Методы планирования и прогнозирования показателей деятельности рекреационно-туристических предприятий

• Автор: Туманян, Левон Ашотович
• Шифр специальности: 08.00.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 136 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.
Г ЛАВА 1. Организационно экономические проблемы и подходы к планированию деятельности рекреационнотуристских предприятий.
1.1 Анализ сущссггвующих методов и моделей планирования и прогнозирования деятельности рекреационнотуристских предприятий.
1.2 Модели оценки влияния деятельности рекреационнотуристских предприятий на экономику города
1.3 Проблемы оценки и пути совершенствования шинирования деятельности рекреационнотуристских предприятий.
Выводы по 1 главе
ГЛАВА 2. Методы оценки рекреационнотуристскоко продукта и ресурсное потенциала города
2.1 Состав и структура ресурсного потенциала города с ярко выраженной рекреационнотуристской специализацией
2.2 Характеристика рекреационнотуристского продукта и методы
его оценки
2.3 Оценка влияния туризма на экономику г. Сочи.
Выводы по 2 главе
ГЛАВА 3. аучно практические рекомендации и опыт прогнозирования показателей рекреационнотуристской деятельности г. Сочи.
3.1 Описание методологии прогнозирования рекреационнотуристского спроса.
3.2 Расчет прогнозной модели показателей рекреационнотуристской дсятельносги г. Сочи.
3.3 Методические основы принятия управленческих и плановых решений.
Выводы по 3 главе.
Заключение.
Список используемой литературы


Отыскиваемые при этом неизвестные переменные обеспечивают экстремум минимум или максимум целевой функции. Изучение экономических явлений показывает, что в экономических системах зависимости, как правило, очень сложны и имеют нелинейный характер. Приведение этих зависимостей к линейным огрубляет и тем самым упрощает модель системы или явления. При этом в некоторых случаях такое упрощение не искажает существенно получаемые результаты и потому является приемлемым. В других же случаях получаемые результаты настолько далеки от реальности, что применение линейною прраммирования просто исключаемся. Использование при решении задач линейного программирования электронновычислительных машин позволяет включать в модель сотни и тысячи переменных, уравнений и неравенств. Если в системе равенств или неравенств содержатся случайные элементы, но зависимости между переменными линейные, то такая задача решается методами стохастического программирования. Методы нелинейного программирования используются тогда, когда зависимости между переменными носят нелинейный характер. Задачи, решаемые методами нелинейного программирования, достаточно сложны, так как нет универсального метода их реализации. Этим объясняются весьма активные, особенно в последние годы, поиски специальных приемов и способов решения указанных задач. Этому в значительной степени способствует и использование современной быстродействующей вычислительной техники. В числе методов нелинейного программирования можно выделить квадратичное и выпуклое программирование. Указанные группы методов нелинейного программирования используются при решении, например, задачи расчета показателей роста производительности труда с учетом различных факторов изменения издержек производства общей величины и удельных при росте объема производства и т. Методы динамического программирования могут применяться для решения таких оптимизационных задач, в которых необходимо рассматривать процесс производства или управления в пространстве или во времени, г. В основу использования методов динамического программирования положен принцип оптимальности, сформулированный американским математиком Р. Веллманом. Этими методами могул решаться задачи выбора момента времени замены оборудования при условии получения за период эксплуатации наибольшей прибыли, распределения различных видов ресурсов по производствам например, между выпуском готовых изделий и запасных частей, между производством электродвигателей и бензоагрегатов и т. В состав методов динамического программирования входят методы последовательного анализа вариантов, переработки списка состояний и др. Для реализации такого рода задач эффективно использовать методы параметрического программирования. Модели, содержащие большое число показателей, очень сложны в реализации, поэтому в тех случаях, когда это возможно, их преобразуют в несколько моделей меньшей размерности, тем самым разлагают задачу. Полученные локальные задачи решаются совместно по специальным правилам. Наиболее известными являются метод разложения ДанцигаВульфа и метод планирования на двух уровнях КарнаиЛигггака. Методы, позволяющие решать задачи в рассмотренном порядке, относятся к методам блочного программирования. Методы математической статистики используются для нахождения и раскрытия свойственных большим совокупностям однорошых объектов закономерностей. При этом изучается не каждый элемент совокупности, а определенная выборка. Полученные характеристики такой выборки могут использоваться для сравнительной оценки элементов различных совокупностей или их характеристик, а также для установления связей между отдельными величинами и прогнозирования на этой основе развития системы в будущем. Методы математической статистики широко используются при расчете параметров нормативов, разработке текущих и перспективных планов, в анализе производственнохозяйственной деятельносш предприятий объединений. К рассматриваемым методам близко подходят эвристические, основанные на опыте, интуиции исполнителя. Комбинаторные методы могут давать и точные, и приближенные решения.