Процесс прогнозирования спроса в туризме с помощью регрессионного анализа

включает следующие этапы:

отбор переменных, которые влияют на прогнозируемую переменную спроса, и установление математической формы взаимоотношений между ними;

сбор информации, относящейся к модели;

использование базы данных для установления меры воздействия влияющих переменных на прогнозируемые переменные в прошлом (оценка коэффициентов математического уравнения);

проведение испытаний на установленной на предыдущем этапе модели для выяснения уровня его реалистичности;

использование модели для прогнозирования, если испытания модели будут удовлетворительными.

Очень важно поводить оценку параметров (их знака и величины), получаемых с помощью регрессионной модели, для определения корректных (допустимых) теоретически (соответствующих требованиям экономической теории). В основном некорректные параметры появляются по причине несовершенства самой модели. Например, отдых за рубежом представляет собой стиль хорошей жизни и соответственно ожидается положительная эластичность спроса по доходам. Аналогично собственная эластичность спроса по цене должна быть отрицательной, а перекрестная эластичность спроса по цене для продуктов заменителей - положительной. При изменении вкусов потребителей может произойти перераспределение и, следовательно, коэффициент показателя тренда может поменять свой знак. Коэффициенты, расходы на продвижение туристского продукта, переменные привязанности к туристскому центру должны быть положительными.

Математическая модель прогнозирования спроса международного туризма имеет логарифмически линейную форму: