Page 41 - Nemec Rudež, Helena, 2016. Analiza turističnega povpraševanja izbranih izvornih trgov Slovenije. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 41
Preučevanje turističnega povpraševanja 41
Polinomski trend prikazuje obdobja naraščanja in padanja. V okviru
polinomskega trenda je najpreprostejša kvadratna funkcija, ki prikazuje
obdobje naraščanja in padanja, značilno tudi za življenjski cikel destinaci-
je. Kvadratno funkcijo trenda zapišemo na naslednji način:
D = a + b1 * T + b2 * T2
Pri hitrih spremembah s konstantno naraščajočo ali padajočo stopnjo
se smiselno uporabi eksponentni trend:
D = a * bT
Poznamo še druge trende, kot so logaritemski in pollogaritemski tren-
di. Pri izboru trenda je treba upoštevati, kateri funkciji se spremembe naj-
bolj prilegajo.
Ekstrapolacija trenda oz. napovedovanje na osnovi časovne vrste teme-
lji na predpostavki, da se bodo pogoji, na katere se trend nanaša, nadaljeva-
li tudi v prihodnje.
Song, Wong in Chon (2003, 437) kot glavno omejitev časovnih vrst vi-
dijo to, da jih ne moremo uporabljati za ocenjevanje politik, saj ne bazira-
jo na teoriji oz. procesu vedenja turistov. V literaturi najdemo več metod za
analiziranje časovnih vrst. Peng, Song in Crouch (2014, 182) jih delijo na:
- osnovne (angl. basic), kamor uvrščajo najenostavnejše metode
(Naive 1, Naive 2, ARIMA in druge),
- napredne (angl. advanced), kamor uvrščajo Brownov model DES,
Holtov model DES, model BSM in druge.
Song in Li (2008, 210) ugotavljata, da večina študij, ki napovedujejo tu-
ristično povpraševanje na osnovi časovnih vrst, za napovedovanje uporab-
lja sofisticirano metodo ARIMA2 (angl. Autoregressive Integrated Moving
Average), ki omogoča dobro napovedovanje prihodnjih gibanj na osnovi
preteklih vrednost; ker pa mnoge odločevalce v turizmu zanimajo sezon-
ske spremembe turističnega povpraševanja, se sezonski model ARIMA
(angl. seasonal ARIMA) SARIMA uspešno uporablja tudi za sezonske ča-
sovne serije, dodajata Song in Li (Ibid.).
Peng, Song in Crouch (2014, 190) ugotavljajo, da se napredni mode-
li časovnih vrst najpogosteje uporabljajo za napovedovanje mednarodnega
turističnega povpraševanja, kljub temu je njihova izvedba slabše rangirana
2 Metodo sta leta 1970 predlagala Box in Jenkins.
Polinomski trend prikazuje obdobja naraščanja in padanja. V okviru
polinomskega trenda je najpreprostejša kvadratna funkcija, ki prikazuje
obdobje naraščanja in padanja, značilno tudi za življenjski cikel destinaci-
je. Kvadratno funkcijo trenda zapišemo na naslednji način:
D = a + b1 * T + b2 * T2
Pri hitrih spremembah s konstantno naraščajočo ali padajočo stopnjo
se smiselno uporabi eksponentni trend:
D = a * bT
Poznamo še druge trende, kot so logaritemski in pollogaritemski tren-
di. Pri izboru trenda je treba upoštevati, kateri funkciji se spremembe naj-
bolj prilegajo.
Ekstrapolacija trenda oz. napovedovanje na osnovi časovne vrste teme-
lji na predpostavki, da se bodo pogoji, na katere se trend nanaša, nadaljeva-
li tudi v prihodnje.
Song, Wong in Chon (2003, 437) kot glavno omejitev časovnih vrst vi-
dijo to, da jih ne moremo uporabljati za ocenjevanje politik, saj ne bazira-
jo na teoriji oz. procesu vedenja turistov. V literaturi najdemo več metod za
analiziranje časovnih vrst. Peng, Song in Crouch (2014, 182) jih delijo na:
- osnovne (angl. basic), kamor uvrščajo najenostavnejše metode
(Naive 1, Naive 2, ARIMA in druge),
- napredne (angl. advanced), kamor uvrščajo Brownov model DES,
Holtov model DES, model BSM in druge.
Song in Li (2008, 210) ugotavljata, da večina študij, ki napovedujejo tu-
ristično povpraševanje na osnovi časovnih vrst, za napovedovanje uporab-
lja sofisticirano metodo ARIMA2 (angl. Autoregressive Integrated Moving
Average), ki omogoča dobro napovedovanje prihodnjih gibanj na osnovi
preteklih vrednost; ker pa mnoge odločevalce v turizmu zanimajo sezon-
ske spremembe turističnega povpraševanja, se sezonski model ARIMA
(angl. seasonal ARIMA) SARIMA uspešno uporablja tudi za sezonske ča-
sovne serije, dodajata Song in Li (Ibid.).
Peng, Song in Crouch (2014, 190) ugotavljajo, da se napredni mode-
li časovnih vrst najpogosteje uporabljajo za napovedovanje mednarodnega
turističnega povpraševanja, kljub temu je njihova izvedba slabše rangirana
2 Metodo sta leta 1970 predlagala Box in Jenkins.
