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文檔簡介

1、第四章 旅游需求預測 影響旅游需求的要素 旅游需求的時空分布 旅游需求預測模型 趨勢外推模型 引力模型 特爾菲模型/i/251.html第一節 影響旅游需求的要素 旅游需求定義:旅游需求是在一定時期內,一定價格上,旅游者愿意而且能夠購買的旅游產品的數量,即旅游者對某一旅游目的地所需求的數量。 一、影響旅游需求的要素主要有兩方面影響: 旅游客源地:涉及到客源地旅游需要的水平和旅游者個人的情況。 旅游目的地:供給部分。經濟發展水平,決定性因素人口特征(出生率,年齡,性別構成)收入與閑暇職業和教育水平資源和交通價格和匯率 詳析:二、旅游需求預測資料的獲取按資料的來源和性質分: 第一手資料 主要方法:

2、調查法、觀察法。 第二手資料 來源主要有三個: 企業內部材料; 旅游報刊、雜志、調研專輯; 國際和區域旅游組織和專業旅游市場調研。 機構年報及其他資料第二節 旅游需求的時空分布集中性 旅游需求的顯著特點: 需求隨時間變化而出現劇烈的變化;每一個旅游目的地都有自己相對穩定客源地。 一、旅游需求的時間分布集中性 季節性(時間)強度指數R 高峰指數 二、旅游需求的空間分布集中性 旅游需求的空間分布結構:主要指旅游者的地理來源和強度。其集中性可以用地理集中指數來定量分析。第三節 旅游需求預測模型趨勢外推模型 結構模型 仿真模型 定性模型 四種模型的相關關系實際應用、選擇模型時主要考慮到精確性與時間、經

3、費和其他資料限制之間的關系。精確性要求越高,所需要的時間、經費和其他資料越多;反之,精確性要求較低,投入的時間、經費和其他資料都較少。 第四節 趨勢外推模型 一、簡單回歸分析概述 一元線性回歸是最簡單也是最常用的趨勢外推數學方法,在研究以年為時間單位的旅游需求量變化時較為常用。 其數學形式為: ya + bx 式中:y為因變量; x為自變量; a為常數項; b為y對x的回歸系數。二、時間序列模型概述 一般而言,旅游需求的時間序列圖形為季節性需求圖形。季節性交乘趨勢的應用 方法概要。 舉例分析:頤和園游客分月預測。 模型的應用加上科學的分析,能使預測更為準確有效,更好地為決策服務。第五節 引力模

4、型一、引力模型的發展1929年,賴利(Reilly W J )提出假定天體物理學者司徒瓦特(Steward J Q )第一個指出這些概念和牛頓的萬有引力定律的同型關系。1948年,司徒瓦特定義了兩地間的“人口統計力”(demographic force)經濟學家齊普夫(Zipf G K) 于1949年創立了人類行為中的最少努力原則艾薩德(Isard W)1960年提出的模型,對所有系統進行了闡述以及修正了社會引力模型20世紀70年代初,英國地理學者威爾遜(Wilson A G)將引力模型和潛能模型混為一體,形成了放大的引力模型或稱之為一般空間相互作用模型二、旅游研究中的引力模型及其發展 克朗蓬

5、(Crampon L J,1966)第一個清楚地證明引力模型在旅游研究中是有用的,他的基本引力模型,也是絕大多數其他研究者應用的基本引力模型是 Dij=G*(PiAj / Dij)該式給出的引力模型的弱點:模型無約束,也就是說模型預測的旅行次數沒有上限。模型有過高估計短途旅行次數和過低估計長途旅行次數的傾向。解決的方法:發展有確定的實際上限的有約束模型和修正距離變量。三、實例分析 保繼剛(1986)利用北京市委政策研究室組織的國內游客抽樣調查資料,建立起了全國各省、市、自治區到京游客量的預測引力模型,下面介紹這個工作,討論引力模型的應用。 影響北京游客量的因素分析 旅游業是一項季節變動很強的行

6、業,因此根據預測模型結果進行外推時一般不宜任意變動時間季節。北京6月份國內游客預測引力模型的建立,基于一次抽樣調查的數據進行模擬,從實際應用角度來講是不充分的,但作為一種方法論應用探討,在沒有更詳實數據的情況下則是可行的。所以將模型限制在6月份。第六節 特爾菲法一、概述特爾菲法是預測模型中最著名的也是最有爭議的方法之一。當歷史資料或數據不夠充分,或者當模型中需要相當程度的主觀判斷時,趨勢外推模型和結構模型都無能為力,這時就得憑借特爾菲法預測事件的發展。特爾菲法最先由美國蘭德公司(RAND Corporation)在20世紀50年代初創立在軟科學領域得到了廣泛應用,取得了大量令人滿意的成果。二、特爾菲法的工作步驟確定預測的問題,選擇征詢的專家組。制定和分發第一輪問卷。第一輪問卷回收后,整理結果。將第一輪問卷的統計總結附在第二輪問卷上寄給第一輪征詢的專家組,各個專家自己第一輪回答的問卷也復印附上作為參考。回收第二輪問卷并整理結果。將第二輪問卷的結果和意見綜合進第三輪,問卷的說明與第二輪相似。第三輪問卷的結果出來之后,要決定是否需要 做第四輪問卷調查以獲得進一步一致的預測。最后一輪預測之后綜合出來的結果包括中位數,內四分位數(inter-quartile)

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