旅游需求预测
第4章_旅游需求预测(1)
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 问题
简单稳定或周 期性问题
有几个已知稳 定的关系变量 的中等复杂问 题
有定量关系和 反馈复杂问题
定性关系不稳 定性因子的复 杂问题
第四节、趋势外推模型
一、简单回归分析
另一个特点是每一个旅游地都有自己相 对固定的客源地。从数量上度量旅游需求随时 间的变化和客源地的空间变化对旅游规划和经 营是有帮助的。
一、旅游需求的时间集中性
1.季节强度指数
12
R ( xi 8.33)2 / 12 i 1 式中：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(%)。 R最小值为0，其值越接近于0，旅游需求的季节性越弱。
定性模型趋势外推趋势外推结构结构仿真仿真定性定性专业技术要求专业技术要求低到中低到中高高低到中低到中数据要求或理数据要求或理性认识模型性认识模型时间系列时间系列某时段数据加某时段数据加上原因关系上原因关系时间系列时时间系列时段数据原因段数据原因关系关系专家和有经验专家和有经验数据精度要求数据精度要求高高高高计算机设施要计算机设施要求求小到中小到中合适预测水平合适预测水平短期短期短到中期短到中期长期长期长期长期要求预测时间要求预测时间短期短期短期到长期短期到长期长期长期中期到长期中期到长期最适宜解决的最适宜解决的问题问题简单稳定或周简单稳定或周期性问题期性问题有几个已知稳有几个已知稳定的关系变量定的关系变量的中等复杂问的中等复杂问有定量关系和有定量关系和反馈复杂问题反馈复杂问题定性关系不稳定性关系不稳定性因子的复定性因子的复杂问题杂问题第四节趋势外推模型一简单回归分析二时间序列模型引力模型的发展克郎篷cramponlj1966第一个清楚地证明了引力模型在旅游研究中的作用
2024年旅游趋势预测
旅游线路的创新和优化
个性化定制服务需求增长 随着旅游市场逐渐细分，个性化、定制化服务将成为2024年的主要需求趋势。数据显示，75%的受访者表 示希望体验专属旅游线路。 绿色旅游的兴起 随着环保意识的提升，绿色旅游线路将受到更多游客的青睐。预计到2024年，全球绿色旅游市场将增长 30%。 科技在旅游线路设计中的应用 借助大数据、AI等技术，旅游线路设计将更加精准和高效。例如，通过数据分析，可以预测游客的喜好和 需求，从而优化旅游线路。
智慧旅游驱动发展
2024年，智慧旅游将持续影响市场，AI 和大数据的运用将进一步优化旅游服务体 验。
个性化定制服务盛行
根据携程数据显示，2023年个性化定制旅 游服务增长了70%，预计2024年将有超过 80%的游客选择定制行程。
生态旅游和绿色出行兴起
随着环保意识的提升，生态旅游和绿色出 行将成为主流，预计2024年将有超过60%
节能设施
节能设施，环保未来。
生态旅游
生态旅游，绿色发展， 人与自然和谐共生。
绿色旅游和生态旅游的发展 趋势
绿色旅游和生态旅游将更受欢迎 随着环境保护意识的提升，游客将更加青睐那些尊重和保护环境的 旅游方式。据统计，XXXX年生态旅游人数增长了XX%，而XXXX年 的绿色旅游市场价值达到了XXXX亿美元，预计到XXXX年将增长至 XXXX亿美元。 可持续性将成为旅游业的关键词 为了满足游客对环保的期待，旅游业将更加注重可持续性。这包括 减少碳排放、减少废物、尊重当地文化以及保证经济收益能够在当 地社区中得到共享。
可持续发展与环保旅
06. 游
可持续发展的旅游业和环保理念
可持续发展，共建绿色 地球。
可持续发展理念
保护环境，人人有责， 环保意识从我做起。
旅游地理学PPT——第4章 旅游需求预测
4．职业和教育水平。
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。 国外一般来说，金融家、企业主、高级职员以及医生、 律师、会计师、教师等自由职业者产生旅游的可能性较大。 国内，由于生产力发展水平不高，个人自由支配的收入
• 关中民谣：“一点撩上天，黄河两道湾，八字大张口，
言字往里走，你一扭，我一扭；你一长，我一长；当中 夹个马大王，心字底月字旁，留个钩挂麻谈糖，推个车 车逛咸阳”。就是写这个字的顺口溜。
• 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。
不多，带薪假日少，利用出差顺便旅游的多，干部、工程技
术人员、教师等产生旅游的可能性较大。受教育程度越高， 对旅游的需求越大，越是愿意牺牲部分物质享受，通过旅游 获得精神生活的满足。
5．资源和交通。
旅游资源的吸引力越强，旅游需求越大，反之亦然。
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
而且随选择分析的时段长短而变化，它较适用于不同年份
(时段)的比较和不同旅游地(设施)的比较。
以深圳锦绣中华和中国民俗文化村为例分析。
锦绣中华微缩景区占地30万平方米，是中国五千年历史 文化和九百六十万平方公里锦绣河山的荟萃和缩影，也是目
前世界上面积最大的实景微缩景区，82个景点均按中国版图
位置分布，比例大部分按1:15复制，错落于景区内的五万多 个栩栩如生的陶艺小人和动物，生动地再现了中国多民族国 家风格迥异的建筑、生活习俗和风土人情；该景区以“花的 世界，绿的世界，美的世界”为目标，将中国传统盆景工艺
旅游需求名词解释
旅游需求名词解释
旅游需求名词解释
一、旅游需求（Tourism Demand）：
旅游需求是指消费者有意求购旅游服务的数量和结构。
它是消费者在购买旅游服务的意愿和能力的集合体，是指消费者ながら旅游服务的时间、花费、人数、目的、活动等。
二、旅游需求分析（Tourism Demand Analysis）：
旅游需求分析是从消费者立场出发，以旅游服务为主题，概括总结消费者对旅游服务的需求，分析旅游需求影响因素和旅游需求的结构与变化，为旅游产品开发、营销传播等活动的规划与评估提供参考与支持。
三、旅游需求预测（Tourism Demand Forecasting）：
旅游需求预测指以统计的方法，根据国内外旅游市场和旅游消费趋势，通过对旅游服务的需求特点、消费行为特征、影响因素、营销环境及市场经济环境等的深入分析，提出旅游服务需求及消费金额在一定期限内的变化趋势。
- 1 -。
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…
第三讲 旅游需求预测
目的地国家总共才确定了7个，并且集中在东南亚和大洋州地区。究其 原因，主要是由当时我国的经济发展水平和改革开放程度所决定的。
影响出境旅游的政治因素
自20世纪90年代以来，在我国旅游界出现了一个新词：Approved
Destination Status，这就是通常所说的“中国公民出境旅游目的地”。 依据中国目前的旅游行政法规，任何国家想在中国开拓旅游客源市场， 事先必须与中国政府有关部门协商，经批准同意后，才能被确定为“中 国公民出境旅游目的地国家”。为了赢得庞大的中国出境旅游客源市场， 许多国家企图通过外交努力，希望成为中国公民出境旅游的目的地。于 是，看似普通的国家之间的旅游合作便成为中国政府外交政策上一个重 要政治砝码，这是我国新的历史发展时期所采取的特殊外交手段。比如， 在2006年11月举办的中非合作论坛北京峰会期间，决定新增阿尔及利亚、 佛得角、喀麦隆、加蓬、卢旺达、马里、莫桑比克、贝宁、尼日利亚等 9国为“中国公民出境旅游目的地”，使中国在非洲批准开放的旅游目 的地国家上升到26个。
1.3 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 （调查法和观察法）
第二手资料：比如科研档案资料、地图、统计 报表、人口普查等
企业内部资料 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 机构年报及其它资料
决定所要搜 集的资讯
决定问题 的类型
决定问题 的内容
两次休假调整方案所对应的近程与中远程旅 游时间（旅游客流）比较
3.2 世界旅游流向分析
世界旅游客源地的分布变化 世界旅游目的地的分布变化
3.3 中国旅游流向分析
入境旅游流向分析 出境旅游流流向分析 国内旅游流流向分析
旅游需求预测案例
旅游需求预测案例
旅游需求预测是通过分析旅游市场和消费者行为，预测未来旅游需求的一种方法。
根据相关数据和趋势，可以预测不同目的地、季节、消费群体的旅游需求，从而为旅游企业和相关机构提供决策支持。
以下是十个关于旅游需求预测的案例：
1. 基于历史数据和趋势分析，预测未来五年国内旅游市场的整体需求增长率。
2. 分析不同年龄段消费者的旅游偏好和趋势，预测未来十年内年轻人的旅游需求将持续增长。
3. 研究国内外旅游目的地的景点和活动特点，预测未来五年内海外旅游需求的增长趋势。
4. 分析不同季节和节假日的旅游需求变化，预测未来五年内春节、暑假和国庆节等热门旅游时段的需求峰值。
5. 调查消费者对旅游产品和服务的满意度和意愿，预测未来十年内高端旅游市场的需求增长潜力。
6. 研究不同城市的旅游资源和发展潜力，预测未来五年内新兴旅游目的地的需求增长率。
7. 分析消费者在社交媒体上的旅游相关讨论和评论，预测未来三年内“网红景点”和“网红酒店”需求的持续增长。
8. 调查消费者对可持续旅游和生态旅游的关注度，预测未来五年内环保旅游产品和服务的需求增长趋势。
9. 研究不同消费群体的旅游消费行为和偏好，预测未来十年内老年
人旅游需求的增长速度。
10. 分析旅游行业的创新技术和数字化转型趋势，预测未来五年内在线旅游市场的需求增长率。
通过以上案例，可以看出旅游需求预测的应用范围广泛，涉及到市场研究、消费者行为分析、旅游资源开发等多个方面。
旅游企业和相关机构可以根据预测结果，制定有效的市场推广策略和产品开发计划，满足不同消费群体的需求，提升市场竞争力。
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。
基于大数据分析的旅游需求预测模型构建
基于大数据分析的旅游需求预测模型构建随着大数据时代的到来，大数据分析被广泛应用于各个行业。
旅游业作为一个信息量巨大且复杂的行业，也开始积极采用大数据分析来预测旅游需求，以更好地满足消费者的需求和优化旅游资源配置。
本文将探讨基于大数据分析的旅游需求预测模型构建，并介绍该模型的应用和挑战。
一、大数据分析在旅游需求预测中的应用大数据分析在旅游需求预测中扮演着重要的角色。
通过收集与旅游相关的大量数据，如用户的搜索记录、交通状况、气象数据、社交媒体数据等，可以建立旅游需求预测模型，以准确预测旅游需求的发展趋势和消费者行为。
具体应用如下：1. 旅游热点预测：通过分析用户的搜索记录和社交媒体数据，可以得出用户对不同旅游目的地的兴趣和热度。
基于这些数据，可以预测出未来几个月或一年内的旅游热点，为旅游企业和政府部门提供重要参考。
2. 旅游产品推荐：通过分析用户的个人特征和历史行为数据，可以建立用户画像，并预测出用户可能感兴趣的旅游产品。
基于这些预测结果，旅游企业可以向用户提供个性化推荐，提升用户满意度和购买意愿。
3. 旅游资源优化：通过分析各类数据，如人流量数据、天气数据等，可以预测出各个旅游景点的客流量和收入情况。
基于这些预测结果，旅游企业和景区管理部门可以合理规划资源配置，优化旅游服务，提升效益。
二、基于大数据分析的旅游需求预测模型构建方法基于大数据分析的旅游需求预测模型通常包括数据收集、特征选择、模型训练和模型验证四个步骤。
1. 数据收集：首先，需要确定用于旅游需求预测的相关数据类型，如用户搜索记录、交通状况、气象数据、社交媒体数据等。
然后，通过合作伙伴或数据采集工具获得这些数据，并进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
2. 特征选择：在大数据中，可能存在大量的特征变量。
为了有效构建预测模型，需要对这些特征进行筛选和选择。
通常可以使用统计方法、机器学习方法或领域专业知识来确定重要的特征变量。
3. 模型训练：选择合适的机器学习算法或数据挖掘技术，如回归分析、决策树、神经网络等，对已筛选好的特征变量进行模型训练。
旅游消费者的心理分析与需求预测
旅游消费者的心理分析与需求预测随着社会的发展和人们生活水平的提高，旅游已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
旅游不仅能够带给人们身心的放松，还能够拓宽人们的眼界，增长见识。
然而，作为旅游行业的从业者，了解旅游消费者的心理和需求是非常重要的。
本文将对旅游消费者的心理进行分析，并对其需求进行预测。
一、心理分析1. 探索欲望旅游消费者通常具有强烈的探索欲望。
他们渴望探索未知的地方，体验不同的文化和风俗。
这种探索欲望驱使着他们选择不同的目的地，追求独特的旅行体验。
2. 逃避压力现代人生活节奏快，工作压力大，旅游成为了他们逃避压力的一种方式。
旅行可以让人们暂时远离繁忙的工作和生活，放松心情，重新充电。
3. 社交需求旅游也是一种社交活动。
旅游消费者希望通过旅行与他人建立联系，扩大社交圈子。
他们喜欢结识来自不同地方的人，分享旅行经历，交流心得。
4. 自我实现旅游消费者追求个人成长和自我实现。
他们希望通过旅行来发现自我，挑战自我，超越自我。
他们可能选择一些冒险旅行，如登山、潜水等，以达到个人成长的目的。
二、需求预测1. 个性化定制随着消费者对旅游的需求越来越多样化，个性化定制将成为未来旅游行业的发展趋势。
旅游消费者希望能够根据自己的兴趣和需求来定制旅行计划，选择适合自己的行程和活动。
2. 环境友好随着环保意识的提高，旅游消费者对环境友好的旅游产品越来越感兴趣。
他们希望选择那些注重环境保护的旅游目的地和旅行方式，减少对环境的负面影响。
3. 文化体验旅游消费者对于文化体验的需求也越来越高。
他们希望能够深入了解当地的文化和风俗，参与到当地的传统活动中去。
因此，旅游行业需要提供更多的文化体验项目，满足消费者的需求。
4. 数字化服务随着科技的发展，数字化服务已经成为了旅游行业的一个重要趋势。
旅游消费者希望能够通过手机应用程序预订机票、酒店和旅游景点门票，获取实时的旅行信息。
因此，旅游行业需要加大对数字化服务的投入，提供更便捷的服务。
第四章旅游需求预测[详版课资]
![第四章旅游需求预测[详版课资]](https://img.taocdn.com/s3/m/df7f6aafb52acfc788ebc96d.png)
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 预测 方法
旅游预测方法旅游是指人们为了休闲、观光、度假、寻找新的体验和文化交流而离开日常生活环境前往其他地方的活动。
旅游行业在全球范围内呈现出持续增长的趋势，因此预测旅游趋势和行业发展的方法变得尤为重要。
以下将介绍一些常用的旅游预测方法。
一、趋势分析法：趋势分析法是通过对历史数据的分析与研究，推测出未来旅游需求的走势。
该方法适用于传统旅游目的地或景点，因为这些地方的历史数据相对容易获得和分析。
通过对历史旅游数据的分析，可以发现一些规律和趋势，从而预测未来的旅游需求。
例如，通过分析某个目的地过去几年的游客数量、入住率、消费状况等数据，可以推断未来的增长趋势。
二、问卷调查法：问卷调查法是通过向游客发放问卷并收集回答来获取旅游需求信息的方法。
通过问卷调查，可以了解游客的旅游偏好、出行意愿、消费水平等，从而预测未来的旅游需求趋势。
例如，通过问卷调查可以了解游客对于某个目的地的满意度、口碑评价、再次前往的意愿等信息，从而预测未来游客数量的增减情况。
三、专家咨询法：专家咨询法是通过请旅游行业专家对旅游市场进行分析和判断，从而预测未来的旅游趋势。
通过专家的经验和洞察力，可以获得对旅游市场的深入理解和预测。
专家咨询法适用于对于新兴旅游市场或特殊旅游产品的预测，因为这些领域的数据相对较少，专家的见解和观点变得尤为重要。
四、大数据分析法：随着信息技术的快速发展，大数据分析法在旅游预测中发挥着重要的作用。
通过对大规模的数据进行分析，可以挖掘出一些潜在的旅游趋势和需求。
例如，通过对社交媒体上游客的评论和分享进行分析，可以了解游客对旅游目的地的评价和喜好，从而提前预测旅游市场的发展趋势。
综上所述，旅游预测方法有趋势分析法、问卷调查法、专家咨询法和大数据分析法等。
不同的方法适用于不同的预测目标和市场情况。
在预测旅游趋势时，可以结合多种方法进行分析，以获得更加准确和全面的预测结果。
预测旅游趋势的准确性对于旅游行业的决策和规划具有重要的意义，因此这些方法的应用是不可或缺的。
基于大数据分析的旅游需求预测与推荐系统设计
基于大数据分析的旅游需求预测与推荐系统设计随着大数据技术和人工智能的快速发展，旅游行业也逐渐开始应用这些技术来提供更精准的旅游预测和个性化的旅游推荐服务。
基于大数据分析的旅游需求预测与推荐系统设计，成为了旅游行业的一个重要议题。
旅游需求预测是指通过对历史旅游数据进行分析，运用数据挖掘和机器学习等技术，对未来的旅游需求进行预测。
这种预测可以帮助旅游企业做出更合理的经营决策，如投资新景点、合理安排旅游资源等。
同时，基于大数据分析的旅游需求预测还可以帮助政府制定更科学的旅游政策，提高旅游行业的经济效益。
为了设计一个准确可靠的旅游需求预测系统，首先需要收集足够的旅游数据。
这些数据可以包括旅游景点的历史访问量、交通工具的预定情况、酒店的入住率等。
然后，利用数据挖掘和机器学习等方法，对这些数据进行分析和建模，找出隐藏在数据中的规律和趋势。
最后，根据建立的模型，对未来的旅游需求进行预测。
旅游推荐系统则是根据用户的个人偏好和行为，为其提供个性化的旅游推荐服务。
旅游推荐系统的设计需要考虑多个因素，如用户的兴趣爱好、出行时间、人数、出行预算等。
基于大数据分析的旅游推荐系统设计需要通过分析用户的历史旅游数据和社交媒体数据，了解用户的旅游偏好和口碑信息。
然后，利用机器学习和推荐算法，根据用户的个性化需求，为其推荐合适的旅游产品和行程。
旅游需求预测与推荐系统的设计中，数据的质量和算法的准确性至关重要。
为了保证数据的质量，旅游企业需要建立健全的数据采集和管理机制，确保数据的完整性和准确性。
同时，政府和旅游行业协会可以提供必要的数据标准和规范，促进旅游数据的共享和交流。
在算法的选择上，需要根据实际情况灵活运用不同的方法，如聚类分析、关联规则挖掘、推荐系统等，以提高预测和推荐的准确性。
除了数据的质量和算法的准确性，用户体验也是一个重要的考虑因素。
用户需要通过简单直观的界面，方便地查询和预订旅游产品。
此外，还可以通过积分和优惠券等方式，增加用户的粘性和忠诚度。
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