Analiza factorilor care influențează numărul turiștilor din România în perioada 1995-2009

Pentru analiza evoluției numărului turiștilor din România în perioada anilor 1995-2009 s-au folosit următorii factori: numărul de turiști, structurile de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică pe total tipuri de structură și pe total forme de proprietate, numar de innoptări pe total tipuri de structure și pe total forme de proprietate, capacitatea de cazare turistică pe total tipuri de structură și pe total forme de proprietate, sosiri ale turiștilor pe total tipuri de structură și pe total forme de proprietate. Analiza acestor factori s-a efectuat prin culegerea datelor din anuarele statistice din 1995 până în 2009 . Proveniența datelor dintr-un eșantion și menținerea acestora de la o perioadă la alta determină denumirea datelor panel-cohorte.

Modelul regresiei simple se realizează prin metoda celor mai mici pătrate, iar factorul luat în considerație este structura de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică pe total tipuri de structură și total tipuri de proprietate. Se va analiza influența structurilor de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică pe total tipuri de structură și total tipuri de proprietate asupra evoluției numărului turiștilor, de-a lungul a 15 observări anuale. Datele găsite sunt extrase din anuare statistice și sunt prezentate în Anexa 1.

Pentru a testa ipoteza, folosim următorul model econometric:

NRt = a0 + a1SCTt + εt

unde:

NRt = numărul de turiști din anul t;

SCTt = structura de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică din anul t;

a0, a1 = parametrii modelului;

εt = eroarea de specificare;

Valorile parametrilor a0, a1 nu se cunosc și, de aceea, se va proceda la estimarea acestor parametri. Folosind metoda celor mai mici pătrate pentru estimarea parametrilor s-au obținut următoarele rezultate:

NR = -106,42 + 0,67SCT

(84397,59) (0,085)

t* = -0,00126 7,858

R = 0,83 n = 15

Ca urmare a aplicării testului Durbin Watson, s-a obținut DW = 2,56, apoi am extras din tabelul DW valorile d1 = 1,077 și d2 = 1,361, valori corespunzătoare unui număr de 15 observări și o variabilă. Se observă că DW se află în intrevalul d2; d3 și se constată că erorile nu sunt corelate. În continuare, vom aplica testul Student și testul Fisher.

Aplicând testul Student, test de semnificație individuală, se observă prin comparație că valoarea rației Student, 7.86, este mai mare decât valoarea de 2.16 a lui t tabelar. Vom spune cu o probabilitate de 95% ca parametrul a1≠0, iar variabila explicativă inclusă în model – structura de primire turistică – are o influiență semnificativă asupra variabilei de explicat – numărul de turiști.

Coeficientul de determinație (R2), 0.83, arată prin apropierea față de 1 că modelul este bine construit. Structurile de primire turistică explică în proporție de 83% influiența asupra numărului de turiști, restul de 27% datorându-se influienței altor factori.

Testul Fisher se va construi pe baza tabelului analizei tabelului de variației, test de semnificație globală. Comparând valoare lui F*, 61.7, cu valoarea lui F teoretic, 4.67, se observă că F*>F, iar variabila de explicat influiențează semnificativ variabila explicativă.

Regresia multipla

În continuare am introdus alte 3 variabile pentru a vedea influiența acestora asupra variabilei de explicat – numărul de turiști.

Modelul este de forma:

NRt = a0 + a1SCTt + a2INNt + a3SSt + a4CAP + εt

unde:

NRt = numărul de turiști din anul t;

SCTt = structura de primire turistică cu funcțiuni de cazare turistică din anul t;

INNt = numar de innoptări din anul t;

SSt = sosiri ale turiștilor în anul t;

CAPt = capacitatea de cazare turistică din anul t;

a0, a1, a2, a3 = parametrii modelului;

εt = eroarea de specificare;