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