Анализ временных рядов на примере загрузки номерного фонда гостиницы «Балчуг Кемпински Москва»

На рисунке представлен 5 графиков динамики загрузки номерного фонда  гостиничного комплекса за период 2007-2011 гг. для каждого года построен собственный  график. Все графики подтверждают, что минимальное значение переменной «Загрузка номерного фонда» drtyu приходится на январь. В августе происходит резкое увеличение показателя загрузки номерного фонда. Проведенный анализ переменной позволяет заключить, что классическая сезонная декомпозиция позволяет детально исследовать структуру временного ряда, выявить закономерности его изменения. Это имеет большое значение для прогнозирования сезонности в индустрии туризма и гостеприимства, а также очень важно для самой загрузки номерного фонда.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 3. Прогноз  загрузки номерного фонда гостиницы  «Балчуг Кемпински Москва»

 

 

Прогнозирование временных рядов- важное слагаемое  научного управления. В условиях перехода к рыночной экономике роль научно обоснованных социально-экономических  прогнозов растет. Главное назначение прогнозирования временных рядов,- выявление существенных закономерностей  ее динамики и разработка гипотез  о наиболее вероятностных темпах развития народного хозяйства.

Экономический прогноз- это, как правило, некоторая  вероятностная оценка темпов роста  экономики в будущем, базирующаяся на определенной гипотезе социально-экономического развития.

Следует отметить, что прогнозы могут быть краткосрочными, среднесрочными и долгосрочными. Наиболее распространенное представление  о сроках экономических прогнозов  такого: краткосрочные- до года, среднесрочные- 3-5 лет,  долгосрочные до 10 лет. Процесс разработки прогнозов подразделяется на этапы анализа динамики изучаемого временного ряда и выявления тенденций его изменения, отбора основных факторов, влияющих на временной ряд и исследования тенденций в их развитии, обоснования метода прогнозирования и формы связи между переменными, разработки прогноза и объективизации полученных результатов.

 

В данной главе рассмотрено применение автоматического  и ручного прогнозирования в  программе Statgraphics на примере расчетов прогноза загрузки номерного фонда гостиничного комплекса.

Сезонная  корректировка: Мультипликативная

Прогноз выбранной модели: Линейный тренд

Количество  прогнозов: 60

Количество  периодов для проверки: 0

Далее проведем процедуру автоматического прогнозирования  компьютерной программы Statgraphics.

Результаты  автоматического прогнозирования  загрузки номерного фонда гостиницы  Балчуг Кемпински.

	Estimation
Statistic	Period
RMSE	1,74481
MAE	1,16231
MAPE	2,15316
ME	0,0664795
MPE	-0,104885

 

В таблице 7 приведены результаты автоматического  прогнозирования загрузки номерного  фонда.

   (1) the root mean squared error (RMSE)

   (2) the mean absolute error (MAE)

   (3) the mean absolute percentage error (MAPE)

   (4) the mean error (ME)

   (5) the mean percentage error (MPE)

 

Рис. 11. Временная  последовательность. Линейный тренд.

На рисунке 11 приведены данные временной последовательности за период 2007-2014 гг.синими точками отмечены данные временного ряда загрузка номерного  фонда. Темно- красные линии обозначают линейный тренд. Из данного автоматического  прогноза следует пессимистический, т.е. понижающийся. Можно увидеть  непостоянство тенденции. Иными  словами загрузка гостиницы Балчуг Кемпински Москва имеет свои прогнозные пики и провалы.

Далее представлены две таблицы содержащие прогнозируемые данные по загрузке номерного фонда  по месяцам по модели линейного тренда.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Прогноз загрузки номерного фонда  Балчуг Кемпински 

 

Period	Data	Forecast	Residual
1.07	39,0	40,3396	-1,33962
2.07	49,0	49,5436	-0,543551
3.07	49,0	51,3016	-2,30163
4.07	58,0	55,7696	2,23042
5.07	65,0	66,4443	-1,44434
6.07	71,0	70,2561	0,743937
7.07	71,0	71,2719	-0,271939
8.07	79,0	78,4997	0,500348
9.07	73,0	71,4953	1,50469
10.07	60,0	61,0583	-1,05827
11.07	50,0	51,3562	-1,35624
12.07	43,0	42,8661	0,133949
1.08	39,0	40,3396	-1,33962
2.08	50,0	49,5436	0,456449
3.08	52,0	51,3016	0,698367
4.08	56,0	55,7696	0,230424
5.08	68,0	66,4443	1,55566
6.08	71,0	70,2561	0,743937
7.08	71,0	71,2719	-0,271939
8.08	80,0	78,4997	1,50035
9.08	74,0	71,4953	2,50469
10.08	61,0	61,0583	-0,0582721
11.08	51,0	51,3562	-0,356242
12.08	42,0	42,8661	-0,866051
1.09	43,0	40,3396	2,66038
2.09	50,0	49,5436	0,456449
3.09	52,0	51,3016	0,698367
4.09	55,0	55,7696	-0,769576
5.09	66,0	66,4443	-0,444345
6.09	69,0	70,2561	-1,25606
7.09	70,0	71,2719	-1,27194
8.09	77,0	78,4997	-1,49965
9.09	70,0	71,4953	-1,49531
10.09	63,0	61,0583	1,94173
11.09	53,0	51,3562	1,64376
12.09	43,0	42,8661	0,133949
1.10	42,0	40,3396	1,66038
2.10	49,0	49,5436	-0,543551
3.10	52,0	51,3016	0,698367
4.10	58,0	55,7696	2,23042
5.10	67,0	66,4443	0,555655
6.10	70,0	70,2561	-0,256063
7.10	74,0	71,2719	2,72806
8.10	79,0	78,4997	0,500348
9.10	70,0	71,4953	-1,49531
10.10	61,0	61,0583	-0,0582721
11.10	52,0	51,3562	0,643758
12.10	44,0	42,8661	1,13395
1.11	38,0	40,3396	-2,33962
2.11	50,0	49,5436	0,456449
3.11	50,0	51,3016	-1,30163
4.11	55,0	55,7696	-0,769576
5.11	66,0	66,4443	-0,444345
6.11	72,0	70,2561	1,74394
7.11	74,0	71,2719	2,72806
8.11	78,0	78,4997	-0,499652
9.11	72,0	71,4953	0,504695
10.11	62,0	61,0583	0,941728
11.11	51,0	51,3562	-0,356242
12.11	36,0	42,8661	-6,86605

 

 

Прогноз загрузки номерного фонда  до 2013 года.

		Lower 95,0%	Upper 95,0%
Period	Forecast	Limit	Limit
1.12	40,3396	37,781	42,8982
2.12	49,5436	46,4012	52,6859
3.12	51,3016	48,0478	54,5555
4.12	55,7696	52,2323	59,3068
5.12	66,4443	62,2301	70,6586
6.12	70,2561	65,8	74,7121
7.12	71,2719	66,7515	75,7924
8.12	78,4997	73,5207	83,4786
9.12	71,4953	66,9607	76,03
10.12	61,0583	57,1856	64,9309
11.12	51,3562	48,0989	54,6136
12.12	42,8661	40,1472	45,5849
1.13	40,3396	37,781	42,8982
2.13	49,5436	46,4012	52,6859
3.13	51,3016	48,0478	54,5555
4.13	55,7696	52,2323	59,3068
5.13	66,4443	62,2301	70,6586
6.13	70,2561	65,8	74,7121
7.13	71,2719	66,7515	75,7924
8.13	78,4997	73,5207	83,4786
9.13	71,4953	66,9607	76,03
10.13	61,0583	57,1856	64,9309
11.13	51,3562	48,0989	54,6136
12.13	42,8661	40,1472	45,5849

 

На рис. 12 показан линейный тренд загрузки номерного фонда в период с 2011-2013 гг. стоит отметить ощутимые колебания  загрузки номерного фонда Балчуг Кемпински Москва по месяцам. В целом  сохраняется негативный тренд. Иными  словами при помощи Statgraphics мы сделали прогноз о том, что процент загрузки номерного фонда к 2013 году снизится.

Рис 11. Линейный тренд загрузки номерного фонда.

 

 

 

Представим  значения 11 моделей сравнения:

(A) Random walk

(B) Constant mean = 59,1835

(C) Linear trend = 63,665 + -0,00627221 t

(D) Quadratic trend = -1057,96 + 3,13519 t  + -0,00219836 t^2

(E) Exponential trend = exp(4,17203 + -0,000128611 t)

(F) S-curve trend = exp(3,9976 + 58,9356 /t)

(H) Simple exponential smoothing with alpha = 0,0568

(I) Brown's linear exp. smoothing with alpha = 0,0666

(J) Holt's linear exp. smoothing with alpha = 0,1413 and beta = 0,1018

(K) Brown's quadratic exp. smoothing with alpha = 0,0403

(L) Winter's exp. smoothing with alpha = 0,1191, beta = 0,2846, gamma = 0,3861

 

Анализ  сравнения моделей для переменной «Загрузка номерного фонда» для  прогнозирования.

Model	RMSE	MAE	MAPE	ME	MPE	AIC
(A)	2,2754	1,59764	2,90993	0,0327252	-0,103964	1,99058
(B)	1,74481	1,16231	2,15316	0,0664795	-0,104885	1,51329
(C)	1,76622	1,16437	2,15838	0,0674873	-0,104395	1,57102
(D)	1,80097	1,21124	2,16608	0,0632474	-0,0934058	1,64331
(E)	1,7711	1,16736	2,1625	0,0977494	-0,0534715	1,57653
(F)	1,7705	1,16705	2,1621	0,0976728	-0,053531	1,57585
(H)	1,79064	1,19582	2,19698	0,0786909	-0,082401	1,56515
(I)	1,81924	1,24385	2,28539	-0,172478	-0,508887	1,59683
(J)	1,88057	1,27525	2,31675	-0,130845	-0,42642	1,69648
(K)	1,80823	1,22592	2,26281	-0,0231089	-0,261152	1,58469
(L)	2,28566	1,75089	3,16027	-0,231735	-0,649005	1,75331

 

Оценка  сравнения моделей

Model	RMSE	RUNS	RUNM	AUTO	MEAN	VAR
(A)	2,2754	OK	*	OK	OK	OK
(B)	1,74481	OK	OK	OK	OK	*
(C)	1,76622	OK	OK	OK	OK	*
(D)	1,80097	OK	OK	OK	OK	*
(E)	1,7711	OK	OK	OK	OK	*
(F)	1,7705	OK	OK	OK	OK	*
(H)	1,79064	OK	OK	OK	OK	*
(I)	1,81924	OK	OK	OK	OK	*
(J)	1,88057	OK	OK	OK	OK	*
(K)	1,80823	OK	OK	OK	OK	*
(L)	2,28566	OK	OK	OK	OK	OK

 

Нижеприведенная периодограмма показывает, что ручное прогнозирование было выполнено  корректно. Данный вывод можно сделать  из показаний графика. Линия тренда легла в доверительные границы и достаточно плотно расположена у биссектрисы угла, чего и требовалось добиться.

 

Рис. 13. Периодограмма  остаточных значений.

По данным полученным в результате процедуры  прогнозирования с помощью программы  Statgraphics можно сделать вывод, что загрузка номерного фонда имеет свои пики и провалы в прогнозе будущих периодов и можно отметить, что к 2013 прогнозируемому году загрузка значительно снизится. Причиной этому может служить то, что постепенно снижается и покупательная способность у клиентов. Волна кризиса 2008 года имела непосредственное влияние на загрузку номерного фонда, что отразилось на нескольких выбранных к прогнозированию этапов.

Анализ  Statgraphics выявил существенные колебания в структуре загрузки номерного фонда по месяцам. Загрузка в этом гостиничном комплексе увеличивается в летние месяцы и значительно снижается в зимний период. Потенциальными возможностями для смягчения факторов сезонности можно отметить всевозможные скидки, проведение в гостиничном комплексе большего количества различных бизнес-мероприятий, что сделает Балчуг Кемпински центром событийных поездок. Другой способ- это разработка и продвижение новых предложений турпродукта, неподверженных сезонным колебаниям.