第四章旅游需求预测[详版课资]

x3为每小时平均旅行千米数；
x4为每小时闲暇时间的价值（定义为每小时工资的25%）；
x5为每辆车平均载人数；x6为课堂旅优质行时间.
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• 1976年，切萨里诺(Cesario F J)和尼奇 (Knetsch J K)将旅行产生模型和旅游分布 模型的特征合二为一，提出一个综合模型
Tij
GPi
G
x
1
x
2
d
ij
• 2、应用多元回归方法求取参数G、α、β、γ
• 3、利用已经求得参数的引力模型公式进行游客量
预测。
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• 探讨：
• 引力模型的理论根源：万有引力
• 两地的“质量”和“距离”决定引力的大 小
• “质量”和“距离”怎样衡量
• 现有模型侧重在综合和一般指标，如人口 总数、经济总量、地理距离等
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• 四、定性模型 • 主观判断预测 • 特尔菲法应用最广。
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• 五、四种模型的应用
• 实际应用、选择模型时主要考虑到精确性 与时间、经费和其他资料限制之间的关系。 精确性要求越高，所需要的时间、经费和 其他资料越多；反之，精确性要求较低， 投入的时间、经费和其他资料都较少。
12 i1
2
R值越大——
时间变动百度文库大，旅游淡旺季差异越大
推论： 如果时间段改变，系数和指数也会不同。
R，旅游需求的时间分布强度指数 xi，各月游客量占全年的比重 8.33，=100/12，表示游客量的平均月比重
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入境旅游者 全部 外国人 港胞 澳胞 台胞
R
1.23 2.66 1.06 0.99 3.28
入境外国 旅游者
全部
会议 观光 /商务 /休闲
探亲 访友
服务 员工
其他
R
2.66 2.48 3.58 3.27 1.00 2.64
• 以上是2003年入境旅游的R值 • 说明：
• 入境旅游者的季节（月度）差异不甚显著，其中台胞差异最 大，澳胞最小
• 入境外国旅游者的季节（月度）差异稍大，其中观光休闲目 的差异最大，服务员工最小。
P代表全国的旅游客源量
xi为某一地区第i项因子的设施数、业
务课量堂或优质水平值
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x (上一杆)为第i项因子的全国平均值.
三、实例分析
• 保继刚(1986)利用北京市委政策研究室组织的国 内游客抽样调查资料，建立起了全国各省、市、 自治区到京游客量的预测引力模型
• 其步骤： • 1、设定引力模型
Tij
了距离变量的引力模型
Tij
G
PiA j D ij b
Dijlog [
n
Dij m
]
式中：
Tij为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度 Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度 Aj为目的地j吸引力或容量的某种量度 Dij为客源地i与目的地j之间的距离 G、b为经验参数
m、n为经验估计系数
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• 旅游资源、旅游心理应予考虑
• 参数的确定。
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第六节 特尔菲法
一、概述
特尔菲法是预测模型中最著名的也是最有争议的 方法之一
当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要 相当程度的主观判断时，趋势外推模型和结构模 型都无能为力，这时就得凭借特尔菲法预测事件 的发展
式中：
Tij为第i个小区对第j个小区的作用量（人员、物质、资金 等的流量
Qi为第i个小区流出的总量
Dj为第j个小区流入的总量
dij为从第i个小区到第j个小区的空间或经济距离
f(dij)为距离反函数
K为常数
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二、旅游研究中的引力模型及其发展
***克朗蓬(Crampon L J，1966)第一个清楚地证
UiPi U jPj
d
ij
式中： Nij为从i到j在某一单位时间内期望的相互作用流 Ui、Uj为权重 α、β、γ为参数
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• 20世纪70年代初，英国地理学者威尔逊 (Wilson A G)将引力模型和潜能模型混为一
体，形成了放大的引力模型或称之为一般 空间相互作用模型
Tij KQ iD j f (dij )
海口
156
87
120
78
昆明
102
97
88
98
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12
泰山、九华山两地主要国内游客地理分布，计算空 间分布集中指数，并对结果进行分析
泰山 山东65 河北8 北京7 天津6 江苏5
九华山 安徽30 江苏10 浙江8 上海7 福建6
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第三节 旅游需求预测模型
趋势外推模型 结构模型 仿真模型 定性模型。
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求海口昆明两市季节性强度指数并对结果进行分析
海口与昆明两市旅游者时间（季节）分配情况
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
海口
156
87
120
78
昆明
102
97
88
98
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求两市游客次高季度的高峰指数并对结果进行分析
海口与昆明两市旅游者时间（季节）分配情况
第一季度 第二季度 第三季度 第四季度
• 天体物理学者斯图尔特(Stewart J Q )第一 个指出赖利的假定和牛顿的万有引力定律 的同型关系
• 1948年，斯图尔特定义了两地间的“人口 统计力”(demographic force)
Dij
g
Pi Pj d ij 2
式中： Dij为人口统计力 Pi、Pj为i、j两地的人口数 dij为i、j两地之间的距离 g为经验参数
机构年报及其他资料。
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5
第二节 旅游需求的时空分布集中性
旅游需求的显著特点： 需求随时间变化而出现剧烈的变化； 每一个旅游目的地都有自己相对稳定的
客源地。
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6
一、旅游需求的时间分布集中性
• 季节性(时间)强度指数R R值越接近于零——
旅游需求时间分配越均匀
R(月)
12
(x 8.33) i
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8
• 高峰指数
Pn
V1 Vn (n 1)V1
100
式中：
高峰指数的应用： 当游客量在所有时期都相同时，Pn=0，
没有高峰 当游客集中于某些时期时，Pn值会增大； Pn值越大，说明离峰值较远（即起伏波
动较大），反之则表示变化平稳
Pn为高峰指数 V1为最繁忙时期的游客数 Vn为第n个时期的游客数 n为参照时段（1=最繁忙时期）
第四章 旅游需求预测
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1
第四章 旅游需求预测
❖ 影响旅游需求的要素 ❖ 旅游需求的时空分布 ❖ 旅游需求预测模型 ❖ 趋势外推模型 ❖ 引力模型 ❖ 特尔菲模型。
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2
第一节 影响旅游需求的要素
• 旅游需求定义：旅游需求是在一定时期内， 一定价格上，旅游者愿意而且能够购买的 旅游产品的数量，即旅游者对某一旅游目 的地所需求的数量
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万有引力
• 万有引力定律：
• 自然界中任何两个物体都是相互吸引的，
引力的大小跟这两个物体的质量的乘积成
正比，跟它们的距离的二次方成反比
F
G
m1m2 r2
式中：
m1、m2为两个物体的质量
r为两个物体间的距离
G为万有引力常量，其含义：在数值上等于两个质量都是
1kg的物体相距1m时的相互作课堂用优质力.
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• 1976年，爱德华兹(Edwards S L)和丹尼斯 (Dennis S J)提出了另一个距离变量修改（用旅途 费用）形式
Tij PiA jexp(-Cij )
其中：
C ij
(x1
)(x
2
)(x x5
3
)
x4
x6
式中：
Cij为i、j之间的旅行费用；λ为经验估计系数；
x1为每升汽油的价格；x2为每千米耗油升数；
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• 一、趋势外推模型 • 依据一系列历史资料推测未来形势，假定
历史的趋势还将持续
• 图形法：绘图直观 • 模型法：函数拟合 • 有简单回归分析，时间序列模型等。
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• 二、结构模型
• 以引力模型为代表，仿照万有引力公式， 探讨空间相互作用。
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• 三、仿真模型 • 使用Dynamo程序进行仿真动态预测。
经济危机——汇率下跌——越生产越赔钱
泰国金融危机——旅游量上升——旅游外汇收入减少
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二、旅游需求预测资料的获取
• 按资料的来源和性质分：
第一手资料 主要方法：调查法（询问法）、观察法、实验法
第二手资料 来源主要有三个： ·企业内部材料； ·旅游报刊、杂志、调研专辑； ·国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研
K)
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• 1986年，（国内）张凌云仿物理学上点电荷吸引公式构造引力模型
E
K
RQ r2
R 100 n A i
n P i1 i
Q A P
K 1 n xi
n x i1 i
式中：
R为旅游资源丰度指数
Q为旅游客源丰度指数
r为距离指数
K为介质系数
n为旅游资源的统计种类数目
Ai为A地区第i项旅游资源的数量 Pi为全国第i项旅游资源的数量 A代表某一地的旅游客源量
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• 经济学家齐普夫(Zipf G K) 于1949年创立了 人类行为中的最少努力原则
I P1P2 D
式中： I称为吸引力指数 P1、P2为两城市的人口数 D为两城市之间的距离
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• 艾萨德(Isard W)1960年提出的模型，对所
有系统进行了阐述以及修正了社会引力模 型
N ij
g
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二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者 的地理来源和强度
其集中性可以用地理集中指数来定量分析
G 100
n
xi
2
i1 T
式中：
G为客源地的地理集中指数
xi为第i个客源地的游客数量 T为旅游地接待游客总量
n为客源地总数
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地理集中指数G的应用： G值越接近100—— 客源地越少越集中 G值越小—— 客源地越多越分散.
行预测
• 步骤：收集两组数据→拟定线性回归方程→ 利用已知数据求算回归系数a和b，得到预测 模型→ (相关分析)→进行预测
• 一元线性回归方程（也是预测模型）：
ŷ=a+bx
b (xi x)(yi y)
回归系数a和b的计算: （最小二乘法）
(xi x)2
a y bx
课堂优质
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某景区的游客数量，请用最小二乘法求出一元线性回归方程 以及相关系数，并对未来三年的游客数量进行预测
模型的应用加上科学的分析，能使预 测更为准确有效，更好地为决策服务
课堂优质
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第五节 引力模型
• 一、引力模型的发展 • 1929年，赖利(Reilly W J )在研究零售市场
问题时，提出假定： • 在两个城市中心之间的人口移动和它们的
居民数的乘积成正比，而和其间的距离平 方成反比。
课堂优质
25
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
课堂优质
50.00 55.00 63.00 65.00 75.00 83.00 90.00
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二、时间序列模型
1、概述 一般而言，旅游需求的时间序列图形
为季节性需求图形。
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2、季节性交乘趋势的应用 · 方法概要 · 举例分析：颐和园游客分月预测。
• 一、影响旅游需求的要素
• 主要有两方面影响：
• 旅游客源地：涉及到客源地旅游需要的水 平和旅游者个人的情况
• 旅游目的地：供给部分。
课堂优质
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• 经济发展水平，决定性因素 • 人口特征（出生率，年龄，性别构成）
• 收入与闲暇
• 职业和教育水平
• 资源和交通
• 价格和汇率
人民币坚挺——汇率升高——人民币值钱——同样的费用 说明旅游价格升高；汇率升高——同样的出口产品原来 的价格不变，其实是涨价了，敦促产业升级
课堂优质
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第四节 趋势外推模型
• 一、简单回归分析
概述
一元线性回归是最简单也是最常用的趋势
外推数学方法，在研究以年为时间单位的旅游需 求量变化时较为常用
其数学形式为： y＝a + bx
式中：y为因变量；
x为自变量；
a为常数项；
b为y对x的回归系数。
课堂优质
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• 一元线性回归分析：分析两组数据间的依存 关系，建立线性回归方程，利用回归方程进
明引力模型在旅游研究中是有用的，他的基本引
力模型，也是绝大多数其他研究者应用的基本引
力模型
Tij
G
PiA j Dijb
式中：
Tij为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度
Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度
Aj为目的地j吸引力或容量的某种量度
Dij为客源地i与目的地j之间的距离
G、b为经验参数
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Tij
G
PiA j
D
b ij
• 上式给出的引力模型的弱点：
模型无约束，也就是说模型预测的旅行次
数没有上限
模型有过高估计短途旅行次数和过低估计
长途旅行次数的倾向
解决的思路：发展有确定的实际上限的有
约束模型和修正距离课堂变优质 量。
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• 1972年，沃尔夫(Wolfe R I)提出了一个修正
K
( j
1)
A
je
xp(bD Ki
ij
)
式中：
或者
GPi
K
( j
1)
A
e ( bD i j )
j
K i
Aj为某一给定目的地 的吸引力； Ki为所有其他目的地
的吸引力或竞争力
其中, K i Akexp(bD ik ) ; (j K)
(同样)
A e (bDik ) k
;(j