პროგნოზირების ზოგიერთი მოდელები ტურიზმში (საქართველოს შემთხვევა)
ავტორები: იზოლდა ხასაია
საკვანძო სიტყვები: ტურიზმი; პროგნოზირება; ტრენდული მოდელები; მოძრავი საშუალო; საერთაშორისო მოგზაურები
J.E.L. Classification: C530
DOI: https://doi.org/10.52244/ep.2024.27.06
ციტირებისათვის: Khasaia I., (2024) Some Forecasting Models in Tourism (case of Georgia). (in English). Economic Profile, Vol. 19, 1(27), p. 50-55. DOI: https://doi.org/10.52244/ep.2024.27.06
ანოტაცია.
ტურიზმში, ისევე როგორც ნებისმიერ სხვა ბიზნესში საპასუხისმგებლო გადაწყვეტილება მოითხოვს სერიოზულ დასაბუთებას, ვინაიდან გადაწყვეტილების მიღებისას დაშვებული შეცდომა დაკავშირებულია დიდ ფინანსური დანაკარგებთან.
ტურიზმის პროცესები, როგორც წესი, არის დინამიური, ხასიათდება სეზონურობითა და ტენდენციით. დინამიური მწკრივების ანალიტიკური გამარტივებით ხდება გარკვეული მოდელის - ტრენდის განტოლების აგება, რომელიც მათემატიკურად ზუსტად აღწერს მოვლენის განვითარების ტენდენციას დროში. მაჩვენებლის დონეების ცვლილების აღწერა შესაძლებელია დროითი ფუნქციის გამოყენებით. ანალიტიკური დაგლუვების მეთოდი, მოვლენის შეფასების, მათემატიკურად აღწერისა და პროგნოზირების შესაძლებლობას იძლევა.
წარმოდგენილ ნაშრომში განხილულია პროგნოზირების მოდელი მოძრავი საშუალოს და რეგრესიული ანალიზის კომბინაცით და გაკეთებულია საქართველოში საერთაშორისო მოგზაურთა ვიზიტების დინამიკის პროგნოზირება, მოდელის ასაგებად საჭირო ყველა გამოთვლები ჩატარებულია Excel-ის ინსტრუმენტარიების გამოყენებით.
ძირითადი მიზანი საერთაშორისო მოგზაურების ვიზიტების შესწავლისა მდგომარეობს იმაში რომ მეცნიერულად დავასაბუთოთ მისი განვითარება მომავალი პერიოდისთვის, მივცეთ პროგნოზი, რომლის გამოყენება შესაძლებელია დაგეგმვაში, როგორც ტურისტულ საწარმოში ისე სხვა სოციალურ-ეკონომიკურ პერსპექტიულ გათვლებში.
მოდელირების შედეგი კონკრეტული რიცხვითი მაგალითისთვის - საქართველოში საერთაშორისო ვიზიტორთა ვიზიტები - ასაბუთებს, რომ ტრენდული მოდელების აგების მიდგომა, რომელიც მოიცავს მოძრავი საშუალოს და რეგრესიული ანალიზის კომბინაციას უზრუნველყოფს მონაცემთა აპროქსიმაციის და პროგნოზირების მაღალ ხარისხს.
ტრენდული მოდელების გამოყენება ტურიზმში ჩართულ სუბიექტებს მისცემს მნიშვნელოვანი ეკონომიკური ეფექტის მიღების შესაძლებლობას, ვინაიდან ორგანიზაციას შეუძლია წინასწარ გათვალოს მოვლენების შესაძლო განვითარება და მოემზადოს ამისთვის.
გამოყენებული ლიტერატურა:
- Georgian National Tourism Administration (2024). Studies. www.gnta.ge
- Khasaia I., Chumburidze M. (2021) Forecasting the Dynamics of Tourist Visits Using the Fourier Series. Akaki Tsereteli State University Sientific Journal “Moambe” №2(18), p.122-130 https://moambe.atsu.edu.ge/ [accessed 22.04.2024]
- Khasaia,Izolda (2014) Methods of Scientific Research in Tourism. Tbilisi, Favorite Style, Pages:316
- Khasaia, I. (2011). Modeling the number of arriving tourists. International scientific and practical conference "Hotel and restaurant, tourist and exhibition business: innovative directions of development”, Kyiv, 5-10 http://stt.nplu.org/journal.php?id=579993 [accessed 22.04.2024]
- Ivanovski, Z., Milenkovski, A., Narasanov, Z. (2018). Time Series Forecasting Using a Moving Average Model for Extrapolation of Number of Tourist. UTMS Journal of Economics 9 (2): 121–132 (PDF) Available from: https://www.researchgate.net/publication/329714218_Time_Series_Forecasting_Using_a_Moving_Average_Model_for_Extrapolation_of_Number_of_Tourist [accessed 22.04.2024].
- The handbook of forecasting: A manager's guide, edited by Makridakis, Spyros and Wheelwright, Steven C., New York: Wiley, 1982. Pages: 602
- Forecasting International Tourist Arrivals In Malaysia Using Sarima And Holt-Winters Model (2020) Journal of Tourism Hospitality and Environment Management 5(18):41-51 DOI: 10.35631/JTHEM.518004
- S. Jere, A. Banda, B. Kasense. Forecasting Annual International Tourist Arrivals in Zambia Using Holt-Winters Exponential Smoothing. 2019. Open Journal of Statistics 09(02):258-267. DOI: 10.4236/ojs.2019.92019
- Moving Average: What it is and How to Calculate it. Available from: https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/statistics-definitions/moving-average/ [accessed 22.04.2024]