Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: income of collective accommodation facilities, Forecasting Methods, factors, correlation, regression analysis, correlation matrix, conservative scenario, baseline scenario, доходы коллективных средств размещения, методы прогнозирования, факторы, корреляция, регрессионный анализ, корреляционная матрица, консервативный сценарий, базовый сценарий
Аннотация: Статья посвящена прогнозированию доходов коллективных средств размещения от предоставляемых услуг, как одного из основных показателей, характеризующих развитие рынка гостиничных услуг. Основой для выполнения прогнозных операций являются статистические данные, характеризующие данный рынок и факторы, его определяющие, за 2010-2024 ггПоказать полностью. по Красноярскому краю. На начальных этапах исследования осуществлялся комплексный, сравнительный анализ динамики исследуемого показателя с целью выявления тенденций его развития и возможности прогнозировании. В дальнейшем в ходе исследования производился сбор и фильтрация переменных, входящих в разработанную многофакторную линейную модель, качество которой напрямую зависело от используемых значений и оценивалось соответствующими показателями. На финальном этапе исследования выполнялось прогнозирование переменных путем использования различных групп методов, входящих в разработанную модель, что позволило предоставить различные прогнозные сценарии развития событий в выбранной области исследования, тем самым обеспечивая вариативность прогноза и способствуя принятию управленческих решений в условиях неопределенности. This article focuses on forecasting the revenue of collective accommodation facilities from the services they provide, one of the key indicators characterizing the development of the hotel services market. The forecasting process is based on statistical data characterizing the market and its determining factors for 2010-2024 in Krasnoyarsk territory. In the initial stages of the study, a comprehensive, comparative analysis of the dynamics of the indicator under study was conducted to identify development trends and forecasting capabilities. Subsequently, the study collected and filtered the variables included in the developed multivariate linear model, the quality of which directly depended on the values used and was assessed by corresponding indicators. In the final stage of the study, variable forecasting was performed using various groups of methods included in the developed model. This allowed for the provision of various forecast scenarios for the development of events in the selected research area, thereby ensuring forecast variability and facilitating management decision-making under conditions of uncertainty.
Журнал: Финансовый менеджмент
Выпуск журнала: № 4
Номера страниц: 229-236
ISSN журнала: 1607968X
Место издания: Саратов
Издатель: ООО "Финпресс"