Туризм в современном мире давно рассматривается как социально-экономическое явление, оказывающее прямое и посредственное влияние на развитие региона. Современный туризм базируется на высоком уровне развития транспорта, социальной сферы и сферы услуг, что, в конечном счете, и превращает его в высокодоходную отрасль экономики крупных городов.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Не составляет исключение и экономическая деятельность региона. В этой связи актуальны разработка и применение экономико-математических методов для решения возникающих производственно-хозяйственных задач, определения и выбора вариантов экономического развития региона на перспективу, обеспечения оптимального распределения ресурсов для выполнения отдельных комплексов работ и т.д.

Условием для разработки модели является наличие так называемой информационной достаточности. Это означает, что разработчик должен иметь достаточное представление о том, что является входными и выходными переменными в исследуемой системе и какие факторы оказывают влияние на процесс ее функционирования.

Существующие математические модели, которые принято называть моделями экономических систем, можно условно разделить на три группы.

К первой группе можно отнести модели, достаточно точно отражающие какую-либо одну сторону определенного экономического процесса, происходящего в системе сравнительно малого масштаба. С точки зрения математики они представляют собой весьма простые соотношения между двумя-тремя переменными. Обычно это алгебраические уравнения 2-й или 3-й степени, в крайнем случае система алгебраических уравнений, требующая для решения применения метода итераций (последовательных приближений). Они находят применение на практике, но не представляют интереса с точки зрения специалистов в области математического моделирования.

Ко второй группе можно отнести модели, которые описывают реальные процессы, протекающие в экономических системах малого и среднего масштаба, подверженные воздействию случайных и неопределенных факторов. Разработка таких моделей требует принятия допущений, позволяющих разрешить неопределенности. Например, требуется задать распределения случайных величин, относящихся к входным переменным. Эта искусственная операция в известной степени порождает сомнение в достоверности результатов моделирования. Однако другого способа создания математической модели не существует.

К третьей группе относятся модели больших и очень больших (макроэкономических) систем: крупных торговых и промышленных предприятий и объединений, отраслей народного хозяйства и экономики страны в целом. Создание математической модели экономической системы такого масштаба представляет собой сложную научную проблему, решение которой под силу лишь крупному научно-исследовательскому учреждению.

Процесс моделирования, в том числе и экономико-математического, включает в себя три структурных элемента: объект исследования; субъект (исследователь); модель, посредующую отношения между познающим субъектом и познаваемым объектом.

При проведении расчетов прежде всего уточняется цель использования модели. Цель моделирования может состоять в определении либо наиболее вероятного (цель 1), либо наиболее желаемого (цель 2) состояния экономики. После уточнения цели осуществляется анализ исходной ситуации, предшествующей периоду упреждения. Выделение этой процедуры на этапе использования модели не означает дублирование анализа объекта исследования на этапе постановки проблемы моделирования по следующим причинам.

Оценка качества прогнозов включает оценку результатов и процесса прогнозирования, расчет эффективности прогнозирования, верификации прогнозов и адаптацию модели.

Оценка результатов прогнозирования для инерционных и нормативных прогнозов различна. Предварительная оценка прогнозных свойств модели (точности прогноза), на основе которой принимается решение о возможности использования ее как инструмента инерционного прогнозирования, проводится еще на этапе ее идентификации (проверка адекватности модели). Реальная (апостериорная) оценка возможна лишь на основе данных о фактической реализации прогнозируемых процессов. Таким образом проверяется правомерность применения модели, выявляются источники ошибок и способы их устранения в процессе адаптации.