第四章旅游需求预测[详版课资]
旅游地理学——第4章 旅游需求预测
收集第一手资料的方法主要有调查法和观察法。 常见的调查法有抽样调查、重点调查、典型调查、普
查等,可以采用个人面谈、小组讨论、电话询问、邮寄 调查表或混合调查法。
常见的观察法有直接观察法、实际痕迹测量法和行为 记录法。
相比之下,“抽样调查法”在获取第一手资料中运用较为 广泛,其中以填写调查表方式的抽样调查最为普遍,既能收 集旅游需求各方面的第一手资料,而且花费时间较少。
交通条件的好坏与旅游需求也呈正比例关系,交通条件 改善,旅游需求增大。如西双版纳1990年通航后,从 昆明到西双版纳由过去的2—3天缩短到1个多小时,旅 游需求也随之大幅度上升。正邻近效应。
• 西双版纳属热带雨林气候,日照 充足,雨量充沛,年平均气温在 21℃。终年无霜雪。 年雾日达 108—146天。常年适于旅游观 光。
1.经济发展水平。
客源地的经济发展水平是影响旅游需求的决定 因素。国际经验统计:人均GNP
800~1000$,产生国内旅游动机; 4000~10000$,产生国际旅游动机; >10000$,产生洲际旅游动机。 反映了经济发展水平与旅游需求相互关系的 一般规律性。
2.人口特征。
总人口、人口增长的速度,城乡分布、人口密度、年 龄结构、性别结构、家庭结构对旅游需求有一定的影响。
• biángbiáng面”,或者连读:“比昂”、 “比昂”。是
陕西的一种面食。biáng这个字有57画,是笔画最多的汉 字。
锦绣中华和中国民俗文化村的旅游需求时间变化强度都 不大,基本一致【北京颐和园1986年和1987年的季节性 (时间)强度指数分别是3.54和3.96,黄山1986—1991年 平均为64,南岳衡山1989年为10.2】。
这主要因为深圳气候四季皆宜旅游。两景区相邻,同属 一个公司经营,大部分游客两个景区同时参观。中国民俗 文化村1991年10月开业,1992年对一、二、三级客源市 场吸引力都大,全年各月游客较平均,故R值较小。
第4章 旅游需求预测
游客出行交通习惯调查
基于游客感知的旅游地形象 调查
游客对南岳衡山的印象感知
第二节
旅游需求预测
旅游需求:旅游者对某一旅游目的地所 需求的数量。 特点:① 随时间变化而出现剧烈的变化; ② 每一旅游目的地具有相对稳定 的客源地。
表4.5 锦绣中华、中国民俗文化村季节性强度指数
年份 锦绣中华 1992 1.83 1.36 1993 1.78 1.72 1994 1.78 1.72
中国民俗文 化村
一、旅游需求的时间分布集中性
2、高峰指数
Pn为高峰指数:V1为最繁忙时期的游客数;
Vn为在第n个繁忙时期的游客数;n为参照时段
(1)地理集中指数可用来 比较同ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ时段不同旅游目的地的客源集中程度
(2)地理集中指数
也可用来比较不同时期单一旅游目的地 的客源集中程度。(表4.8)
潜在游客市场模型
潜在游客是一个库存量,指的是既有 出游动机又具备经济能力的游客。 潜在游客是模型的核心结构,它有两个增 量和两个减量。增量一是致富速率,二是 重游率。减量有两部分,一是出游率,另 一部分是还未出游但已失去兴趣的潜在游 客。
Ch04旅游需求预测
19
•
根据上述假设,前面的方程可以写成:
Q1 f1 ( P 1, P 2 ,Y )
/
Q2 f 2 ( P2 , P 1 ,Y )
/
这里的加号和减号分别代表解释变量对旅游需求正的和负的 影响。这两个方程是旅游需求的理论模型;被用来估计模型 的数据是Qi,Pi 和Y (i = 1,2);假设I、假设II和假设III可以被 用来进行统计检验。
•
7
1.23 计量经学方法
• • • • • • • 线性回归模型(Linear Regression Model) 对数回归模型(Log-Linear Regression Model) 协整检验与误差修正模型(CI/ECM, Cointegration/Error Correction Model) 时变参数模型(TVP,Time Varying Parameter Model) 向量自回归方法(VAR, Vector AutoRegressive Approach) 近似理想需求系统模型(AIDS,Almost Ideal Demand Systems) 从一般到具体(General to Specific)的建模程序最先由 (Davidson, Hendry, Srba等(1978)提出,近年来,随着协整理 论和误差修正技术的突破,这种建模方法得到了进一步发展 和更为成熟的应用,对此Song, Witt和Li(2008)在旅游需求预 测建模的专著中有一章进行了详细论述。
•
12
1.32 解释变量
• • • • • • • • • 人口 收入 自身价格 替代价格 品味 营销 期望与习惯的持续性 定性效应 自由时间
13
1.33 函数形式
•
•
第四章 旅游需求预测
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第四节 简单回归分析
趋势外推模型
用于研究以年为单位的需求预测上较多。
时间序列模型
用于研究在年变化(趋势性)的同时,还叠加 了季节、月(周期性)的需求变化上的预测
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简单回归分析步骤: ①统计某旅游地各年游客人数;
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加拿大温哥华饭店某年各月开房率
n n1 n2 n3 n4 n5 n6 n7 n8 n9 月份 8 7 9 6 10 5 4 3 11 开房率/% 96(最高)V1 91 91 89 85 82(中值点) 74 72 70
V V 1 n P 100 n (n1 ) V 1
3、广东旅游局公众信息网 / 4、西部风情旅游网
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/
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第二节 旅游需求的时空分布集中性 一、旅游需求的时间分布集中性
二、旅游需求的空间分布集中性
第四章 现代旅游需求与预测《旅游经济学》PPT课件
弧弹性是指自变量变化幅度较大时,为了掌握自变量在某一段 范围内变动对因变量变动的相应影响,取自变量在一段范围内 的平均数对因变量平均数的相对变化量。
设: Ea —— 弧弹性 X0, X1 —— 变化前后的自变量 Y0,Y1—— 变化前后的因变量
公式3--2
22
旅游需求弹性
❖二、旅游需求价格弹性
Q1 Q0 Q0
I1 I0
I0
旅游需求收入弹性计算公式3--5
24
旅游需求弹性
❖四、旅游需求交叉弹性
由于旅游产品具有替代性和互补性的特点,因而某种旅游产品的需 求量不仅对其自身的价格变化有反应,而且对其它旅游产品的价格 变化也有反应。所以,旅游需求的交叉弹性就是指某一种旅游产品 的需求量对其它旅游产品价格变化反应的敏感性
❖一、现代旅游需求的衡量
(三)旅游消费支出指标
消费支 出指标
旅游消费支出,是指旅游者在旅游活动过程中所支出的 全部费用,是从价值形态反映旅游需求的综合性指标。通 常,旅游者在旅游目的地的旅游消费支出越多,则旅游目 的地国家(或地区)的旅游收入就越多。反映旅游消费支 出的指标主要有三个,即旅游者支出总额、人均旅游支出 额和旅游支出率。
(一)旅游需求反映了旅游者的购买欲望 (二)旅游需求表现为旅游者的购买能力 (三)旅游需求表现为旅游市场中的一种有效需求
5
现代旅游需求的概念及特征
❖ 二、现代旅游需求的产生
主观因 主观因素素 客1观.现条代件旅游需求产生的生理性因素
现代旅游 1生.人理们性可需支要配是收人入们的的提先高天是性产需生要现,代是旅维游持需人求的的生前命提而条件
旅游需求量与旅游 产品的价格成反向 变化
旅游需求量与人们的闲 暇时间成同方向变化
第四章 旅游需求预测1
分析杭州、桂林昆明的主要国际客源 地地理分布
分析表4.6
第三节、旅游需求预测模型
旅游需求模型可以分为四类: 趋势外推模 型;结构模型、仿真模型、定性模型。 一、 趋势外推模型 趋势外推模型利用一系列资料来推测未来 的形势。包括简单回归模型,二次方程模 型、幂函数模型及时间序列模型。
1、季节性强度指数: 反映旅游需求的时间分布集中性.
R
(x
i
8.33) / 12
2
式中:R为旅游需求的时间分布强度指数 Xi为各月游客量占全年的比重 R 值越接近于零,旅游需求时间分配越均匀;R 值越 大,时间变动越大,旅游淡旺季差异越大。 案例:深圳锦绣中华表4.4
我国入境游客的时间分布集中性
200 系列1
趋势需求图形
250
150
100
200
50
150
系列1
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
50
季节性需求图形
1 2 3 4 5 6
0
水平需求图形
常用的季节时间序列模型
水平时间序列模型 线性趋势模型 季节时间序列模型 ★季节性趋势交乘模型 季节性叠加趋势模型 Box——Jekins 模型 自回归模型 :AR模型 滑动平均模型:MA模型 自回归滑动平均模型:ARMA模型
2
第四步:建立预测模型
y=a+bx
第五步 预测游客量
利用模型预测1986——1990年颐和园的游客
量(利用表4.10的资料) 式中年份x取1981年第一度为1,1981年第二 季度为2…
第四章 旅游需求
• 1.经济发展水平
• 800-1000美元,居民将普遍产生国内旅游动机
• 4000-10000美元,产生国际旅游动机
• 越过10000美元,产生洲际旅游动机
• 这反映经济发展水平与旅游需求相互关系的一般性特征
2.人口特征
• 总人口、增长速度、城乡分布、人口密度、年龄结构、性别结 构、家庭结构等旅游需求产生的一定的影响。 • 青年 兴趣高但经济未独立 • 婚后无孩 、孩子出生后(看望亲友、短途)、孩子独立后,旅 游增加。退休后,身体条件适应,比较活跃。 • 男性公务旅行更多。
3. 收入和闲暇
• 税收、购房和基本生活费之外的可自由支配收入。
• 谋生时间、生理必需的活动时间、家务时间和闲暇时间
• 带薪休假。
4.职业与教育水平
• 职业不同,意味着收入、闲暇和教育程度不同,旅游的倾向和 需求也不一样。 • 高级职员、医生、律师、会计师、教师等自由职业者产生旅游 的可能性较大, • 受教育程度越高,越可能追求精神需求。
• • • • 一、趋势外推模型 二、结构模型 三求预测
第一节 影响旅游需求的要素
第二节旅游需求的时空分布集中性 第三节 旅游需求预测模型
第一节 影响旅游需求的要素
• 一、影响旅游需求的要素
• • • • • • •
宏观的经济发展程度、人口特征、政治制度 客源地 微观的旅游个人情况(收入、职业、年龄等) 宏观的资源与交通、价格与汇率 目的地 微观的产品质量、服务水平
2. 第二手资料
• 省时、省力,与研究的目的、口径和方法往往不能合拍,时间 性和精确性不足。 • 企业内部资料 • 统计年鉴 • 旅游组织年报 • 网络信息。
第二节旅游需求的时空分布集中性
旅游需求预测
经过计算,R=3.9,根据相关资料,锦绣中华的强度指数为
1.83,黄山的强度指数为64,思考比较意义
2、高峰指数:用于对旅游地进行比较或用于考察某一 设施随时间变化而出现的高峰趋势。
v1 vn pn 100 (n 1)v1
Pn=为高峰指数; V1为最繁忙时期的游客数; Vn为在第n个时期内的游客数;
Dij为客源地i与目的地j之间的距离;
G、 b为经验参数。
在城市和区域研究中,引力模型的应用范围最广
泛,如人口迁移、旅行、通讯、商品运送、城市
内部交通等。近30年来,国外将引力模型应用于
旅游研究,包括游客预测,旅游吸引力确定,旅
游规划等方面,但我国还处于刚刚起步阶段。
三、仿真模型
仿真模型是旅游需求预测中最复杂的一种方法。
时间 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985
人数
291.58
318.75
326.97
361.92
359.73
381.63
405.09
1、将数据填入Excel的表格中 2、选择合适的图形曲线进行拟合 3、写出趋势线的方程及相关系数(运用数理统计知 识)
二、结构模型
结构模型的建立依赖于旅游需求与一系列原因变量(如 价格、收入、距离等)之间关系的确定。这种关系通常
20%和30%的概率加权平均:
第n次反馈的平均预测值(第n次反馈预测值)= (最低× 20%+最可能×50%+最高×30%)
4、运用中位数计算平均预测值(如果数据分布的偏态比
较大,一般使用中位数)
(1)将第n次反馈的数据有序化 (2)分别计算第n次反馈的最低预测值、最可能预测值
4 旅游需求预测
第一手资料
14
第四章 旅游需求预测
第一节 影响旅游需求的要素
二、旅游需求预测资料的获取 第一手资料(通过问卷调查、野外考察或从 实验室直接获取) 观察法
直接观察法 实际痕迹测量法 行为记录法
15
第四章 旅游需求预测
第一节 影响旅游需求的要素
二、旅游需求预测资料的获取 第二手资料(从档案资料、统计报表、专题 地图、人口普查资料等间接获取) 资料的主要来源
8
第四章 旅游需求预测
一、影响旅游需求的要素
第一节 影响旅游需求的要素
收入和闲暇
可能用于旅游的闲暇时间 周末、日,短节假日:1~3天 带薪假期、寒暑假、公休假、探亲假:10~ 40天 公务出差:不定
9
第四章 旅游需求预测
一、影响旅游需求的要素
第一节 影响旅游需求的要素
职业与教育水平 收入高且稳定,闲暇时间多的职业易产生 旅游需求 易产生旅游需求的职业:教师、公务员、 金融家、律师、企业家等 难产生旅游需求的职业:农民、小贩、工 人等
xi G 100 ( ) n 1 T
客源地总数
i
2
第n个客源地 的游客数量
旅游地接待 游客总量
G越大,说明客源地越集中,游客来源越不稳定; G越小,说明客源地越分散,游客来源越稳定
26
27
第四章 旅游需求预测
第二节 旅游需求时空分布集中性
二、旅游需求的空间分布集中性
例如:只有一个客源地,来客人数为100人,则:
3
第四章 旅游需求预测
一、影响旅游需求的要素
第一节 影响旅游需求的要素
影响旅游需求的要素主要有两方面:
旅游需求预测
Dij=G*(PiAj / Dij)
该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。 解决的方法:发展有确定的实际上限的有约束模型和修正距离变量 。
第六节
一、概述
特尔菲法
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。 特尔菲法最先由美国兰德公司(RAND Corporation)在20世纪50年代初 创立在软科学领域得到了广泛应用,取得了大量令人满意的成果。
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
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
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 本引力模型是
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。
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
四种模型的相关关系
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。
第四章旅游需求预测
对数据进行清洗和处理,去除异常值、缺失值和重复 值,保证数据质量。
数据整理
将数据按照时间序列进行排列,便于后续分析和建模 。
模型选择与建立
模型选择
01
根据数据特征和预测需求,选择合适的预测模型,如
线性回归、时间序列分析、机器学习模型等。
参数设置
02 对模型参数进行设置和调整,以优化模型性能。
提高数据质量
确保数据的准确性、完整性和一 致性,对数据进行清洗、去重、 异常值处理等预处理工作。
构建旅游需求数据
库
将收集到的数据进行分类、整理 ,构建旅游需求数据库,为后续 的预测分析提供数据支持。
选择合适的预测模型与方法
01
时间序列分析
02
回归分析
对于具有明显时间趋势的旅游需求数 据,可采用时间序列分析模型,如 ARIMA模型、指数平滑模型等。
预测的意义
旅游需求预测对于旅游企业和相关政府部门具有重要意义。它可以帮助企业合理安排生产和经营计划,优化资源 配置,提高经济效益;同时,也有助于政府部门制定科学的旅游发展规划和政策,促进旅游业的可持续发展。
旅游需求预测的特点
01
复杂性
旅游需求受到多种因素的影响,如经济、政治、社会、文化等,这些因
素之间相互交织、相互作用,使得旅游需求预测具有复杂性。
神经网络模型
RBF神经网络
即径向基函数神经网络,是以函数逼近理论为基础而构造的 一类前向网络。
LSTM神经网络
一种特殊的RNN(循环神经网络),主要是为了解决长序列 训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
04
旅游需求预测实践
数据收集与整理
数据来源
收集历史旅游需求数据、相关经济指标、人口统计数 据、天气数据等。
第四章旅游需求预测[详版课资]
33
• 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;
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
课堂优质
29
• 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 )
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。
课堂优质
37
• 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
12 i1
2
R值越大——
时间变动越大,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
课堂优质
旅游需求预测(高教课堂)
详细课资
21
2、高峰指数:用于对旅游地进行比较或用于考察某一 设施随时间变化而出现的高峰趋势。
pn
v1 vn (n 1)v1
100
Pn=为高峰指数; V1为最繁忙时期的游客数; Vn为在第n个时期内的游客数; n为参照时段(1=最繁忙时期)。
详细课资
22
该指数主要用于对旅游地进行比较或用于考察某一设施 随时间变化而出现的高峰趋势。游客量在所有时期都相 同时,Pn=0;当游客集中于某些时期时,Pn值会增大。 n的值在很大程度上是选择的结果,选择工作依靠现有 资料、研究目的和研究经验。
详细课资
23
加拿大温哥华饭店和汽车旅馆某年各月的开房率(p54)
月份
开房率%
8
96
7
91
9
91
6
89
10
85
5
82
4
74
3
72
11
70
2
60
1
53
12
49
详细课资
24
2003年国庆节景区日游客量变化
游客量(人)
80 70 60 50 40 30 20 10
0
图3-8 游客量详时细课间资 分布图
8:00-9:00 9:00-10:00 10:00-11:00 11:00-12:00 12:00-13:00 13:00-14:00 14:00-15:00 15:00-16:00 16:00-17:00 17:00-18:00
详细课资
19
一、旅游需求的时间分布集中性
1、季节性(时间)强度指数
12
R (xi 8.33)2 /12 i 1
R为旅游需求的时间分布强度指数; Xi为各月游客量占全年的比重。 R值越接近0,旅游需求时间分配越均匀;R值越大,时间 变动越大,旅游淡旺季差异越大。该模型适合不同年份 (时段)的比较和不同旅游地(设施)的比较,R值不仅 取决于旅游需求变化,而且随选择分析的时段长短而变化。
第四章:旅游需求预测(旅游地理学(PPT))
某时段数据加 上原因关系
高
时间系列、时 段数据、原因 关系
高
专家和有经验 者
低
计算机设施要 求
合适预测水平
小到中 短期
中 短到中期
高 长期
低 长期
要求预测时间 短期
短期到长期 长期
中期到长期
最适宜解决的 简单稳定或周 有几个已知稳定 有定量关系和 定性关系不稳
问题
期性问题
的关系变量的中 反馈复杂问题 定性因子的复
越多越分散。用地理集中指数可以表示旅游者的 地理来源和强度。
第三节 旅游需求预测模型
旅游需求的模型可以分为四类:
1.趋势外推模型 2.结构模型 3.仿真模型 4.定性模型 四种模型的相互关系
四种预测模型的要求和特征
趋势外推
结构
仿真
定性
专业技术要求 低到中
中到高
高
低到中
数据要求或理 时间系列 性认识模型
北
江
古
所占 12 10. 6.9 5.4 5.4 5.0 5.0 4.8 4.8 3.8 3.5 3.4 3.0 3.0 5.2
比例 .3 30 1 5 0 2 2 2 0 4 2
2
5
5
2.预测模型的建立。 (1) 修改基本模型
Tij=GPiAi/Dij为:
➢
TIJ=GX1αXβ2/dφij
➢
(i=1,2,3,,,27,j=1)
(2)职业和教育水平 (3)资源和交通 (4)价格和汇率:旅游需求总是随着价格的
变化而呈现反向变换,汇率的变化影响国 际旅游需求汇率下跌如果旅游价格不变, 等于旅游价格下降,旅游需求增加
二、旅游需求预测的资料获取
第四章 旅游需求预测
幻灯片1第四章旅游需求预测幻灯片2本章主要内容●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●特尔菲模型幻灯片3第一节影响旅游需求的预测●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。
幻灯片4一、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,包括资源的吸引力、旅游价格、接待设施条件等。
幻灯片5具体内容有以下6点:●经济发展水平,是影响旅游需求的决定性因素●(2007年我国人均GDP为 18268元,汇率6.83 )●人口特征(出生率,年龄,性别构成)●收入与闲暇(如可自由支配收入、带薪假期)●职业和教育水平(受教育程度越高,对旅游的需求越大)●资源和交通(旅游资源的吸引力越强,交通越便利,旅游需求越大)●价格和汇率(汇率下跌,如果价格不变,等于旅游价格下降,旅游需求增加)幻灯片6二、旅游需求预测资料的获取●按资料的来源和性质分两类:●第一手资料:为专门的研究目的而收集的资料。
●主要方法:调查法、观察法。
●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机构年报及其他资料幻灯片7第二节旅游需求的时空分布集中性●旅游需求的一个显著的特点是需求随时间变化而出现剧烈的变化;●另一个特点是每一个旅游目的地都有自己相对稳定的客源地。
幻灯片8一、旅游需求的时间分布集中性● 1.季节性(时间)强度指数。
●旅游需求的时间分布集中性是由旅游的季节性所引起的,可以用季节性(时间)强度指数R来定量分析。
●R值越接近于零,旅游需求时间分配越均匀; R值越大,时间变动越大,旅游淡旺季差异越大。
幻灯片92.高峰指数Pn●旅游需求随时间的变化还可以用高峰指数来度量,高峰指数可以度量旅客某一时期对于其它时期利用旅游设施游览某旅游地的趋势。
第四章 旅游需求预测
.
二、旅游需求预测资料的获取 第一手资料
为专门的研究目的而收集的资料。 可以给研究者提供在其他地方得不到的资料。 可以保证资料口径的前后一致。
成本高、耗时长、往往需要地方政府的配合。
.
收集方法:调查法和观察法
调查法:抽样调查、重点调查、典型调查、普 查(个人面谈、小组讨论、电话询问、邮寄调 查表、混合调查法)
.
.
二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的另一个显著特点就是每一个旅游目 的地都有自己相对稳定的客源地。从数量上度 量旅游需求随客源地的空间分布变化,对旅游 规划和经营决策同样具有重要的意义。 旅游需求空间分布集中性的度量指标: ①地理集中指数 ②首位度
.
①地理集中指数
G100
n Xi2
i1 T
观察法:直接观察法、实际痕迹测量法、行为 记录法
.
实际痕迹测量法:是指调研人员不是直接观察消 费者的行为,而是通过一定的途径来了解他们的 痕迹和行为。例如:
①国外有家饮料公司曾根据垃圾站饮料瓶的回收状 况,来分析消费者的口味偏好。
②某公司为了弄清哪种媒体可以把更多的商品信息 传播出去 ,选择了几种媒体做同类广告并在广告 中附有回条,顾客凭回条可到公司去购买优惠折 扣的商品 ,根据回条的统计数 ,就可找出适合该公 司的最佳的广告媒体。 .
拟合曲线,通常称为需求图形,随需求量历史 的不同而不同,可以分为三类: 水平需求图形 趋势需求图形 季节性需求图形
.
水平需求图形
一次滑动平均模型、一次指数平滑模型
趋势需求图形
线性趋势模型:线性回归模型、二次滑动平均模型、二 次指数平滑模型、一次平滑模型 非线性趋势模型:二次回归模型、三次指数平滑模型
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K)
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35
• 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
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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19
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。
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20
• 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
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
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
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21
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
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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37
• 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
33
• 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;
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。
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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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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30
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
10
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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11
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
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.
34
• 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
• 旅游资源、旅游心理应予考虑
• 参数的确定。
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38
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
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
22
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。
课堂优质
23
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。
课堂优质
26
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.
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
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
• 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。
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3
• 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
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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
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
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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。
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12 i1
2
R值越大——
时间变动越大,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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7
入境旅游者 全部 外国人 港胞 澳胞 台胞
R