FORECASTING THE DEVELOPMENT OF THE HOTEL SERVICES MARKET IN KRASNOYARSK TERRITORY
Статья поступила в редакцию: 27.02.2026
Статья принята к публикации: 15.04.2026
Статья опубликована: 22.04.2026
Keywords:
income of collective accommodation facilities, forecasting methods, factors, correlation, regression analysis, correlation matrix, conservative scenario, baseline scenarioAbstract
This article focuses on forecasting the revenue of collective accommodation facilities from the services they provide, one of the key indicators characterizing the development of the hotel services market. The forecasting process is based on statistical data characterizing the market and its determining factors for 2010-2024 in Krasnoyarsk territory. In the initial stages of the study, a comprehensive, comparative analysis of the dynamics of the indicator under study was conducted to identify development trends and forecasting capabilities. Subsequently, the study collected and filtered the variables included in the developed multivariate linear model, the quality of which directly depended on the values used and was assessed by corresponding indicators. In the final stage of the study, variable forecasting was performed using various groups of methods included in the developed model. This allowed for the provision of various forecast scenarios for the development of events in the selected research area, thereby ensuring forecast variability and facilitating management decision-making under conditions of uncertainty.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Терещенко Н.Н., Есина О.Н., Ильина А.С. Эффективность деятельности предприятия торговли. Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2022. 220 с. ISBN 978-5-7638-4577-8. EDN NOOUSI.
Гальдикас Л.Н., Стрикунова Л.И., Копытова О.Н. Применение статистических методов при анализе состояния территории и организации. Псков: Псковский государственный университет, 2021. 132 с. ISBN 978-5-00200-052-4. EDN AHOHRM.
Алексеева Н.И. Стратегическое планирование экономического поведения предприятия: теория и методология: монография. Донецк: ДонНУЭТ имени Туган-Барановского, 2018. 372 с. ISBN 978-5-6041177-2-9.
Афанасьев В.Б. Управление ассортиментным портфелем перерабатывающих предприятий целлюлозно-бумажного комплекса в условиях цифровой трансформации: монография. Сыктывкар: СГУ им. Питирима Сорокина, 2022. 119 с. ISBN 978-5-87661-735-4.
Левина А.Б., Якунина Ю.С., Коновалова Т.Е. Применение методов прогнозирования в закупочной логистике торговых предприятий // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2022. Т. 16, № 2. С. 165-173. DOI: 10.14529/em220216. EDN NLVRKU.
Исаева Г.В., Унжакова А.В., Шелковников С.А. и др. Повышение эффективности использования бюджетных средств на муниципальном и региональном уровне. Новосибирск: Новосибирский государственный аграрный университет, 2021. 224 с. ISBN 978-5-94477-278-7. EDN CPSEUZ.
Чернышова Г.Ю., Самаркина Е.А. Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования финансовых временных рядов // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, № 2. С. 181-188. DOI: 10.18500/1994-2540-2019-19-2-181-188. EDN BIWAMH.
Емельянов А.Д. Сравнительный анализ различных методов планирования оборота розничной торговли // Молодой экономист: сборник статей Международного научно-исследовательского конкурса, Пенза, 30 апреля 2021 года. Пенза: ООО "Наука и Просвещение", 2021. С. 55-61. EDN RVPCBN.
Дуванов Н.В. К вопросу о способах прогнозирования в аграрной экономике // Финансовый вестник. 2023. № 4(63). С. 19-22. EDN GVYEJW.
Емельянов А.Д. Прогнозирование объемов инвестиций в основной капитал экономико-математическим методом // Управленческий учет. 2024. № 12. С. 118-130. EDN KZSBYT.
Управление Федеральной службы государственной статистики по Красноярскому краю, Республике Хакасия и Республике Тыва. [Электронный ресурс]. URL: https://24.rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 19.01.2026).
Министерство экономики и регионального развития Красноярского края. [Электронный ресурс]. URL: http://econ.krskstate.ru/ser_kray/prognoz/pserkr (дата обращения: 19.01.2026).
Аргун Г.Р. Туристическая отрасль как драйвер развития регионов России // Управленческий учет. 2024. № 1. С. 273-280. DOI: 10.25806/uu12024273-280. EDN MDXBCV.
Глазырина И.П., Пешков А.Е. Парадоксы приграничного туризма на востоке России // Известия Уральского государственного горного университета. 2018. № 4(52). С. 127-134. DOI: 10.21440/2307-2091-2018-4-128-134. EDN YTELVB.
Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э., Зайцев А.А. Моделирование влияния туристических потоков на экономическую безопасность государства // Kant. 2021. № 2(39). С. 56-63. DOI: 10.24923/2222-243X.2021-39.11. EDN ISUPDJ.
Игнатенко А.М., Онищенко Е.В. Оценка эффективности использования туристско-рекреационного потенциала Краснодарского края: инструментарий и существующие проблемы // Вестник Академии знаний. 2021. № 46(5). С. 141-155. DOI: 10.24412/2304-6139-2021-5-141-155. EDN IPABOP.
Конышев Е.В., Сафарян А.А. Анализ факторов, влияющих на эффективность развития туристско-рекреационного комплекса // Статистика - главный информационный ресурс современного общества: Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции, Пермь, 16–17 октября 2023 года. Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024. С. 56-64. EDN NHIFFH.
Коровин Д.И., Золоторева Е.Л., Радачинская П.П. Характеристика влияния различных сценариев на развитие туристской инфраструктуры // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 11-2. С. 206-217. DOI: 10.17513/vaael.1937. EDN WAVYQI.
Нам Т.С., Теличева Е.Г. Исследование влияния туристских потоков на уровень валового внутреннего продукта Хабаровского края на основе корреляционнорегрессионного анализа // Ученые заметки ТОГУ. 2019. Т. 10, № 1. С. 257-263. EDN TSQAKW.
Ладыженко С.Н., Жарич А.А., Терещенко Н.Н., Волошин А.В. Прогнозирование доходов предприятий гостеприимства Красноярского края с использованием многофакторного регрессионного анализа // Управленческий учет. 2024. № 12. С. 373-379. EDN PUXMPE.
Терехов А.М., Николенко П.Г., Воробьева Т.М. Статистический анализ коллективных средств размещения Нижегородской области: состояние и тенденции развития // ЦИТИСЭ. 2025. № 1(43). С. 331-346. EDN AMFZAW.
Алюнов Д.Ю. Влияние мультиколлинеарности на построение и интерпретацию результатов регрессионного анализа на языке R // Будущее науки-2020: Сборник научных статей 8-й Международной молодежной научной конференции. В 5-ти томах, Курск, 21–22 апреля 2020 года. Том 3. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2020. С. 261-264. EDN YWDSKG.
Жабунин А.Ю. Разработка информационной системы для прогнозирования стоимости кредита на основе данных о финансовом положении фирмы // Взаимодействие предприятий и вузов - наука, кадры, новые технологии: Сборник докладов XVII межрегиональной научно-практической конференции, Волжский, 12–13 мая 2022 года / Отв. за выпуск Г.М. Бутов. Волжский: Волгоградский государственный технический университет, 2022. С. 55-58. EDN PMVBIQ.
Меньших А.В. Работа с панельными данными // Общественная безопасность, законность и правопорядок в III тысячелетии. 2018. № 4-2. С. 66-70. EDN YNJJSX.
Орлова И.В. Анализ диагностических индикаторов общей и индивидуальной коллинеарности регрессоров // Фундаментальные исследования. 2019. № 2. С. 16-20. EDN YZCUMP.
