Гостиничный рынок Санкт-Петербурга и его статистическое исследование

Правило сложения дисперсий выполняется

Подсчитаем оценку дисперсии ошибки, т.е.

Среднее X

Найдем оценки дисперсий коэффициентов регрессии

по формулам

Получим

Эластичность

Подсчитаем функцию  эластичности по формуле

В нашем случае

или

Значение эластичности в средней точке 

Показывает, что  при изменении X на 1% Y меняется на 0,27 процентов.

Изучение  качества регрессии

Доверительные  интервалы для оцененных параметров

уровень доверия 

Количество степеней свободы 21

Критическое значение статистики Стьюдента 

Доверительный интервал для  beta

равен

Не можем на данном уровне значимости принять гипотезу beta=0  т.к не попадает в доверительный интервал.

Доверительный интервал для  alpha

равен

Мы не можем  на данном уровне значимости принять  гипотезу alpha=0  т.к. не попадает в доверительный интервал.

Критерий  Фишера  значимости всей регрессии

Коэффициент корреляции

где

показывает, что  связь сильна

Коэффициент детерминации

показывает, что  регрессия объясняет 93,14  процентов  вариации признака.

Убедимся в  значимости модели с помощью статистики Фишера

которая больше критического значения

Следовательно, регрессия значима Проверим значимость коэффициента корреляции

поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо  отличается от нуля.

Средняя ошибка аппроксимации 

Колеблемость  признака

     Колеблемость - это отклонения уровней динамического  ряда  от тренда, т.е. остатки регрессии. Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

Среднее линейное отклонение уровней  ряда от тренда описывается показателем

т.е. среднее  абсолютное отклонение от тренда равно

Амплитуда  колебаний  есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.

Степень тесноты  связи между последовательностями наблюдаемого временного ряда, сдвинутого относительно друг друга на t единиц может быть определена с помощью коэффициента автокорреляции

 

Показатель t служит порядком коэффициента автокорреляции. Для разных t получаем r(t) – автокорреляционную функцию

а ее график - коррелограмма.

Статистика Дарбина-Уотсона

Попали в зону положительной автокорреляции.

Прогноз

Точечный прогноз  для 

Интервальный  прогноз с вероятностью 95%

или  
 

Выводы: Регрессия оказалась значимо по F статистикам, по t-статистикам. Каждый квартал стоимость увеличивается в среднем на 1,93$. К сожалению, в регрессии присутствует автокорреляция первого порядка.

Индексный анализ динамики цен

 
 

 
 

 

Приведем основные формулы:

Абсолютный  прирост    

Темп  роста:

        ¾ цепные темпы роста;  

        ¾ базисные темпы роста;  

                      -- темп роста за весь период.  

 Темп  прироста    , )

Абсолютное  значение одного процента прироста                                                               

Средний уровень  . 

В общем  виде средний уровень моментного ряда   . 

Средний абсолютный прирост  

Средний абсолютный прирост  . 

Средний темп роста , 

Средний темп роста  , 

2.4. Характеристика параметров распределения показателя «наполняемость номерного фонда»

данные	номер	сортируем X	|X-Xсреднее|	(X-Xреднее)^2	(X-Xреднее)^3	(X-Xреднее)^4	число наблюдений на интервале
65	1	37	32,2195122	1038,096966	-33446,97786	1077645,311	6
51	2	38	31,2195122	974,6579417	-30428,3455	949958,1033
74	3	42	27,2195122	740,9018441	-20166,98678	548935,5427
89	4	45	24,2195122	586,584771	-14206,79701	344081,6935
88	5	46	23,2195122	539,1457466	-12518,70124	290678,1361
96	6	48	21,2195122	450,2676978	-9554,460905	202740,9997
37	7	51	18,2195122	331,9506246	-6047,978454	110191,2172	6
66	8	54	15,2195122	231,6335515	-3525,349661	53654,10216
86	9	55	14,2195122	202,1945271	-2875,107543	40882,62678
54	10	58	11,2195122	125,8774539	-1412,283629	15845,1334
60	11	60	9,219512195	84,99940512	-783,653052	7224,89887
45	12	60	9,219512195	84,99940512	-783,653052	7224,89887
42	13	61	8,219512195	67,56038073	-555,3133733	4564,405044	13
55	14	62	7,219512195	52,12135634	-376,2907677	2716,635786
58	15	62	7,219512195	52,12135634	-376,2907677	2716,635786
38	16	64	5,219512195	27,24330756	-142,196776	742,1978065
61	17	64	5,219512195	27,24330756	-142,196776	742,1978065
64	18	64	5,219512195	27,24330756	-142,196776	742,1978065
72	19	65	4,219512195	17,80428316	-75,12538994	316,992499
65	20	65	4,219512195	17,80428316	-75,12538994	316,992499
65	21	65	4,219512195	17,80428316	-75,12538994	316,992499
64	22	66	3,219512195	10,36525877	-33,37107703	107,4385895
90	23	67	2,219512195	4,926234384	-10,93383729	24,26778521
69	24	69	0,219512195	0,048185604	-0,010577328	0,002321852
67	25	69	0,219512195	0,048185604	-0,010577328	0,002321852
62	26	72	2,780487805	7,731112433	21,49626384	59,77009945	6
100	27	74	4,780487805	22,85306365	109,2487921	522,2625183
83	28	78	8,780487805	77,09696609	676,9489706	5943,942181
106	29	80	10,7804878	116,2189173	1252,896621	13506,83674
60	30	81	11,7804878	138,7798929	1634,894836	19259,85868
95	31	83	13,7804878	189,9018441	2616,940047	36062,71041
46	32	84	14,7804878	218,4628198	3228,987043	47726,00361	5
78	33	86	16,7804878	281,584771	4725,129815	79289,98324
84	34	88	18,7804878	352,7067222	6624,004295	124402,0319
99	35	89	19,7804878	391,2676978	7739,465925	153090,4113
69	36	90	20,7804878	431,8286734	8973,610482	186476,0032
62	37	95	25,7804878	664,6335515	17134,57717	441737,7577	5
80	38	96	26,7804878	717,1945271	19206,81929	514367,9897
64	39	99	29,7804878	886,8774539	26411,6432	786551,6182
81	40	100	30,7804878	947,4384295	29162,61703	897639,5777
48	41	106	36,7804878	1352,804283	49756,80144	1830079,429
сумма		2838	586,9756098	12511,02439	41521,59905	8799085,808
среднее		69,2195122	14,31647829	305,1469363	1012,721928	214611,849

 
 

сводка  параметров распределения
минимум	37
максимум	106
размах	69
среднее	69,22
дисперсия	305,15
среднее линейное отклонение	14,32
среднеквадратичное  отклонение	17,47
медиана	65
мода	64
наблюдений	41
коэффициент вариации =СКО/среднее	0,252363169
3-й  момент	1012,721928
4-й  момент	214611,849
ассиметрия = 3-й момент/СКО^3	0,189988228
эксцесс=4-й  момент/СКО^4-3	-0,695187142

 
 

по  формуле Стреджеса выберем разбиение  на 6 интервалов ширина  интервала =   11,5 единиц

 

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Заключение

       В последнее время в Петербурге активно развивается такой сегмент  гостиничного рынка, как мини - отели. Во многом успеху мини - отелей способствует тот факт, что индустрия гостеприимства все еще находится на стадии становления, из-за чего ощущается сильный недостаток гостиниц европейского уровня. При этом мини - отели - хорошая альтернатива гостиницам среднего класса и чрезвычайно востребованы гостями города.

       По  прогнозам экспертов, на период до 2008 г. ежегодное увеличение спроса на места  в гостиницах первого класса составит 9,5 %, в гостиницах среднего класса - 9% и в недорогих гостиницах - 5%.

       Однако  вскоре доминирующей категорией на гостиничном  рынке станут гостиницы среднего класса². В «сезон» спрос на места в таких гостиницах значительно превышает предложение. Кроме того, развитие рынка гостиниц среднего класса и их достаточное количество в сочетании с соответствующим качеством обслуживания служит доказательством цивилизованности городского рынка туристической индустрии.

       Сейчас  в северной столице реализуется 24 проекта строительства новых  гостиниц, из них в нынешнем году должно открыться 7 отелей. В первом полугодии 2008 года откроют свои двери крупные гостиницы – «четырехзвездный» отель «Адмирал» на 219 номеров на 2-й линии Васильевского острова и «трехзвездный» отель «Петрополь» на 189 номеров на Большой Пушкарской, д. 37, литеры А. Также в этом году должны быть введен в эксплуатацию отель «Румба» (ул. Маршала Говорова, ТРК «Румба»). Международный оператор Accor, который в 2005 году уже открыл первый отель, откроет еще две гостиницы - 3-звездочную «Ibis» и пятизвездочную – «Sofitel». К выходу на петербургский рынок готовятся и другие международные операторы: Intercontinental, Ramada, Hilton., Wenaas gruppen AS.

       На  сегодняшний день существует около 150 инвестиционных проектов по строительству и реконструкции гостиниц, а число заявок под гостиничное развитие превышает 300³. Основная причина нехватки отелей в Петербурге - капиталоемкость гостиничных проектов. Большие вложения в создание отелей приводят к увеличению сроков окупаемости этих проектов. Так, окупаемость гостиницы высокого класса – от 10 лет. Кроме того, гостиничный рынок является одним из самых закрытых. Затраты на строительство отеля составляют порядка $1500-2000 на 1 кв.м. Создание отеля обходится инвестору дороже, чем строительство объекта торговой, офисной и жилой недвижимости».

       Поскольку возможности строительства в  центре Петербурга ограничены, инвесторы вынуждены заниматься реконструкцией существующих зданий, что обходится гораздо дороже. Затраты на реконструкцию здания под гостиницу напрямую зависят от состояния постройки, но в любом случае будут очень значительными. Если речь идет о полной реконструкции с заменой перекрытий, то для гостиницы высокого класса (ее строительство наиболее выгодно инвестору) затраты могут составить $5-10 тыс. на 1 кв.м. При этом себестоимость отделки и оснащения отеля – это больше 50% затрат на реконструкцию. Для гостиницы среднего класса затраты на реконструкцию составляют от 2 тыс. на 1 кв.м⁴.