму.

Рисунок 3. Диаграмма распределения числа отправленных туристов (граждан России) за 2010 год по федеральным округам Проанализировав турпоток (граждан России) за 2010 год мы пришли к выводу, что наибольшее число туристов в Центральном федеральном округе (3 092 345 чел.), затем в Сибирском федеральном округе (835 483 чел.), а наименьшее в Северокавказском федеральном округе (56 693 чел.).

Произведем группировку по федеральным округам числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год.

Таблица 8. Распределение по федеральным округам числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год

Для наглядности представления данных построим диаграмму.

Рисунок 4. Диаграмма распределения числа принятых туристов (граждан других стран) в РФ за 2010 год по федеральным округам Таким образом, в Северо-Западном федеральном округе за 2010 год наибольшее число принятых туристов — 81 078 чел. Наиболее популярным среди иностранных граждан является город Санкт-Петербург, его посетило 58 772 туристов. Также значительное число туристов наблюдается в Центральном федеральном округе (53 991 чел.). Наименьшее число туристов в 2010 году в Уральском федеральном округе.

3.2 Анализ методом расчета показателей динамики

Проанализируем численность турфирм в РФ методом расчета показателей динамики.

Таблица 9. Численность турфирм в РФ за 2001;2010 гг.

Рассчитаем показатели динамики по следующим формулам:

Абсолютный прирост:

Темп роста:

%

%

Темп прироста:

Абсолютное значение одного процента прироста:

Абсолютное ускорение:

Относительное ускорение:

Сведем все расчеты в таблицу 10.1 и 10.2

Таблица 10.1

Таблица 10.2

Средний уровень ряда динамики

(ед.)

Средний абсолютный прирост

(ед.)

Средний темп роста Средний темп прироста В среднем за год число турфирм увеличивалось на 12,28%. Это может быть связано с различными причинами: повышение уровня жизни, улучшение социально-экономической и политической ситуации в стране и т. п.

Средний абсолютный прирост равен 664 ед. Это показывает, на сколько в среднем за год уровень данного ряда (число турфирм в РФ) должен увеличиться, чтобы, начиная с первого значения (325 ед.) за известное число периодов (10 лет) достичь конечного уровня (9232 ед.).

Таблица 11. Анализ методом скользящей средней

Рисунок 5. Количество турфирм в РФ по годам (выравненное)

3.3 Показатели среднего

В таблице 12 составим вариационный ряд в зависимости от числа турфирм в РФ в 2010 году, и по данному ряду рассчитаем среднее арифметическое, структурные средние — моду и медиану распределения. Они определяют величину варианта, занимающего определенное положение в полученном вариационном ряду.

Таблица12. Распределение субъектов РФ в зависимости от числа турфирм

Для наилучшего восприятия данные ряда представим графически, в диаграммах распределения.

Рисунок 6. Огива распределения Рисунок 7. Полигон распределения Рисунок 8. Кумулята распределения Нахождение среднего арифметического Среднее арифметическое — характеристика центра распределения.

При расчете средних величин отдельные значении усредняемого признака могут встречаться по нескольку раз.

Отсюда следует, что центром распределения данного ряда будет являться величина, равная 111 ед. Значит, среди субъектов федерации средним будет являться число турфирм равное полученному значению.

Нахождение моды Мода (Мо) — представляет собой значение признака, повторяющееся с наибольшей частотой. Модальным будет интервал 120−239 ед. Вычислим моду, находящуюся в этом интервале.

Она рассчитывается по формуле:

где — нижняя граница модального интервала;

h — величина модального интервала;

— частота модального интервала;

— частота интервала, предшествующая данному;

— частота интервала, следующая за модальным.

ед.

В данной совокупности по числу турфирм в РФ в 2010 году, самым распространенным является число равное 166 ед.

Нахождение медианы Медиана (Ме) — значение признака, приходящееся на середину ранжированной совокупности. Медианным является интервал 120−239 ед., при накопленной частоте равной 73. Вычислим медиану, находящуюся в данном интервале по следующей формуле:

;

где х_н — нижняя граница медианного интервала;

hвеличина медианного интервала;

— сумма частот;

— частота медианного интервала;

— накопленная частота интервала, предшествующего медианному.

ед.

По полученным данным можно сделать вывод, что среднее число турфирм по субъектам РФ за 2010 год составило 111 ед.

3.4 Показатели вариации

статистический сопряженность пирсон туристический Вариация — колеблемость, многообразие, изменяемость величины признака у отдельных единиц совокупности. Наличие вариации предопределяет статистические исследования. Причем показатели вариации всегда положительны. Показатели вариации делятся на две группы: абсолютные и относительные.

3.4.1 Абсолютные показатели

К абсолютным относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Размах вариации ® — показывает насколько велико различие между единицами совокупности, имеющими самое маленькое и самое большое значение признака. Размах вариации вычисляется по формуле:

Где — и максимальное и минимальное значения.

R=715−1=714 ед.

Размах вариации существует для того, чтобы измерять расстояние между крайними точками. Таким образом, в данной совокупности он равен 714 ед., что говорит о значительной разнице между максимальным и минимальным значениями совокупности. То есть максимальное число турфирм в РФ за 2010 год отличается от минимального на 714 ед.

Основным недостатком этого показателя является то, что он не учитывает степень вариации совокупности, ограничен только самым большим и самым маленьким значением, которые могут возникнуть под действием случайных факторов или могут быть нетипичны для совокупности в целом.

Среднее линейное отклонение характеризует разброс выборочных значений относительно среднего. Для сгруппированных данных формула выглядит следующим образом:

где — абсолютное значение отклонений.

Таким образом, мы получили, что в среднем по совокупности значения признака (число турфирм), отклоняется в большую или меньшую сторону от их среднего арифметического приблизительно на 86 ед.

Дисперсия () представляет собой квадрат отклонений индивидуальных значений признака от их средней величины и для сгруппированных данных вычисляется по формуле:

;

Таким образом, в данном вычислении мы получили значение дисперсии, отклонение от среднего значения данного признака в квадрате, равное примерно 12 484,1 ед.² внутри совокупности.

Среднее квадратическое отклонение () — обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно выражается в тех же единицах измерения, что и признак и показывает, на сколько в среднем отклоняются конкретные варианты признака от среднего значения. Его находят по формуле:

(ед.)

Таким образом, мы получили, что в среднем, число турфирм в РФ за 2010 год, отклоняется от среднего значения на 112 ед. Сравнивая с, получаем, что. Отсюда следует, что данная рассматриваемая совокупность является неоднородной.

3.4.2 Относительные показатели

Относительными показателями вариации являются коэффициенты осцилляции, вариации, относительное линейное отклонение и др. данные коэффициенты вычисляются для того, чтобы дать сравнительную оценку вариации, а также дают характеристику однородности совокупности. Чем выше значения относительных показателей, тем менее однородны совокупности.

Коэффициент осцилляции (VR):

Линейный коэффициент вариации ():

Нелинейный коэффициент вариации :

Правило однородности можно записать при помощи коэффициента вариации:.

Таким образом, мы доказали, что совокупность неоднородна по числу турфирм в РФ за 2010 год.

3.5 Параметрические показатели связи

Исследование объективно существующих связей между явлениями важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявлять факторы, оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов.

Проанализируем зависимость между расходами на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта и выручкой от оказания туристских услуг.

Эту связь можно оценить и проследить её направление с помощью линейного коэффициента корреляции, который рассчитывается по формуле:

Построим вспомогательную таблицу 13.

Х — расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта, тыс. руб.

Y — выручка от оказания туристских услуг, тыс. руб.

Таблица 13.

Рассчитаем дисперсию обоих признаков по невзвешенной формуле:

Таким образом, статистическая связь между исследуемыми признаками (расходы на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта и выручка от оказания туристских услуг) сильная, так как 0,7<<1. Значит, выручка от оказания туристских услуг зависит от расходов на услуги сторонних организаций, используемые при производстве туристского продукта.

Теперь вычислим уравнение регрессии. Оценка параметров уравнения регрессии осуществляется методом наименьших квадратов, суть которого заключается в том, что сумма квадратов отклонений фактических значений зависимой переменной от полученных по уравнению регрессии должна быть минимальна.

Система уравнений для нахождения параметров уравнения регрессии, в том случае, если применяется линейная функция, имеет вид:

na₀ +a₁?x=?y

a₀?x+a₁?x²=?x*y

где а₁ — коэффициент регрессии, характеризующий влияние изменения x на y,

а₀ — это постоянная величина уравнения регрессии, которая показывает усредненное влияние на результат неучтенных в модели факторов.

83*а₀+а₁*25 318 048,1=52 142 111,8 а₀=212 547

а₀*25 318 048,1+ a₁*164 685 784 604 528=229797186269035 а₁=1,3627.

Уравнение регрессии примет следующий вид:

у = 1,3627х+ 212 547

Для наилучшего восприятия полученных данных поле корреляции и теоретическую линию регрессии представим на диаграмме 9.

Рисунок 9. Поле корреляции и теоретическая линия регрессии

3.6 Непараметрические показатели святи

3.6.1 Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова

Когда каждый из качественных признаков состоит более чем из двух групп, то для определения тесноты связи возможно применение коэффициента взаимной сопряженности Пирсона — Чупрова.

Для определения связи между такими признаками, как федеральный округ и число турпакетов, реализованных населению за год, рассчитаем указанные коэффициенты.

Таблица 14.

— показатель взаимной сопряженности, определяется как сумма отношений квадратов частот каждой клетки таблицы к произведению итоговых частот соответствующего столбца и строки. Вычитая из этой суммы 1, получим величину показателя взаимной сопряженности.

Чем ближе величины КП и КЧ к 1, тем сильнее связь.

По данным полученных коэффициентов, можно сказать, что связь между рассматриваемыми показателями слабая. Значит число турпакетов, реализованных населению за год практически не зависит от федерального округа.

3.6.2 Ранговые коэффициенты связи

В анализе социально-экономических явлений часто приходится прибегать к различным условным оценкам, например рангам, а взаимосвязь между отдельными признаками измерять с помощью непараметрических коэффициентов связи.

Ранжирование — это процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения.

Ранг — порядковый номер значений признака, расположенных в порядке возрастания или убывания их величин.

Проведем ранжирование по признакам: расходы произведенные организацией на оказание туристских услуг и в соответствии с этим стоимость турпакетов, реализованных населению за год.

Коэффициент корреляции знаков Фехнера:

где u — число пар с одинаковыми знаками отклонения от средних значений;

v — число пар с разными знаками отклонений от средних значений.

;

Среди непараметрических методов оценки тесноты связи наибольшее значение имеет ранговый коэффициент Спирмена.

Коэффициент корреляции рангов рассчитывается по формуле:

где — квадрат разности рангов;

n — число наблюдений (число пар рангов).

Коэффициент Спирмена принимает любые значения в интервале [-1;1].

;

Оба коэффициента свидетельствуют о наличии между признаками значительной связи. Также характерно влияние других неучтенных нами факторов.

Построим вспомогательную таблицу 15.

Таблица 15.

Коэффициент ранговой корреляции Кендалла используется для измерения связи между качественными и количественными признаками, характеризует однородные объекты, ранжированные по одному признаку. Расчет рангового коэффициента Кендалла при отсутствии связных рангов, осуществляется по формуле:

Где S — сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по второму признаку;

n — число наблюдений.

S=2832−571=2261;

Последовательности — количество рангов следующих за рассматриваемым, которые больше его по величине. Фиксируются со знаком «+».

Инверсии — количество рангов, следующих за рассматриваемым, которые меньше его по величине. Фиксируются со знаком «-».

Связь между признаками считается значимой, если коэффициент Кендалла .

Связь между расходами, произведенными организацией на оказание туристских услуг и стоимостью турпакетов, реализованных населению за год, считается значимой, так как и равен 0,6644.

Коэффициент ранговой корреляции или коэффициент конкордации Для определения тесноты связи между произвольным значением поддающихся ранжированию признаков используется множественный коэффициент ранговой корреляции. С помощью него мы выясним, влияют ли друг на друга такие признаки, как сумма комиссионных, агентских и иных вознаграждений, число турпакетов, реализованных населению за год и стоимость турпакетов, реализованных населению за год. Для этого составим следующую таблицу:

Таблица 16.