Evoluția Serviciilor Hoteliere ȘI DE Restaurante ÎN România

UNIVERSITATEA ”CONSTANTIN BRÂNCUȘI” DIN TG-JIU

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE

SPECIALIZAREA : MANAGEMENT

LUCRARE DE LICENȚĂ

Coordonator: Prof.univ.dr. BABUCEA ANA-GABRIELA

Absolvent:

GÎRBOIU VIOLETA-RALUCA

TG-JIU

2016

UNIVERSITATEA ”CONSTANTIN BRÂNCUȘI” DIN TG-JIU

FACULTATEA DE ȘTIINȚE ECONOMICE

SPECIALIZAREA : MANAGEMENT

EVOLUȚIA SERVICIILOR HOTELIERE ȘI DE RESTAURANTE ÎN ROMÂNIA

Coordonator: Prof.univ.dr. BABUCEA ANA-GABRIELA

Absolvent:

GÎRBOIU VIOLETA-RALUCA

TG-JIU

2016

CUPRINS

INTRODUCERE

Capitolul I

CONSIDERATII GENERALE DESPRE SISTEMUL DE PENSII

Capitolul II

METODE STATISTICE ÎN ANALIZA DINAMICII FENOMENELOR ECONOMICE

2.1.Metode statistice de analiză a dinamicii

(trendul și seriile)

Agenții de marketing trebuie să își concentreze eforturile de marketing, comunicare și promovare asupra creării unei cereri selective, pentru propriul serviciu oferit, ținând cont desigur și de conjunctura macroeconomică de recesiune prin care trece economia României. Firmele de cercetări de marketing folosesc metode statistice de estimare a cererii totale, care trebuie să se bazeze pe seturi de date cu ajutorul cărora se vor caracteriza fenomenele tipice manifestate pe această piață. Condiția esențială a aplicării modelelor de evaluare a cererii este disponibilitatea datelor suficiente și de calitate, referitoare la dimensiunea și structura cererii.

Etimologic, statistica își are originea în latinescul status cu dubla semnificație: stat și stare socială. Ca termen de specialitate a fost introdus însă pentru prima dată în sec. al XVIII-lea de către reprezentanții școlii germane de statistică descriptive.

Statistica a apărut din nevoia reală de cunoaștere în expresie numerică a diferitelor activități umane, fenomene și procese ale vieții sociale care se produceau într-un număr mare de cazuri.

Una din sarcinile statisticii este aceea de a studia fenomenele și procesele social-economice de masă de-a lungul diferitelor perioade de timp sub aspectul evoluției volumului acestora și al schimbărilor intervenite în structura lor, a interdependențelor dintre fenomene de natură diferită etc.

În munca de analiză concretă a dezvoltării fenomenelor în timp, statistica folosește ca instrument principal de cercetare indicatorii obținuți din prelucrarea statistică a seriilor cronologice. Calculul acestor indicatori este precedat de elucidarea noțiunii de "serie cronologică" și precizarea particularităților acesteia.

Seria cronologică este formată din două șiruri de date paralele, în care primul își arată variația caracteristicii de timp, iar cel de-al doilea șir variația fenomenului sau caracteristicii cercetate, de la o unitate de timp la alta. Seriile cronologice se mai numesc și serii de timp sau serii ale dinamicii.

Analiza unei serii cronologice urmărește să identifice particularitățile evoluției în timp a fenomenelor economico-sociale, astfel încât să ne permită previzionarea valorilor viitoare ale acestora. În mod practic, există un număr nelimitat de aplicații de acest tip în domeniul economic. Astfel, guvernul dorește să cunoască valorile viitoare ale ratei dobânzii, ratei șomajului și evoluția viitoare a costului vieții; un economist din industria construcțiilor dorește să cunoască evoluția prețurilor la materiale de construcții, precum și a cererii de locuințe; multe companii doresc să previzioneze cererea pentru produsele fabricate, precum și cota lor de piață etc.

Există două tipuri fundamentale de abordări ale procesului de previzionare: de natură calitativă și cantitativă. Modele calitative sunt folosite în special când nu avem la dispoziție date pentru o perioadă de timp din trecut, cum ar fi, de pildă, cazul în care departamentul de marketing al unei firme dorește să previzioneze vânzările unui produs nou. Metodele calitative de previzionare (de ex. tehnica Delphi), sunt considerate a avea un grad ridicat de subiectivism. Pe de altă parte, metodele cantitative utilizează datele înregistrate de-a lungul timpului. Scopul utilizării acestor modele este ca, pe baza cunoașterii a ceea ce s-a întâmplat până în prezent, să putem previziona forma evoluției viitoare a fenomenelor.

Se caracterizează prin: variabilitate (apare ca urmare a faptului că fiecare termen se obține prin centralizarea unor date individuale diferite ca nivel de dezvoltare), omogenitate (în aceeași serie nu pot fi înscrise decât fenomene de același gen, care sunt rezultatul acțiunii acelorași legi), periodicitate (se referă la alegerea unităților de timp la care se referă termenii unei serii cronologice), interdependența (se explică prin aceea că termenii seriei sunt valori succesive ale aceluiași fenomen).

Clasificarea seriilor cronologice: după modul de exprimare a indicatorilor (serii cronologice formate din indicatori absoluți, relativi, medii); după timpul la care se refera datele (serii cronologice de intervale sau de flux și serii cronologice de momente sau de stoc), după natura procesului stohastic (serii staționare și serii nestaționare).

Analiza statistică a acestui tip de serii se realizează prin intermediul unui sistem de indicatori care are drep scop punerea în evidență a relațiilor ce se stabilesc între termenii seriei pe întreaga perioadă sau pe o subperioadă a acesteia. Sistemul de indicatori cuprinde trei tipuri de indicatori: indicatori absoluți; indicatori relativi; indicatori medii.

Studiul seriilor cronologice numai pe baza indicatorilor absoluți, relativi și medii este insuficient pentru a putea caracteriza complet fenomenele de tip evolutiv, fapt pentru care metodologia statistică pune la dispoziție o serie de modele de analiză astfel încât informațiile primare pot fi cercetate în scopul elaborării de previziuni pe diferite termene și orizonturi extrapolând termenii seriei empirice.

Pentru aceasta trebuie știut faptul că termenii unei serii cronologice yi sunt valori empirice referitoare la un proces sau un fenomen ce se manifestă în mod aleator în timp, fapt pentru care astfel de fenomene și procese dinamice se mai numesc și stohastice.

Evoluția unui fenomen social economic în timp este determinate de acțiunea diferitelor categorii de factori ce alcătuiesc de fapt chiar componentele seriilor cronologice.

Prin analiza statistică a seriilor cronologice, cunoscută și sub numele de modelare statistică, se urmărește tocmai descompunerea pe componența acestora și în plus, cuantificarea influențelor tuturor factorilor.

Termenii unei serii cronologice se descompune în următoarele componente:

Trendul sau tendința centrală – ( Yi), component principal a ceea ce corespunde unor variații sistemice, lente, care sunt sesizabile pe perioade lungi de timp. Se formează sub influența acțiunii cauzelor esențiale de lungă durată.

Există totuși serii cronologice ce nu prezintă trend, nivelurile acestora oscilând în jurul unei valori constante. Seriile care nu prezintă trend se numesc serii cronologice staționare, pe când cele care prezintă trend evident se numesc serii cronologice nestaționare.

Ciclitatea, sau oscilațiile periodice – (St), component ce se datorează unor cauze de natură diferită dintre care cele mai frecvente sunt totuși oscilațiile sezoniere, oscilații ce se manifestă ciclic cu o perioadă mai mică de 1 an calendaristic. Aceste oscilații devin sesizabile numai dacă termenii unei serii sunt înregistrați pentru perioade subanuale respectiv, o luna, un trimestru, un semestru etc, și pe o perioadă de cel puțin 3-5 ani.

Factorii ce pot induce astfel de oscilații sunt de obicei datorați succesiunii anotimpurilor (sezoane), de aici și denumirea de sezonalitate, sau pot să fie și factori cu caracter social, de exemplu perioadele de concediu, sărbătorile naționale sau religioase, tradiții, și chiar zilele de salarii.

De regulă, astfel de factori afectează mai ales volumul activităților din diverse domenii ca de exemplu turismul.

Componentă aleatoare sau reziduală, întâmplătoare (Ɛt) ce se manifestă ca deviere de la linia evoluției sistemice ca efect a unor factori imprevizibili. De regulă, în această categorie de factori de influență se încadrează calamitățile naturale. Abaterile de la trend se pot datora și diverselor tipuri de erori statistice.

Analiza de modelare a seriilor cronologice se limitează doar la trei componente: trendul, sezonalitatea și abaterile aleatoare fără a lua în calcul ciclitatea.

Problema cea mai importantă în analiza seriilor cronologice este determinarea tendinței (trendului) și implicit separarea influenței factorilor esențiali cu acțiune sistemică, de acțiunea factorilor accidentali, care determină abaterea termenilor empirici ai seriei de la cei teoretici.

Prin ajustarea unei serii cronologice se înțelege cuantificarea trendului și înlocuirea termenilor reali, empirici cu termenii seriei teoretice, calculate care exprimă legitatea după care evoluează fenomenul ilustrat de datele cercetate. Se pune totuși o condiție pentru determinarea corectă a trendului și anume existența unui număr suficient de mare de date empirice pentru ca sub incidența legii numerelor mari să se realizeze compensarea abaterilor întâmplătoare și să se obțină o tendință corectă a evoluției retrospective a fenomenului în scopul eventual al proiectării sale în viitor prin extrapolarea trendului.

Metodele de determinare a trendului sunt clasificate în două grupe:

Metode elementare de determinare a trendului;

Metode analitice de determinare a trendului.

2.1.1.Metode elementare de determinare a trendului

Dintre metodele elementare de determinare a trendului unei serii cronologice cele mai utilizate sunt:

Metoda grafică;

Metoda mediilor eșalonate;

Metoda mediilor mobile;

Metoda sporului mediu;

Metoda indicelui mediu.

Metoda grafică presupune trasarea manuală sau pur și simplu vizuală a unei drepte sau curbe pe cronograma seriei empirice în așa fel încât să aibe abateri minime de la aceasta. Este o metodă mecanică de ajustare vizuală a seriei cronologice bazată pe ipoteza ca toți factorii de influență au o acțiune constantă pe toată perioada de analiză, constând în trasarea vizuală pe cronogramă a unei drepte sau curbe în așa fel încât abaterile față de valorile reale să fie minime.

Pe baza graficului se poate aprecia cu aproximație trendul seriei și, implicit, se poate alege metoda analitică adecvată pentru ajustare prin alegerea acelei funcții statistic-matematice al cărui grafic este cel mai apropiat de cel găsit.

Metoda mediilor eșalonate are la bază calculul mediilor eșalonate, ca medii aritmetice simple din câte 2-3 sau mai mulți termeni în cadrul cărora nu se repetă niciun termen din cei precedenți.

Dacă, de exemplu, nivelurile empirice ale seriei cronologice sunt: y1,y2,y3…yn-1,yn.

Mediile eșalonate calculate din câte doi termeni vor fi:

, , , … , .

Trendul seriei empirice va fi:

Y= 1, Y2 =2, Y3=3, … Yn/2=n/2.

Dacă se dispune de un număr foarte mare de date empirice se poate aplica încă o dată metoda mediilor eșalonate având de această dată ca bază de calcul seria mediilor eșalonate calculate la pasul anterior.

1=, 2=, …, n/4=.

Cu cât se calculează mediile eșalonate în mai multe trepte cu atât sunt îndepărtate fluctuațiile determinate de factorii aleatori și sezonieri.

Metoda mediilor mobile este o metodă de determinare a trendului recomandabilă cu deosebire în cazul evoluțiilor neliniare sau care prezintă fluctuații evidente. Prezintă avantajul simplificării calculelor și a posibilității de separare a fluctuațiilor sezoniere sau aleatorii de mică amploare. Se aplică în cazul în care graficul seriei cronologice relevă oscilații sinusoidale.

Mediile mobile sunt medii aritmetice parțiale, glisante, alunecătoare, calculate din doi sau mai mulți termeni succesivi ai seriei. Numărul termenilor din care se calculează media mobilă se alege în funcție de periodicitatea oscilațiilor seriei. Mediile se numesc mobile sau glisante deoarece în calculul fiecărei noi medii se exclude primul termen și se ia în calcul următorul.

O serie statistică obținută prin ajustarea prin această metodă are o variație lină, continuă, eliminând variațiile periodice și/sau întâmplătoare.

Mediile se calculează pentru un număr redus de termeni, iar introducerea termenilor în numărătorul mediei glisează în sensul că sunt introduși în calcul noi termeni aflați în continuarea șirului de valori empirice în paralel cu excluderea în succesiune a termenilor inițiali.

Mediile mobile, funcție de numărul de termeni empirici de care se dispune, pot fi calculate dintr-un număr par de termeni sau dintr-un număr impar de termeni.

În situația în care mediile se calculează dintr-un număr impar de termeni, să zicem 3, seria teoretică a tendinței este tocmai seria mediilor mobile. Dacă se calculează seria teoretică pe baza a n termeni empirici se vor obține n-2 termeni pentru seria teoretică, astfel că primul și ultimul termen empiric nu are ajustare prin metoda mediilor mobile.

În situația în care se calculează medii mobile din număr par de termeni, să zicem 4 termeni, atunci va trebui aplicată încă o dată metoda mediilor mobile calculate pentru câte doi termeni, obținând astfel medii mobile centrate. Trendul va fi dat tocmai de aceste medii mobile corectate. Dacă se calculează seria teoretică pe baza a n termeni empirici se vor obține n-4 termeni pentru seria teoretică astfel că primii doi și ultimii doi termeni ai seriei empirice nu au ajustare prin metoda mediilor mobile.

Rezultatele, respectiv mediile mobile sunt valori cu o evoluție lină, foarte puțin afectată de oscilațiile datorate influențelor accidentale sau sezoniere. Această metodă este considerată ca fiind cea mai bună metodă elementară de determinare a tendinței evolutive.

Dacă considerăm seria cronologică empirică: y1, y2, y3, …, yn-1, yn.

Mediilemobile calculate din câte trei termeni vor fi:

1 = , 2 = , 3= , …

Trendul seriei este tocmai seria teoretică a mediilor mobile astfel calculate.

Mediile mobile calculate din câte patru termeni:

1= , 2= , 3= , …

Aceste medii mobile se vor corecta prin centrare, obținând seria teoretică de trend:

1= , 2= , 3= , …

Metoda modificării medii absolute (metoda sporului mediu), se recomandă în cazul în care modificările absolute sunt aproximativ egale. Sporul mediu obținut se utilizează pentru determinarea trendului, la fel cum se utilizează rația în cazul unei progresii aritmetice.

Ecuația de ajustare a trendului se bazează pe relația ce se stabilește între primul termen empiric y1 și ultimul termen yn și pe modificările absolute cu baza în lanț t/t-1.

yn= y1+2/1+3/2+…+t/t-1

Modificările absolute cu baza în lanț pot fi înlocuite cu modificarea medie absolută, respectiv media lor.

yn= y1+++…+

Obținem deci:

yn= y1+n

Având în vedere această relație se pot defini două funcții de ajustare:

Yti= y1+ti

Yti= ytiti

unde: Yti – termenii seriei teoretice de ajustare a seriei;

y1 – primul termen al seriei cronologice empirice;

yti – oricare alt termen al seriei exceptându-l pe y1, de regulă acel termen care are valoarea cea mai apropiată de nivelul mediu al termenilor seriei empirice;

ti – valorile cuantificate ale timpului calculate în progresie aritmetică cu rația 1, pozitive pentru termenii seriei ce urmează bazei de ajustare și negative pentru cei ce preced baza de ajustare;

– modificarea medie absolută.

Metoda indicelui mediu, ia în calcul nivelurile indicilor dinamici calculați cu baza în lanț.

Ca metodă de ajustare a trendului se recomandă atunci când nivelurile acestor indici sunt aproximativ egale, sau atunci când șirul seriei empirice seamănă cu o progresie geometrică cu rația .

Funcția de ajustare a trendului se bazează pe relația ce se stabilește între primul termen al seriei empirice, ultimul termen și indicii dinamicii calculați cu baza în lanț:

yt= y1I2/1 I3/2 … It/t-1

Dacă se înlocuiesc acești indici cu indicele mediu, atunci relația devine:

yt= y1…

yt= y1

La fel ca și la metoda modificării medii absolute se poate apela nu neapărat la primul termen din seria empirică, ci la acel termen yti ce se apropie cel mai mult de dreapta trasată vizual pe cronograma seriei empirice.

Relația devine astfel:

Yti= yti

Metoda indicelui mediu și metoda modificării medii absolute prezintă avantajul determinării printr-un procedeu relativ simplu a tendinței centrale dând în același timp posibilitatea înlocuirii termenilor eventual lipsă ai seriei empirice cu valori ajustate conform relațiilor respective.

Această metodă de determinare a valorilor lipsă este cunoscută sub numele de metoda interpolării, fiind aplicată tocmai pentru faptul că modificarea medie absolută și indicele mediu se calculează doar pe baza valorilor extreme ai seriei empirice.

Deoarece nu iau în calcul toți termenii seriei cronologice aceste metode de ajustare a trendului prezintă unele neajunsuri determinate tocmai de faptul că nu întotdeauna primul și ultimul termen ai seriei sunt reprezentativi pentru evoluția fenomenului studiat.

După ce s-a ales forma cea mai potrivită pentru funcția de ajustare se determină parametrii acesteia prin metoda celor mai mici pătrate. În continuare se determină șirul valorilor ajustate și se verifică calculele după relația:

În rezolvarea sistemului prin care obținem parametrii funcției care modelează tendința se impune măsurarea variabilei timp într-un anumit mod, astfel:

dacă seria cronologică are un număr impar de termeni atunci t=0 se asociază termenului median al seriei, celelalte valori ale lui t fiind plasate simetric (pozitiv, negativ) față de termenul central (origine);

dacă seria cronologică are un număr par de termeni atunci pentru cei doi termeni centrali se asociază t=-1 și t=+1, restul variabilelor de timp, pozitive și negative, așezându-se de asemenea simetric.

Ajustarea unei serii cronologice se poate realiza prin mai multe metode, iar alegerea celei mai adecvate cazului analizat se face comparând rezultatele obținute. Măsurarea calității ajustării se face calculând:

eroarea de ajustare,

coeficientul de variație a valorilor ajustate,

sau

Eroarea de ajustare sau coeficientul de variație cel mai mic indică cea mai bună metoda sau funcție de ajustare.

2.2.2.Metode analitice de determinare a trendului

Această grupă de metode este cunoscută și sub numele de metoda celor mai mici pătrate aplicând funcții statistico-matematice elementare considerând că fenomenul studiat este o funcție de timp.

În esență, această metodă presupune alegerea unei funcții care să exprime cât mai bine natura fenomenului cercetat și să fie în concordanță cu datele reale ale seriei cronologice, apoi folosind ca bază metodologică metoda celor mai mici pătrate calcularea valorilor teoretice să fie minimă.

2→min.

Acele valori teoretice ce satisfac condiția impusă de expresia metodei celor mai mici pătrate vor fi de fapt seria teoretică a tendinței centrale.

Ecuațiile folosite pentru ajustarea seriilor cronologice pot fi după caz: ecuația funcției liniare, a parabolei, a hiperbolei, a funcției exponențiale sau a unui polinom de un grad oarecare.

De regulă, în cazul fenomenelor economice cea mai mare aplicativitate o are ecuația funcției liniare, aceasta și datorită faptului că determină calcule simple. În domeniul comerțului exterior și al turismului evoluțiile sunt de regulă explonențiale, iar în comerțul interior saturarea pieței pentru unele produse poate determina alegerea funcției parabolice pentru descrierea fenomenului.

Cea mai importantă problemă ce trebuie avută în vedere la aplicarea metodelor analitice de trend este alegerea modelului cel mai potrivit pentru datele observate. Alegerea acestuia se face de regulă pe baza cronogramei, sau prin efectuarea unor prelucrări statistice prealabile.

Dacă se constată că modificările cu baza în lanț sunt aproximativ egale, atunci cu siguranță cel mai potrivit model de ajustare este cel liniar.

Atunci când modificările cu baza în lanț alcătuiesc aproximativ o linie dreaptă, iar sporurile sporurilor (modificările absolute de ordinul doi) sunt aproximativ egale se folosește ca model parabola de gradul doi.

Dacă termenii seriei prezintă creșteri relative aproximativ constante, atunci se recomandă modelul exponențial.

După alegerea funcției de ajustare se efectuează estimarea parametrilor acesteia cu metoda celor mai mici pătrate, care presupune minimizarea sumei pătratelor abaterilor de la valorile teoretice, calculate Yti și valorile reale, empirice yti.

O altă problemă importantă ce trebuie avută în vedere imediat după alegerea modelului de ajustare este aceea a cuantificării timpului cu scopul ușurării calculelor de determinare a parametrilor modelului plecând de la condiția impusă de metoda celor mai mici pătrate.

Metoda trendului liniar:

Ecuația funcției de ajustare este: Yti= a+bti , unde:

a și b – parametrii funcției de trend;

ti – factorul timp, reprezentat de regulă prin rangul termenilor seriei cronologice.

Parametrii a și b se determină trecând funcția prin condiția de minim impusă de expresia celor mai mici pătrate:

2= Σi (yti-a-bti)2=f =min.

Cum o funcție de două variabile are valoarea extrema într-un punct când ambele derivate parțiale sunt nule, avem sistemul:

De aici rezultă sistemul de ecuații normale:

Sistemul de ecuații normale ne permite să calculăm estimațiile lui a și b în condițiile impuse, însă acest calcul poate fi mult simplificat. Deoarece variabila t crește cu rația constantă se poate aplica un artificiu prin care =0.

Pentru aceasta, în cazul unei serii cu un număr impar de termeni se atribuie nivelul 0 perioadei mediane, la care se adaugă o rație egală cu unitatea pentru perioadele anterioare.

Metoda trendului parabolic de ordinul 2

Funcția de ajustare este:

Yti= a+bti+cti2

Trecută prin condiția de minim a expresiei celor mai mici pătrate se obține sistemul:

Dacă se cuantifică factorul timp astfel încât și respectiv , atunci sistemul devine:

După determinarea celor trei parametrii a,b,c, se determină valorile funcției de trend corespunzătoare valorilor ti.

Metoda trendului exponential

Funcția exponențială de trend este: Yti=abti. Logaritmată și trecută prin condiția de minim se ajunge la sistemul:

Folosind procedeul simplificat, pentru care , se obține:

De unde: și .

Parametrii a și b se obțin prin logaritmare.

Metoda trendului hiperbolic

Funcția de ajustare a trendului are expresia: Yti=a + .

Urmărind aceeași metodologie de determinare a parametrilor funcției se obține sistemul de ecuații normale:

În cazul trendului hiperbolic o cuantificare a timpului astfel încât ar îngreuna și mai mult calculele astfel încât este de preferat ca acest sistem să se rezolve ca atare.

Funcțiile exponențială, parabolică și hiperbolică sunt modificate pentru tendințe neliniare, alegerea uneia sau alteia făcându-se în corelație cu cronograma seriei empirice.

Dacă pentru aceeași serie se folosesc mai multe metode, cea care reflectă tendința reală a fenomenului studiat se alege pe baza îndeplinirii unor criterii.