Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorAleksandrova, Anna
dc.contributor.authorAigina, Ekaterina
dc.contributor.authorDombrovskaya, Veronika
dc.date.accessioned2022-03-10T14:57:51Z
dc.date.available2022-03-10T14:57:51Z
dc.date.issued2021-12-31
dc.identifier.issn0867-5856
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/41056
dc.description.abstractThe article discusses forecasting as one of the special scientific research areas which contribute to the assessment of tourist activity development prospects, the identification of key tourism development factors and effective management decision criteria. The study provides an overview of modern research methods used in Russia and other countries for making forecasts in the field of tourism. It aims at assessing the predictive capabilities of adaptive modeling, not frequently used currently in tourism research, for the quantitative analysis of tourist flows using the example of Barcelona, a major urban tourist destination in the pre-pandemic period. An example of a forecast for tourist numbers based on adaptive models is proposed, one of the key indicators showing tourist region success which have proven successful in the study of processes with a dynamic but unstable character.en
dc.description.abstractAutorki omawiają prognozowanie jako szczególny obszar badań naukowych, który pomaga ocenić perspektywy rozwoju aktywności turystycznej, zidentyfikować kluczowe czynniki procesu zmian zachodzących w turyzmie oraz kryteria efektywnego zarządzania. Artykuł zawiera przegląd nowoczesnych metod badawczych stosowanych w Rosji i w innych krajach do sporządzania prognoz w dziedzinie turystyki. Celem opracowania jest ocena predyktywnych możliwości modelowania adaptacyjnego, obecnie niezbyt często stosowanego w badaniach turystycznych, do przeprowadzania ilościowej analizy ruchu turystycznego. Na podstawie danych dotyczących Barcelony – dużego miejskiego centrum turystycznego w czasach przed pandemią – opierając się na modelach adaptacyjnych, przedstawiono przykład prognozy liczby podróżnych. Jest to jeden z głównych wskaźników sukcesu turystycznego ujawnionego w trakcie badania procesów o dynamicznym, lecz niestałym charakterze.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesTuryzm/Tourism;2en
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subjectforecastingen
dc.subjectadaptive modelingen
dc.subjecttourist flowsen
dc.subjectHolt-Winters methoden
dc.subjectprognozowaniepl
dc.subjectmodele adaptacyjnepl
dc.subjectruch turystycznypl
dc.subjectmetoda Holta-Wintersapl
dc.titleThe forecasting potential of adaptive models in tourismen
dc.title.alternativePotencjał prognostyczny modeli adaptacyjnych w turystycepl
dc.typeArticle
dc.page.number181-196
dc.contributor.authorAffiliationAleksandrova, Anna - Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geographyen
dc.contributor.authorAffiliationAigina, Ekaterina - Lomonosov Moscow State University, Faculty of Geographyen
dc.contributor.authorAffiliationDombrovskaya, Veronika - Tver State University, Department of Tourism and Nature Managementen
dc.identifier.eissn2080-6922
dc.referencesAena (2019). Informes estadísticos. Aena Estadísticas de tráfico aéreo. Retrieved from: http://www.aena.es/csee/ (15.04.2021).en
dc.referencesAlexandrova, A., Aigina, E. (2020). Strategii razvitija turizma v stranah i regionah mira. Moskva: KnoRus.en
dc.referencesAndrianova, E., Golovin, S., Zykov, S., Lesko, S., Chukalina, E. (2020). Obzor sovremennyh modelei I metodov analiza vremennyh ryadov dinamiki protsessov v sotsialnyh, economicheskih I sotsiotekhnicheskih sistemah. Rossiiskii Tekhnologicheskii Zhurnal, 8 (4), 7–45 https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-4-7-45en
dc.referencesAtchade, M. (2018). Adaptivnije metody prognozirovanija: Realizatsija v ExCel i programme R. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University.en
dc.referencesAtsalakis, G., Atsalaki, I., Zopounidis, C. (2018). Forecasting the success of a new tourism service by a neuro-fuzzy. European Journal of Operational Research, 268 (2), 716–727 https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.01.044en
dc.referencesBarchukov, I. (2008). Metody nauchnykh issledovanij v turizme. Moskva: Academia.en
dc.referencesBosupeng, M. (2019). Forecasting tourism demand: The Hamilton filter. Annals of Tourism Research, 79, 102823 https://doi.org/10.1016/j.annals.2019.102823en
dc.referencesChekmarev, A.V. (2020). Adaptivnoe modelirovanie intensivnykh i ekstensivnykh sostavlyajuschikh prognoznogo obraza. Sovremennaya Economika: Problemy I Resheniya, 7 (127), 59–69 https://doi.org/10.17308/meps.2020.7/2396en
dc.referencesChu, F.L. (2014). Using a logistic growth regression model to forecast the demand for tourism in Las Vegas. Tourism Management Perspectives, 12, 62–67 https://doi.org/10.1016/j.tmp.2014.08.003en
dc.referencesDavnis, V., Tinjakova, V. (2006). Adaptivnjie modeli: Analiz i prognoz v economicheskih sistemah. Voronezh: Voronezh State University.en
dc.referencesDemin, A., Semenova, Y. (2001). Prakticheskoje ispoljzovanije adaptivnyh modeley v turizme. Kultura Narodov Prichernomoriya, 16, 34–39.en
dc.referencesGhalehkhondabi, I., Ardjmand, E., Young, W.A., Weckman, G.R. (2019). A review of demand forecasting models and methodological developments within tourism and passenger transportation industry. Journal of Tourism Futures, 5 (1), 75–93 https://doi.org/10.1108/JTF-10-2018-0061en
dc.referencesGladilin, V., Gladilin, A. (2016). Regressionnoe modelirovanie i prognozirovanie v turistsko-rekreatsionnom komplekse regiona. Innovatsionnaya Nauka, 4 (1), 117–120.en
dc.referencesJiao, X., Li, G., Chen, J.L. (2020). Forecasting international tourism demand: A local spatiotemporal model. Annals of Tourism Research, 83, 102937 https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102937en
dc.referencesKhaidi, S., Noratikah, A., Noryanti, M. (2019). Tourism demand forecasting – a review on the variables and models. Journal of Physics: Conference Series, 1366, 012111 https://doi.org/10.1088/1742-6596/1366/1/012111en
dc.referencesLourenço, N., Gouveia, C.M., Rua, M. (2021). Forecasting tourism with targeted predictors in a data-rich environment. Economic Modelling, 96, 445–454 https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.03.030en
dc.referencesMagnus, Y., Katyshev, P., Peresetsky, A. (2004). Ekonometrika: Nachalnyi Kurs. Moskva: Delo.en
dc.referencesNikolaeva, T., Oreshkina, E. (2016). Determinanty sprosa na vjezdnoi turizm (na primere stran Evropy i SNG). Servis v Rossii i za Rubezhom, 10 (8), 17–28.en
dc.referencesPena, E.A., Slate, E.H. (2019). Package ‘gvlma’. CRAN package gvlma. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=gvlma (25.06.2021).en
dc.referencesSong, H., Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting: A review of recent research. Tourism Management, 29 (2), 203–220 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.07.016en
dc.referencesSvetunkov, I., Svetunkov, S. (2019). Metody sotsialno-ekonomicheskogo prognozirovanija. Moskva: Urait.en
dc.referencesTikhomirova, O. (2021). Adaptivnoe upravlenie predprinimatelskimi strukturami kak otkrytymi dinamicheskimi sistemami. Fundamentalnyje Issledovaniya, 9 (2), 495–499.en
dc.referencesYang, Y., Zhang, H. (2019). Spatial-temporal forecasting of tourism demand. Annals of Tourism Research, 75, 106–119 https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.12.024en
dc.referencesZhagina, S., Nizovtsev, V., Svetlosanov, V., Pakhomova, O. (2019). Problemy razvitiya turizma na territorii Evropeiskogo Severa Rossii. Sbornik statei XII mezdunarodnoi nauchno-practiceskoi konferentsii ‘Innovatsionnoe razvitie sovremennoi nauki: problemy, zakonomernosti, persrectivy’ (pp. 101–104). Penza: MCNS Nauka i Prosvescheniye.en
dc.contributor.authorEmailAleksandrova, Anna - analexan@mail.ru
dc.contributor.authorEmailAigina, Ekaterina - eaigina@yandex.ru
dc.contributor.authorEmailDombrovskaya, Veronika - Dombrovskaya.VE@tversu.ru
dc.identifier.doi10.18778/0867-5856.31.2.10
dc.relation.volume31


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0