Характеристика влияния различных сценариев на развитие туристской инфраструктуры (Д.И. Коровин, Е.Л. Золоторева, П.П. Радачинская, журнал "Вестник Алтайской академии экономики и права", N 11 (часть 2), ноябрь 2021 г.)

Коровин Д.И., Золоторева Е.Л., Радачинская П.П. Характеристика влияния различных сценариев на развитие туристской инфраструктуры

Д.И. Коровин - ФГОБУ ВО "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации", Москва

Е.Л. Золоторева - ФГОБУ ВО "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации", Москва

П.П. Радачинская - ФГОБУ ВО "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации", Москва

В данной статье будет продемонстрирован механизм, отслеживающий динамику туристских потоков между регионами России под воздействием факторов средового влияния и, как следствие, отслеживающий динамику доходов/расходов дестинации от туристской деятельности и уровня развития инфраструктуры. Данный алгоритм основан на методах машинного обучения. В ходе статьи будет доказана важность построения двух типов моделей. Модели первого типа прогнозируют совокупный туристский поток, измеряемый числом ночевок и объемом доходов коллективных средств размещения (КСР), в регион с заданными характеристиками. Модели второго типа прогнозируют перекрестные потоки между регионами, при этом регион отправления и регион прибытия описываются разным набором признаков. В статье отмечено, что использование моделей двух типов обусловлено следующими причинами. Во-первых, стоит отметить, что мировой опыт прогнозирования туристских потоков представлен в большинстве случаев именно моделями прогнозирования туристских прибытий без анализа географической структуры спроса. Более того, представленные модели, за редким исключением, не предполагают использование факторов средового влияниях и уровня развития туристской инфраструктуры в качестве объясняющих переменных. Таким образом, поставленная в настоящей статье научная задача является новой. Во-вторых, имеют место существенные различия в методиках сбора статистической информации о туристском потоке.

Ключевые слова: цифровые технологии, туристский рынок, туристские потоки, моделирование, цифровая экономика, туристская инфраструктура, оптимизационные модели, датасеты, устойчивое развитие, эконометрические модели, дестинация, эффективность.

Korovin D.I., Zolotoreva L., Radachinskaya P.P. Characteristics of the impact of various scenarios on the development of tourist infrastructure

D.I. Korovin - Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow

L. Zolotoreva - Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow

P.P Radachinskaya - Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow

This article will demonstrate a mechanism that tracks the dynamics of tourist flows between the regions of Russia under the influence of environmental factors and, as a result, tracks the dynamics of destination income/expenses from tourism activities and the level of infrastructure development. This algorithm is based on machine learning methods. In the course of the article, the importance of building two types of models will be proved. Models of the first type predict the total tourist flow, measured by the number of overnight stays and the amount of income of collective accommodation facilities (DAC), to a region with specified

characteristics. Models of the second type predict cross-flows between regions, while the departure region and the arrival region are described by a different set of features. The article notes that the use of two types of models is due to the following reasons. Firstly, it is worth noting that the world experience of forecasting tourist flows is represented in most cases by models of forecasting tourist arrivals without analyzing the geographical structure of demand. Moreover, the presented models, with rare exceptions, do not assume the use of environmental factors and the level of development of tourist infrastructure as explanatory variables. Thus, the scientific task set out in this article is a new one. Secondly, there are significant differences in the methods of collecting statistical information about the tourist flow.

Keywords: digital technologies, tourist market, tourist flows, modeling, digital economy, tourist infrastructure, optimization models, datasets, sustainable development, econometric models, destination, efficiency.