Upload
diana-kolos
View
258
Download
3
Embed Size (px)
DESCRIPTION
lucrare de laborator
Citation preview
Lucrare de laborator Nr. 7.
Tema: Sisteme de rezervări on-line (4 ore)
Scopul lucrării: Familiarizarea cu sistemele de rezervări on-line utilizate de către liniile
aeriene şi agenţiile turistice din Republica Moldova. Obţinerea deprinderilor practice în
utilizarea acestor sisteme.
Aspecte teoretice
Aspectele teoretice privind sistemele de rezervare on-line sunt prezentate în cadrul prelegerilor
(tema 4, tema 5).
Efectuarea lucrării:
1. Lansaţi site-ul http://www.airmoldova.md;
2. Selectaţi din bara de navigare, plasată în partea stângă, opţiunea Servicii on-line;
3. Din cele trei opţiuni apărute:
Rezervare
Orar on-line
Notificare prin SMS despre statutul rutei
selectaţi REZERVARE;
4. Căutaţi rutele posibile pentru efectuare unui zbor în următoarele condiţii:
Tip zbor - tur – retur
Destinaţia - Chişinău – New –York;
Pasageri - 2 adulţi şi un copil de 3 ani;
Clasa – Econom;
Data de plecare – 23.08.2015;
Data de întoarcere – 1.10.2015.
5. Din ofertele apărute, analizaţi şi argumentaţi alegerea zborului selectat de Dvs.;
6. Efectuaţi rezervarea fără a efectua plata pentru bilet.
7. Lansaţi sute-ul www.avia.md;
8. Căutaţi ofertele posibile pentru efectuarea următorului zbor:
Destinaţia – Chişinău – Amstardam, Olanda;
Tip zbor – tur – retur;
Pasageri – un adult şi un copil 3 ani;
1
Data plecării – 23.06.2015
Data sosirii – 1.07.2015;
Clasa – Econom.
9. Analizaţi ofertele primite şi selectaţi zborul cel mai convenabil;
10. Efectuaţi aceiaşi căutare cu www.airmoldova.md şi comparaţi preţurile dintre oferta liniei
aeriene şi a companiei www.avia.md.
11. Cu ajutorul site-ului www.avia.md căutaţi opţiunile posibile de cazare într-un hotel din Paris
în următoarele condiţii:
Oraş – Paris;
Categorie – 3 *;
Sosire – 24.07.2015;
Plecare – 10.08.2015
Camere – 1;
Locatari – un adult şi un copil de 12 ani.
12. Argumentaţi alegerea hotelului, luând în consideraţie amplasarea lui, deoarece hotelul
trebuie să fie cât mai aproape de muzeul Luvru;
13. Localizaţi şi alte adrese Internet ale agenţiilor sau companiilor care efectuează rezervări on-
line în hotelurile din lume şi din Chişinău.
Întrebări de control:
1. Care sunt paşii care trebuie urmaţi la rezervarea unui bilet de avion ?
2. Explicaţi diferenţa dintre ofertele unei linii aeriene şi a unei companii de rezervări. Care sunt
avantajele şi dezavantajele companiilor de rezervări ?
3. Indicaţi parametrii care trebuie indicaţi la rezervarea locului în hotel.
4. Care sunt principalele companii din Republica Moldova care efectuează rezervări on-line a
biletelor de avion ?
Rezultatul final al lucrării: îndeplinirea integrală a lucrării de laborator la calculator, răspunsul
oral la întrebările de control.
2
Lucrarea de laborator Nr. 8
Tema: Utilizarea facilităților procesorului tabelar MS EXCEL la rezolvarea problemelor
de prognozare
Scopul lucrării: Însușirea procedurii Data Analysis (regression) Utilizarea procedurii la
rezolvarea unor probleme concrete de prognozare în baza unor serii temporale.
Aspecte teoretice
Luarea deciziilor în condițiile economiei de piață pot fi mai calitative în cazul când decidentul
are la dispoziție informația referitoare la evoluția indicatorilor, care sunt componente a acestora. O
prognoză a indicatorilor poate servi drept instrument argumentat în fundamentarea deciziilor luate.
Sunt mai multe metode de prognozare, care pot fi utilizate, inclusiv metoda de experți. Deseori în
prognozarea indicatorilor economici sunt utilizate funcții (regresii) determinate în baza informației
statistice. O astfel de prognoză poate fi realizată și cu ajutorul aplicației MS EXCEL.
Utilizarea procedurii Data Analysis (regression) necesită anumite cunoștințe teoretice, care
sunt obținute în cadrul obiectului ”Econometrie”. Strictul necesar pentru înțelegerea rezultatelor
obținute în cazul utilizării acestei proceduri, vor fi reamintite în cadrul lucrării de laborator.
Procedura Data Analysis (regression) determină estimațiile parametrilor prin metoda celor mai mici
pătrate.
Pentru a folosi procedura Data Analysis (regression) inițial este necesar de a pregăti
informația statistică, care poate fi lunară, trimestrială, anuală, etc. Pentru o testarea statistică mai
calitativă a regresiei este necesar ca în eșantionul inclus în cercetare să fie cel puțin 15 observații, cu
toate că în practică se admit mai puține, în deosebi în cazul când aceasta lipsește. De exemplu, dacă
pe pagina WEB a Departamentului de Statistică informație referitoare la activitatea turistică va fi
doar pentru anii 2004-2011, atunci eșantionul va conține doar opt observații în caz dacă analizăm
informația anuală. Este posibil însă de a utiliza informația trimestrială și atunci numărul de
observații în eșantion va fi mai mare.
Astfel pentru determinarea regresiei este necesar de a parcurge mai multe etape.
1. Introducerea informației statistice pe una din foile aplicației Excel.
2. Se aplică comanda Data, în grupa Analysis, Data Analysis În caz dacă această procedură
lipsește va fi instalată prin realizarea pașilor:
3
a. File/ Options/ Add-Ins
b. Selectăm Analysis ToolPak (Figura 8.1) și tastăm Go (în partea de jos a paginii)
Fig. 8.1 Caseta de dialog Excel Options
c. Bifăm Analysis ToolPak (Figura 8.2) și OK.
Fig. 8.2. Caseta de dialog Add-Ins
4
3. În caseta de dialog Data Analysis selectăm (Figura 8.3) Regression.
Fig. 8.3. Caseta de dialog Data Analysis
În caseta de dialog Regression (Figura 8.4) în zona de text Input Y Range se va indica
domeniul de celule a factorului endogen. În zona Input X Range se indica domeniul de celule a
factorilor exogeni, care pot fi mai mulți. Dacă sunt mai mulți factori exogeni, atunci informația
acestora trebuie să fie în coloane sau rânduri vecine. Nu se admite să fie coloane (rânduri) libere.
Fig. 8.4. Caseta de dialog Regresion
Vom bifa Constant is Zero în cazul când dorim ca constanta în regresia obținută să fie zero,
cea ce nu se recomandă, decât în cazuri speciale. Rezultatele pot fi afișate (Output options):
pe aceiași foaie, atunci vom bifa Output Range și vom indica una din celulele libere
a foii;
5
pe o foaie nouă în același document (New Worksheet Ply) –nu este necesar de a
indica pe care foie;
Într-un nou document.
În continuare vom bifa Residuals, opțiune care ne va prezenta informația necesară pentru
cercetările preconizate.
În rezultatul îndeplinirii acestor pași va fi determinată o regresie și în cazul unei testări
satisfăcătoare va fi utilizată pentru prognozare valorilor pentru următoarele perioade.
Efectuarea lucrării
Aplicația 1. Prognozarea indicatorilor anuali în baza unui trend.
Numărul de foi turistice vândute de o firmă timp de 20 de ani (1993-2012) are o evoluție
prezentată în Tabelul 8.1. Este necesar de a prognoza în baza unui trend numărul de foi care vor fi
cerute în anii 2013 și 2014.
Tabelul 8.1
anul Num. de foi vândute anul
Num. de foi vândute anul
Num. de foi vândute anul
Num. de foi vândute
1993 40 1998 72 2003 130 2008 1291994 38 1999 70 2004 110 2009 1421995 35 2000 65 2005 120 2010 1301996 57 2001 87 2006 110 2011 1521997 58 2002 90 2007 130 2012 154
Vom nota prin Y numărul de foi vândute. Deoarece vom prognoza evoluția indicatorului în
baza unui trend este necesar de a cerceta evoluția indicatorului Y în timp. Atunci factorul endogen va
fi Y și cel exogen timpul, notat prin t. Valorile lui t pot fi anii ( 1993, 1994, 1995,…), dar mai des,
cea ce, de fapt este același lucru, având în vedere obiectivul nostru, factorul t ia valorile 1, 2, 3,….
Această dependență este prezentată în figura 8.5.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200
20406080
100120140160180
numarul de foi vândute
Fig. 8.5. Evoluția indicatorului Y în timp (informație anuală)
6
În cazul de față este rezonabil de a determina o dependență sub forma unui trend liniar:
Y t=α +βt+εt , (8.1)
unde t-timpul, ε t – reprezintă influența factorilor ce lipsesc in model, inclusiv factorul aleator.
Este necesar de a determina regresia:
Y t=a+bt, (8.2)
sau determinăm parametrii a și b (a – estimația constantei α și b – estimația pentru β), Y t valorile
calculate în baza regresiei, care desigur diferă de Yt.
Introducem informația statistică în Excel pe foia ”inform.anuala”(Figura 8.6).
Figura 8.6 Includerea informației anuale în Ms Excel
Conform pașilor descriși mai sus ajungem la caseta de dialog Regression (Figura 8.7), în care
indicăm masivele, unde se află factorul endogen (Y) și factorul exogen (t).
Fig. 8.7 Completarea casetei de dialog Regression
Rezultatul estimării funcției (8.1) va fi inclus pe altă foaie, pe care o redenumim ”regresia
pentru inform. anuala”.
7
Fig. 8.8 Rezultatul estimării
Valoarea parametrului a=28,05 care în Figura 8.8 e notat cu Intercept și a parametrului b=6,47,
notat cu X Variabile 1. Astfel în rezultatul estimării s-a obținut regresia:
Y t=28 , 05(5, 96 )
+ 6 ,47(16 , 47 )
t. (8.3)
În paranteze sub fiecare coeficient este prezentată statistica Student (statistica–t ), valoare
calculată, care trebuie comparată cu statistica–t teoretică. Daca statistica-t calculată este superioară
valorii corespunzătoare din tabelul repartiției Student, pentru un risc (care poate fi 0,1; 0,05; 0,01) și
pentru gradele de libertate n-m-1, unde n – numărul de observații în eșantion și m- numărul de
factori independenți, consideram ca estimatorul diferă semnificativ de zero și astfel factorul
respectiv are o influință importantă asupra variabilei dependente. Rezultatul acestei comparări este
prezentat în coloana P-value. Deoarece s-a considerat nivelul de semnificație de 95% (riscul de 5% -
0,05) , vom spune că factorul este semnificativ (important), dacă probabilitatea respectivă este mai
mică de 0,05. Observăm că pentru coeficientul factorului t (Figura 8.8) această probabilitate este
foarte mică (2,68E-12). Concluzia este că factorul t este semnificativ pentru factorul dependent Y.
La fel e și pentru termenul liber: avem o probabilitate mai mică de 0,05. Se știe că în cazul când
această probabilitate este mai mare decât 0,05 factorul respectiv este exclus din regresie, dar aceasta
nu se referă la termenul liber, decât în anumite cazuri. O verificare globala, privind ansamblul
estimațiilor, este semnalată de testul Fisher (testul F sau F-statistic). Comparat cu valoarea
corespunzătoare din tabelul repartiției Snedecor, rezulta, pentru un F-statistic calculat ( în exemplu
cercetat Fcal =271,18) mai mare decât F-statistic teoretic pentru un risc și m-1 și n-m grade de
libertate, estimările sunt semnificative sau modelul este valid întrucât modificările datorate factorilor
8
incluși în model sunt semnificativ superioare modificărilor datorate erorii (factorilor accidentali,
episodici, minori). Ca și în cazul statisticii-t, rezultatul acestei verificări este prezentat de
probabilitatea, care este p=2,68E-12, valoare cu mult mai mică decât 0,05, cea ce ne demonstrează
că modelul este valid.
Testul F-statistic este completat si de coeficientul de determinație (R², R-square). Varianta R²
ajustat (adjusted R²) exprimă același lucru, dar într-o forma comparabila. Modelul este ”amendat”
odată cu creșterea numărul de variabile. Valorile acestor indicatori trebuie să fie aproape de 1, cea ce
se realizează în model (R²=0,94; R² ajustat=0,93).
Concluzia finală este că trendul liniar obținut a trecut testarea statistică, și deci modelul poate
fi utilizat pentru prognoze.
Înainte de a trece la calcularea pronosticului pentru următoarele două perioade (doi ani) , vom
analiza informația afișată pe aceeași foaie (Figura 8.9).
Fig. 8.9 Rezultatul estimării –valorile calculate ale lui Y
Aceste valori sunt calculate conform regresie obținute (8.3). Puteți să repetați aceste calcule
introducând formula1 de calcul pe foia ”inform. anuala” în celula E3: ='regresia pentru inform.
anuala '!$B$17+'regresia pentru inform. anuala '!$B$18*'inform. anuala'!D3. Veți copia formula
(Figura 8.10) prin tragere până în celula E22.
Fig. 8.10 Formulele incluse în coloana E a foii ”inform.anuala”
1 Veți folosi șoricelul la introducerea formulei, dar nu o veți culege de la claviatură . Pentru includerea semnului ”$” în formulă veți folosi tasta F4.
9
Veți observa că rezultatele obținute coincid întocmai cu informația din Figura 8.8 (Predicted
Y)2, care conform notațiilor utilizate sunt valorile Y t (valorile calculate).
Pentru a determina pronosticul numărului de foi turistice vândute pentru următorii doi ani:
1. Vom completa celulele D23 și D24 din foaia ”inform. anuala” cu numerele 21 și 22.
Acestea sunt valorile variabilei t pentru următorii doi ani.
2. Copiem formula din celula E22 în celulele E23 și E24.
3. În rezultat veți obține pronosticul pentru anii 2013 și 2014:
2013 164
2014 170
Aplicația 2. Prognozarea indicatorilor trimestriali în baza unui trend.
Se cunoaște numărul (Tabelul 8.2) trimestrial al turiştilor cazaţi în structurile de primire
turistică colective cu funcţiune de cazare în R. Moldova în anii 2004-2012. Să se prognozeze
numărul de turiști pentru tr.IV al anului 2012 și tr. I și II al anului 2013.
Tabelul 8.2
trimest. numărul de
turiști
trimest. numarul de
turiști
trimest. numarul de
turiști
trimest. numarul de
turiști2004 tr1 44540 2006 tr2 84291 2008 tr3 106045 2010 tr4 42538
2004 tr2 74435 2006 tr3 130388 2008 tr4 48107 2011 tr1 31956
2004 tr3 114744 2006 tr4 51676 2009 tr1 38782 2011 tr2 68219
2004 tr4 53012 2007 tr1 43465 2009 tr2 57859 2011 tr3 102569
2005 tr1 48480 2007 tr2 90095 2009 tr3 93251 2011 tr4 45565
2005 tr2 77120 2007 tr3 130019 2009 tr4 37996 2012 tr1 35770
2005 tr3 122137 2007 tr4 51040 2010 tr1 28691 2012 tr2 75279
2005 tr4 53919 2008 tr1 41907 2010 tr2 64545 2012 tr3 109635
2006 tr1 45611 2008 tr2 84491 2010 tr3 94119
Sursa: Departamentul de Statistică, www.statistica.md
Vom introduce informația din tabelul 8.2 în MS Excel pe foia ”inform.trimestriala”. Informația
despre numărul de turiști este introdusă în coloana B (Figura 8.11), iar in coloana C este introdusă
variabila timpului.
2 Coloana Reziduals se calculează Yt-Y t
10
Fig. 8.11 Includerea informației anuale în Ms Excel
Să cercetăm evoluția variabilei Y în timp (Figura 8.12). Observăm că în cazul de față nu se
atestă o dependență liniară, ca și în cazul informației anuale ( Figura 8.5). Fluxul de turiști poartă un
caracter sezonier - cel mai mare număr de turiști se atestă ăn trimestrul 3. În astfel de situații, pentru
a evidenția fiecare trimestru în parte, sunt utilizate așa numitele variabile Dummy, care în cazul
informației trimestriale se definesc astfel:
Di={ 1 , pentru trimestrul i0 , pentrucelelalte trimestre
Figura 8.12 Evoluția indicatorului Y în timp (informație trimestrială)
Variabilele Dummy sunt identificate în model cu scopul de a reflecta caracterul sezonier al
fluxului de turiști (aceste variabile reflectă deviațiile sezoniere de la trendul liniar)
Sunt patru trimestre, dar vom defini doar trei variabile Dummy pentru careva din ele. Dacă vom
avea necesitatea de a defini astfel de variabile pentru informația lunară (12 luni) vom defini 11
11
variabile Dummy. Regula este ca suma acestor variabile nu trebuie să formeze un vector (o
coloană), care constă doar din cifra 1.
Astfel au fost definite trei variabile Dummy pentru primele trei trimestre (Fig.8.11), pe care le
vom nota D1 , D2 , D3.
Figura 8.13 Completarea casetei de dialog Regression
În continuare indicăm în caseta de dialog Regression (Figura 8.13) masivul variabilei Y
(variabila dependentă) și masivul variabilelor independente. Rezultatul estimării e prezentat în Fig.
8.14.
12
Figura 8.14 Rezultatul estimării
Regresia obținută:
Y=57775 , 8(15 , 42 )
−544 , 1(−4 , 02 )
t−8614 ,41(−2,2)
D1+27166 , 6(6 , 94 )
D2+63996 ,6(6 , 94 )
D3(8.4)
Observăm că P-value pentru statistica t a tuturor factorilor incluși în model este mai mică decât
0,05, cea ce înseamnă că toți factorii sunt semnificativi. Referitor la ansamblul estimațiilor vom
spune că sunt semnificative, fapt care este semnalat de testul F (probabilitatea corespunzătoare
acestui test este 1,65E-17, cu mult mai mică decât 0,05). Valori relativ mari au coeficientul de
determinație (R²=0,94) și R² ajustat (adjusted R²=0,93).
Pentru a determina valorile de pronostic pentru următoarele trei perioade vom realiza aceiași
pași ca în cazul Aplicației 1. Ca rezultat se va obține prognoza:
2012 tr4121772,
42013 tr1 57775,8
2013 tr249161,3
9
13
În final este necesar să menționăm că în aplicațiile analizate, specificațiile de modele propuse
au trecut testarea statistică, cea ce în realitate nu întotdeauna are loc. În astfel de cazuri este necesar
de a încerca și alte specificații ale modelului. Pot fi situații în care testul statistica t respinge una din
variabilele Dummy și atunci vom cerceta un model cu mai puține variabile de acest tip. În cazul
când în baza testului F se face concluzia că estimațiile în ansamblu nu sunt semnificative e necesar
de a cerceta specificații, în care vom include variabile cu lag:
Y t=α 1+α2 t +α 3Y t−1+εt , (8.5)
Se admite analiza modelelor neliniare, dar care pot fi liniarizate:
Y t=α 1+α2 t+α3 t2+εt , (8.6)
Y t=α 1+α2 t+α31t+εt , (8.7)
Pot fi analizate combinații ale modelelor (8.4), (8.5), (8.6).
Întrebări de control
1. Argumentați necesitatea prognozelor în activitatea turistică.
2. De ce în cazul informației trimestriale este de ajuns de a defini doar trei variabile
Dummy? Cum credeți în cazul informației anuale se folosesc variabilele Dummy? Dacă
da, dați exemple.
Rezultatul final al lucrării: Îndeplinirea integrală a lucrării de laborator la calculator. În baza
informației statistice pentru o careva firmă turistică sau pentru informația statistică la indicația
profesorului determinați prognoza pentru următoarele două perioade. Eșantionul utilizat pentru
cercetări trebuie să conțină cel puțin 15 observații. Analiza temporală poate fi efectuată în baza
informației anuale, trimestriale, lunare, săptămânale. Prezentați un raport despre rezultatele obținute.
14