Главная страница » Management, Economics, Health, Education and Welfare

Категория: Management, Economics, Health, Education and Welfare

Health management
Management of education and science
Management of the educational process
Management of social sphere

№3 (99)
Анализ агрегированного рейтинга российских вузов как измерительного инструмента

Коробко Анатолий Иванович, Маслак Анатолий Андреевич

Рейтинги во всех сферах жизни становятся всё более востребованными. В нашей стране в области образования существует несколько рейтингов вузов, классифицирующих их по качеству образования. Эти рейтинги различаются своими целями и подходами к определению, что такое качество образования. Для объединения этих подходов Гильдией экспертов в сфере профессионального образования разрабатываются национальные агрегированные рейтинги учреждений высшего образования. Цель данной работы состоит в статистическом анализе агрегированного рейтинга вузов по качеству образования в 2021 году. Рассмотрены восемь национальных рейтингов, на основе которых построен агрегированный рейтинг.
Статистический анализ агрегированного рейтинга как измерительного инструмента осуществляется в рамках теории латентных переменных. Агрегированный рейтинг рассматривается как латентная переменная, индикаторами которой являются восемь национальных рейтингов.
Определена совместимость использованных национальных рейтингов. Измерено на линейной шкале качество образования в вузах. В рамках теории латентных переменных агрегированный рейтинг обладает в десятки раз большей разрешающей способностью по сравнению с традиционной балльной системой оценивания. Определены рейтинги, которые лучше других национальных рейтингов дифференцируют вузы с низким и высоким качеством образования соответственно. Показаны также рейтинги, которые наиболее и наименее адекватны модели измерения.
Проведенный в рамках теории латентных переменных совместный анализ всех рейтингов позволил выявить сильные и слабые стороны каждого рейтинга. Важными преимуществами использования теории латентных переменных являются высокая дифференцирующая способность, а также то, что качество образования в вузах измеряется на линейной шкале, это важно для проведения мониторинга и использования многих методов статистического анализа, предполагающих линейную шкалу.
Планируется в рамках теории латентных переменных провести мониторинг агрегированного рейтинга вузов за несколько лет.

#1 (97)
Determinants of revenue of hospitality enterprises in the post-pandemic period based on a scenario approach

Пирогова Оксана Евгеньевна, Мустафина Алиса Валерьевна

The tourism industry is affected by health emergencies. According to the World Tourism Organization, as a result of the outbreak of coronavirus infection, the number of international tourists decreased by 60-80% in 2020, moreover, the global economy collapsed – all this caused serious global consequences for service providers. In connection with this situation, the topic of reducing the profitability of companies becomes especially relevant: in the conditions of uncertainty of the epidemiological situation, entrepreneurs need to calculate possible forecast options and the occurrence of concomitant risks of revenue reduction. Thus, each market participant has the opportunity to assess the consequences of the occurrence of a particular scenario.
The purpose of the study is to forecast hotel revenue for 2022, taking into account the identified risks of reducing the profit of the hotel industry in the post-pandemic period. Tasks: determining the current state of the hotel industry, identifying the risks of loss of profitability, identifying the relationship between revenue and identified risks using correlation and regression analysis, identifying possible scenarios for the development of the epidemiological situation in 2022 and determining their impact on revenue, profit forecast for each scenario.
The methods of expert assessment, correlation and regression analysis, comparative analysis and generalization, the construction of their own hypotheses are used in the work.
As a result of this study, the revenue of a 4-star hotel was predicted according to three scenarios of the development of the post-pandemic period for 2021-2022. Significant risks of reducing the revenue of hotel enterprises in the post-pandemic period were: the average price per room, the level of employment of the population, the dynamics of tourist flow, both domestic and inbound.