ВИКОРИСТИННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ ДЛЯ ПОБУДОВИ ТУРИСТИЧНОГО ПОРТФЕЛЮ
17.09.2023 20:02
[1. Інформаційні системи і технології]
Автор: Шинкаренко Володимир Миколайович, кандидат фізико-математичних наук, доцент, Одеський національний економічний університет, м. Одеса;
Орлов Євген Вікторович, кандидат фізико-математичних наук, доцент, Одеський національний економічний університет, м. Одеса;
Шинкаренко Лариса Василівна, кандидат педагогічних наук, доцент, Міжнародний гуманітарний університет, м. Одеса
У відсутності кризових ситуацій туристична галузь займає одне з провідних місць в економіці більшої кількості країн світу. Незважаючи на наслідки російської агресії 2014 року, світової пандемії з 2020 року та повномасштабні бойові дії 2022 року немає сумніву в тому, що післявоєнне відновлення економіки України неможливе без розвитку туристичної та готельно-ресторанної справи. З іншого боку в тих країнах, які поступово відновлюються після наслідків пандемії, та на території яких не ведуться бойові дії в галузі туризму є певні цікаві проблеми, які можуть бути розглянуті за допомогою застосування математичних методів.
Дослідження організації оптимального управління туристичної фірми є цікавою проблемою, яка може буде розглянута за допомогою методів математичного програмування. Початкові підходи засновувалися на тому, що вся увага приділялася тільки одному якомусь виду активів і цей актив оцінювався тільки за його прибутковістю без врахування такого важливого фактору, як ризик інвестування. Різноманітність туристичних продуктів та зміни тенденцій в потребах людства призводять до того, що діяльність туристичних підприємств стикається з певними ризиками. Сучасна теорія інвестування використовую поняття портфелю, тобто набору активів, який кількісно враховує як прибутковість, так і ризик по окремим активам а також всього портфелю цілком. Тобто дана задача з математичної точки зору має недетермінований та ймовірнісний характер. Отже проблема полягає в тому, щоб знайти оптимальний портфель, при умові існування декількох критеріїв оптимальності. Подібний вид задач можна розв’язувати за допомогою нелінійного (квадратичного) програмування.
Аналіз діяльності туристичного підприємства у відносно стабільні часи (до пандемії та воєнних дій) проведемо на прикладі ПП «Атлас» за 2014 – 2019 роки. Для проведення аналізу економічної діяльності фірми виділено наступні напрямки: культурно-пізнавальний, оздоровчий відпочинок, спортивний, професійно-діловий, елітний та розважальний туризм.
Позначимо Wij0 – витрати на організацію турів за і-м видом туристичних послуг у j-му році, Wij0 – доход від реалізації турів за i-м видом туристичних послуг у j-му році (i=1,6, j=1,6). Тоді прибутковість pij i-го туристичного продукту у j-му році має вигляд:
В якості прибутковості i-го напрямку виберемо відповідне середнє значення
за обстежуваний період часу. Частка i-го виду туристичного продукту за певний період інвестування дорівнює
де вважається [j] – фіксованим значенням часу. Значення часток зручно представляти у вигляді вектору w=(w0,…,w6) Прибутковість туристичного підприємства є аналогом прибутковості портфеля та дорівнює сумарній зваженій прибутковості i – х напрямків:
В якості міри ризику конкретного виду туристичного продукту візьмемо середнє квадратичне відхилення прибутковості даного продукту. Тоді загальний рівень ризику туристичного підприємства обчислюється за формулою:
де cov(Ri,Rj) – коефіцієнт коваріації між видами туристичного продукту.
В даній роботі розглянемо пряму задачу формування портфелю Марковиця, тобто будемо розв’язувати оптимізаційну задачу пошуку максимуму прибутковості портфелю при наявності обмеження на ризик. Шуканими величинами будуть долі туристичних напрямків за 2016 рік, які могли б забезпечити більшу прибутковість туристичного підприємства. Формалізована модель оптимального портфелю може бути представлена у вигляді задачі квадратичного програмування:
де Q0– задане значення найбільшого можливого ризику туристичного підприємства. Виберемо це значення таким самим, як і ризик портфелю туристичного підприємства, тобто Q0=6,89%.
Враховуючи, що дана задача є нелінійною можна використати різні комп’ютерні програми. Простим у користуванні є стандартний пакет офісних програм, а саме електронні таблиці (пошук розв’язків). Більш детально дослідити дану задачу можна за допомогою пакету написаного на деякій мові програмування. Наприклад пакет PyPortfolioOpt написаний для Python.
Побудова фінансового портфелю в сфері туристичної діяльності підприємства є задачею пов’язаною з ймовірнісними процесами. Це обумовлює складність даної проблеми. Нами запропоновано підхід до її розв’язання, який в подальшому буде розширюватися та ускладнюватися. Перспективи подальших розробок вбачаємо у розробці нових форм будування портфелю, більш детального розгляду отримання розв’язків поставленої задачі нелінійного програмування а також розробці програмного забезпечення для практичного застосування отриманих результатів.
Література:
1.Кравцова А.В. Класифікація ризиків підприємств туристичного бізнесу. Вісник ОНУ ім. І.І. Мечникова. 2013. Т.18. Вип. 4/2. С. 92-95. http://nbuv.gov.ua/UJRN /Vonu_econ_ 2013_18_4%282%29__25
2.Беднарська О.Р., Кулиняк І.Я. Ризики у міжнародному туризмі: фактори, класифікація, методи оптимізації. Вісник Національного університету ,,Львівська політехнікаˮ. Менеджмент та підприємництво в Україні. 2013. № 767. С. 3-8. http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNULPM_2013_767_3
3.Кондрацька Л. Інвестиційна привабливість індустрії туризму в теперішніх умовах. Галицький економічний вісник. 2021 №4 (71). С. 7-13. https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu
4.Малюта К. Фактори інвестиційної привабливості туристичної сфери України. Modern Economics. 2019. №13. С. 168-173. https://doi.org/10.31521/ modecon.V13(2019)-26
5.Фесенко Г., Осадчий А. Значення колективних засобів розміщення та готельної індустрії у розвитку сфери туризму України. Інвестиції: практика та досвід. 2021. №23. С. 60-65. https://doi.org/10.32702/2306-6814.2021.23.60
6. Нєчева Н., Давиденко І. Тенденції сервісного управління підприємств санаторно-курортного комплексу. Економіка та суспільство. 2022. №40. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-40-19