Моделирование динамики туристического потока из Норвегии в Таиланд

Мультипликативная модель

Для выявления сезонных колебаний посещаемости используем мультипликативную модель, которая определяется, как отношение между начальными значениями и значениями скользящей средней (Таб.3).

Таб.3 Вычисление сезонной компоненты мультипликативным методом.

По этим данным можно сделать вывод, что:

• — в январе в среднем приезжает в 1,44 раза больше человек, чем за год
• — в феврале в среднем приезжает в 1,5 раза больше человек, чем за год
• — в марте в среднем приезжает в 1,28 раза больше человек, чем за год
• — в апреле в среднем приезжает в 0,89 раз меньше человек, чем за год
• — в мае в среднем приезжает в 0,49 раз меньше человек, чем за год
• — в июне в среднем приезжает в 0,85 раз меньше человек, чем за год
• — в июле в среднем приезжает в 1,11 раз больше человек, чем за год
• — в августе в среднем приезжает в 0,53 раза меньше человек, чем за год
• — в сентябре в среднем приезжает в 0,59 раз меньше человек, чем за год
• — в октябре в среднем приезжает в 0,79 раз меньше человек, чем за год
• — в ноябре в среднем приезжает в 1,15 раз больше человек, чем за год
• — в декабре в среднем приезжает в 1,36 раз больше человек, чем за год
• — туристический сезон с ноября по март и в июле
• — спад с апреля по июнь и с августа по октябрь
• — наибольшая посещаемость в феврале
• — наименьшая посещаемость в мае

Составим график по ряду без сезонности (Рис.4).

Рис. 4 График по ряду без сезонности

Полученное уравнение тренда y=61,752x+2597,8 говорит о том, что под влиянием долговременных факторов, в среднем, посещаемость туристов увеличивается на 62 человека.

Для построения графика мультипликативной модели был найден коэффициент детерминации = 0,91. Уравнение мультипликативной модели y=(62*t+2588)*S, где S — значение сезонной компоненты, представленное в таблице, а t — период.

Далее сравним начальный график с графиком, построенном по мультипликативной модели (Рис.5).

Рис. 5 Сравнение графиков

По графику можно сделать вывод, что данные, полученные при использовании мультипликативной модели незначительно отличаются от начальных.