旅游需求预测
旅游市场供求分析与需求预测
旅游市场供求分析与需求预测随着人们生活水平的提高和休闲旅游观念的普及，旅游市场日渐活跃。
对于旅游从业者来说，了解市场供求情况以及预测未来需求的变化趋势是制定商业策略的重要依据。
本文将对旅游市场的供求状况进行分析，并对未来需求进行预测。
首先，我们需要对旅游市场的供求状况进行了解。
供给是指旅游服务提供者（如旅行社、酒店等）提供的旅游产品和服务。
需求则是指旅游消费者愿意购买的旅游产品和服务。
根据供需关系的基本原理，供大于求时市场竞争激烈，价格可能下降；需大于供时市场需求旺盛，价格可能上涨。
在供给方面，旅游市场的供给主要包括旅游景点、旅游路线、旅游交通工具和旅游酒店等。
目前，全球范围内旅游景点和旅游路线数量不断增加，旅游交通工具和酒店设施的改善也进一步提升了供给的质量。
此外，在国际旅游市场方面，全球范围内的航空公司和酒店连锁集团的扩张也增加了供给量。
然而，在需求方面，旅游市场的需求也在不断增长。
首先，随着人们生活条件的改善和收入水平的提高，更多的人愿意投入到旅游消费中。
尤其是中国和印度等新兴市场的崛起，带动了国际旅游市场的需求增长。
其次，人们观念的转变和休闲旅游的兴起也推动了旅游需求的增加。
现代人越来越重视身心健康，将旅游作为一种方式来放松和恢复精力，从而带动了休闲旅游市场的发展。
针对旅游市场供求状况的分析，可以得出以下结论。
首先，旅游市场的供给正逐步增加，旅游服务质量不断提升。
其次，旅游市场的需求也在不断增长，特别是新兴市场的崛起推动了旅游需求的增加。
然而，供需之间的平衡依然存在挑战。
一方面，供给过剩可能导致价格竞争激烈，利润空间减少；另一方面，需求过大可能导致资源紧张和价格上涨。
基于以上分析，未来旅游市场需求的预测如下。
首先，旅游市场是一个持续增长的行业，未来需求将继续增加。
随着经济的发展和收入水平的提高，更多的人将愿意将旅游作为一种消费方式来满足其休闲需求。
其次，休闲旅游市场的需求将更加突出，越来越多的人将选择旅游作为放松和恢复精力的方式，进一步推动该市场的发展。
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
第四部分旅游需求预测教学课件
制度性因素是指文化、体制、转轨方式、发展战 略等特殊性因素。比如我国的旅游供求非均衡就与 国家所选择的旅游发展战略有关：“入境优先，观 光切入”，这种非常规发展战略造成旅游供给体系 国际国内的非耦合可能性，因而增加了旅游供求非 均衡的可能性。 旅游供求非均衡的两面性暗示了旅游供求之间的 非均衡状况是可以通过制度安排的改进而改善。也 就是说供与求的关系可通过制度创新得到均衡，这 与时下流行的博弈论暗合。
16
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
意义：
G值越大，表明游客来源越集中；值越小，则客源地 越大且分散，旅游经营越稳定（范例见表4-6）。
17
计算杭州和桂林1997年的地理集中指数
10
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、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
11
– 较容易的来源： 第二手资料
• 企业内部资料 • 旅游报刊、杂志、调研报告、统计年鉴等 • 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研机构发布的 年报 和其它资料 – 较不易的来源： 第一手资料 • 调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普查等 • 观察法：直接观察、跟踪观察（行为记录）、参与观 察等
29
实例分析：预测北京的国内旅游者人数
步骤1：分析影响北京的国内旅游者人数的空间因素 • 距离、客源地经济收入水平、客源地人口 步骤2：模型操作化Operationalization
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。
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。
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
三、 特尔菲法
由美国兰德公司在20世纪50年代处创立,以问卷的形 式对一组专家进行咨询，经过几轮证询，使专家 的一件趋于一致，从而得到预测结果。
工作步骤： 1.确定预测的问题； 2.制定和分发问卷； 3.第一轮问卷回收后，整理结果； 4.再次征询专家对问卷结果修改； 5.回收第二轮问卷并整理结果； 6.第三轮专家修改预测意见。看是否需要进行第四
结构家庭结构对旅游需求有一定的影响。 ➢ 收入和闲暇 旅游一种社会经济活动必须在经济上有足够的支付能力
并且必须有空闲时间，决定旅游需求的是可支配收入，人类活动时间可 分为4种：谋生活动时间，生理必须时间家务社会活动时间和闲暇时间
（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
（4）讨论。
➢讨论： 设各省市自治区单位时间内输送游客到京的能力为Pij北京市 单位时间接待国内游客的旅游环境容量为M，那么：
Tij≤ Pij
27
∑≤M (j=1.2.┅,27)
i=1
模型没有上县属非约束性模型，dij一般较为稳定，
X1和X2不但增大， Tij也将不断增大。但运输能力
和北京旅游容量有限，控制Tij不断增大的办法是减少X1，也 就是提高火车票价用经济手段限制Tij扩大。
高峰指数旅游需求随时间的变化还可以用高峰指数来度量，表 示某一时期相对于其他时期利用旅游设施的趋势。其计算公 式为：Pn=（V1—V2）/（n—1）V1×100
二、旅游需求的空间分布指数
G=100×∑[（xi/T）2]1/2 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；N 为客源地总数； T为旅游地接待游客的总量； 游客来源地越集中，G越接近100；G值越小则客源地
旅游需求的预测预报
旅游需求的预测预报随着旅游业的不断发展，旅游需求的预测预报越来越重要。
预测旅游需求可以帮助旅游从业者更好地规划和管理旅游资源，提高旅游业的效益和竞争力。
旅游需求的预测预报是指对未来一定时间内旅游市场的需求进行预测，以便旅游从业者能够及时调整旅游业的整体规划和开发方案。
旅游需求预测和预报主要基于市场的经济指标、政治状况、环境和社会因素等综合因素，以确定未来旅游市场的需求情况。
对于旅游业从业者来说，预测旅游需求非常重要。
首先，预测旅游需求可以帮助企业及旅游从业者做好旅游接待的准备工作，如安排足够的旅游资源、规划好旅游路线，提高旅游服务水平，以迎接旅游高峰期的到来。
其次，预测旅游需求还可以帮助企业和从业者了解旅游市场的趋势和变化，及时调整旅游产品和服务，以适应市场需求，提高收益。
预测旅游市场需求的方式很多，一般分为定性预测和定量预测。
定性预测是根据专家、从业者或感性理解等主观因素分析得出的结论。
通常这种预测方法适用于在市场传统流行的产品研发以及较早的市场调查。
在旅游业领域，定性预测的方法包括各种会议和研讨会，旅游领导和专家的策略性计划，以及各种调查问卷。
另一种预测方式是定量预测。
定量预测是利用大量、统计数据、历史数据等客观因素，通过数学模型，预测未来旅游需求。
比如通过对历年旅游资源利用率的变化来预测未来旅游市场需求量；通过消费者的购买欲望、国民生产总值、人口数量等因素来预测未来收入和支出变化的影响，并以此来预测未来旅游需求的增长和稳定。
除此之外，还有其他一些预测模型和方法，例如基于人工智能的预测模型、基于比较市场分析和竞争逼真度的预测方法、基于时间序列数据的预测方法等。
这些方法都有其优点和不足，在实践中需要根据具体情况进行选择。
总之，旅游需求的预测预报在旅游业的发展中扮演着举足轻重的角色。
旅游工作者需要对旅游业进行专业化的研究，积极探索针对不同地区、不同旅游产品和服务的预测模型和方法，以及快速解读、分析大量数据。
03旅游需求预测
第三章旅游需求预测§3.1 影响旅游需求的要素定义：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影响旅游需求的要素可以分为两个方面一方面关系到旅游客源地，涉及到客源地旅游需要的水平(包括经济发展程度、人口特征和政治制度)和旅游者个人情况(包括旅游者个人收入、职业、带薪假期、教育水平、生活阶段、个人偏好等)一方面关系到旅游目的地的供给部分，包括资源吸引力、旅游价格、货币汇率、交通速度、接待设施条件以及旅行组织机构等1.经济发展水平普遍性的国内旅游动机：人均国民生产总值800-1000美元国际旅游动机：4000-10000美元洲际旅游动机：>10000美元2.人口特征人口增长速度、总人口数、人口密度、城市化水平：发达国家和不发达国家差异较大，以致其旅游需求差异也大年龄结构：与旅游倾向和旅游需求相关的是一个人的生活阶段，旅游者年龄阶段不同，其感兴趣的对象、收入和闲暇时间长度不一样，旅游需求程度也不一样性别结构：造成公务旅游和闲暇时间的差别家庭结构：造成收入、闲暇时间、兴趣偏好等方面的差异3.收入和闲暇可自由支配的收入：扣除税收、购房和基本生活费用之外的收入人类活动的时间：谋生活动时间、生理必需活动时间、家务社会活动时间和闲暇时间(带薪假期也是闲暇时间)影响旅游需求的是可自由支配的收入(而非总收入)和闲暇时间，而大尺度的旅游活动基本上都是在带薪假期内进行的4.职业和教育水平职业不同，收入、闲暇时间和教育程度也不同，旅游的倾向和需求也不一样受教育程度高者，愿意牺牲部分物质享受，通过旅游获得精神生活的满足表3-1 1995年北京市国内旅游者结构分析表3-2 1996-1997年北京市国内旅游者结构分析5.资源和交通旅游资源的吸引力越强，旅游需求越大，反之也然。
交通条件改善，旅游需求增大。
6.价格和汇率旅游需求总是随着价格的变化而反向变化汇率下跌(即旅游地货币贬值)，如价格不变，则等同于旅游价格下降，旅游需求增加二、旅游需求预测资料的获取1.第一手资料1）优缺点优点：资料口径一致，可获得在其它地方得不到的资料缺点：成本高，耗时长，往往需要地方政府的配合2）获取方法：调查法和观察法调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普查等，使用措施包括个别面谈或小组讨论、电话询问、邮寄调查表或混合调查表观察法：直接观察法、实际痕量测量法和行为记录法2.第二手资料1）优缺点优点：节省时间和经费，有助于更准确更有的放矢地收集第一手资料缺点：与调查的目的、口径、方法往往不能合拍，时间性和准确性达不到要求2）主要来源(1)企业内部资料(2)旅游报刊、杂志、调研专辑，如《中国旅游报》、《旅游学刊》、《中国旅游统计年鉴》等(3)国际和区域旅游组织、专业旅游市场调研机构年报及其它资料，如世界旅游组织(WTO)、美国数据中心(U.S.DataCenter)等的旅游统计资料§3.2 旅游需求的时空分布集中性旅游需求的特点：旅游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一、旅游需求的时间分布集中性1.季节性(时间)强度指数1)定义2)案例深圳锦锈中华和中国民俗文化村(1992-1994年)（详见表3-3、表3-4）R -旅游需求的时间分布强度指数；x i -各月游客量占全年的比重(%)。
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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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
和最高预测值三数列的中位数。
（3）国内在厦门的自费旅游调查研究中发现，随着文化
水平的提高，出游率反而有下降的现象（为什么？）
不管家庭结构如何，以家庭为单位的旅游业已形成
一定市场规模，对上海市民的研究显示：
（1）家庭出游多选择寒暑假
（2）孩子对家庭出游影响显著
（3）对旅游价格反应敏感
（4）对安全和卫生相当关注
由于出游动机的不同，因此，在旅游目的地的开发规划
游客量(人)
2003年国庆节景区日游客量变化
图3-8 游客量时间分布图
15:00-16:00 16:00-17:00 17:00-18:00
时间
1日 2日 3日 4日 5日 6日 7日
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，其计算公式是：
n为参照时段（1＝最繁忙时期）。
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。
加拿大温哥华饭店和汽车旅馆某年各月的开房率（p54） 月份
（1）调查表明，科技人员、公务员长借出差机会旅游 （2）公司职员外出游乐的比例很高 （3）离退休人员集中于探亲访友、度假休养及娱乐目的 （4）学生出游欲望强烈，依靠家庭的经济基础，是个不
容忽视的旅游群体。
（1）一般地，由于出游行为很大程度上是一种精神消费， 因此受教育程度越高，对旅游需求越大 （2）在美国的一项调查表明，受教育时间较长者趋向于 参加一些挑战性较高的游憩项目
（1）其它情况不变时，旅游需求总是随着价格的变化呈 反向变化
（2）汇率变动会影响国际旅游者的旅游需求，汇率升高，
在价格不变的情况下，等于旅游价格上升，旅游需 求将会下降，反之亦然。
一、旅游需求的时间分布集中性
1、季节性（时间）强度指数
R
2 ( x 8 . 33 ) / 12 i i 1 12
8 7 9 6
开房率％
96 91 91 89
10
5
85
82
4
3 11 2 1
74
72 70 60 53
12
49
10
20
30
40
50
60
70
80
0
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
xi G 100 i 1 T
n 2
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。（看书上p55页的案例，比较计算结果， 思考其意义）
一、趋势外推模型
趋势外推模型依据一系列历史资料推测未来形势。最简单 的趋势外推模型是图形法，复杂的方法包括简单回归模型、 幂函数模型、二次方程式以及时间序列模型等。但模型都 有一个共同的假设条件：历史数据的趋势将在未来一段时
第四章 旅游需求预测
主要内容
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
一、影响旅游需求的要素
1、收入与出游力
2、闲暇时间与出游力
3、年龄与出游力 4、职业与出游力
5、教育程度与出游力
6、家庭结构与出游力 7、旅游动机 8、资源和交通 9、价格和汇率
（1）一般情况下，收入水平与出游力呈正相关
每年国庆节、春节和“五一”成为3个黄金周
（5）各地区居民休息日活动有多不同，如对兰州的调查 显示以居家或住区为主，东北城市居民有较强的出游力
（1）年龄与出游需求 年龄不同，旅游需求也不同 （2）年龄与游憩动机
调查发现，年纪较大的偏好与文史类景点，年龄偏小的
热衷于娱乐游戏类 （3）年龄与出游影响因素 调查显示，30-50岁的人群应孩子要求而出游的占了很大 比重，10-30岁的人随自己意愿计划出游的占77%。
课堂作业
预测本班同学大学毕业后最有
可能上研究生的5位同学。
1、特尔菲法应用列表
专家 第一次反馈预测数 第二次反馈预测数值 编码 值
最低 最可 能 1 2 … n 平均 数 最 高 最低 最可能 最高 … … … … …
第n次反馈预测数值
… 最低 最可能 最高
2、计算第n次反馈的平均预测值 第n次反馈的平均预测值（第n次反馈预测值）=（最低+最 可能+最高）/3 3、按概率分配，加权平均 将最可能预测值、最低预测值和最高预测值分别按50%、
应用多元回归数学方法来确定，一旦旅游需求与原因变
量之间的关系确定下来，就可以利用原因变量的未来估 计值对旅游需求的未来情形作出预测。如：引力模型。
b ij Tij 为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度；
Tij G
Pi Aj D
Pi 为客源地i人口规模、财富或旅行倾向的度量；
Ai 为目的地j吸引力或容量的某种度量；
中应考虑旅游者的偏好，出游动机归纳如下：
（1）追求自由（逃离日常生活、随心所欲做事） （2）社会动机（探亲访友、有机会认识其他人） （3）游憩与健康（放松、享受阳光、放纵自己等） （4）尝试体验（尝试不寻常之事、探访历史古迹、体验
多种不同事物）（5）环境源自享受自然、造访未污染的地方）（1）旅游资源吸引力越强，旅游需求越大 （2）交通越发达，旅游需求越大
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。
1992年云南白龙景区游客数 时间 人数 时间 人数 1月 1094 7月 1974 2月 685 8月 2430 3月 1361 9月 802 4月 938 10月 1290 5月 1719 11月 607 6月 1208 12月 433
比较典型的仿真模型是由趋势外推模型和结构
模型结合而成的一组更综合的系统方程，变量
之间的反馈、协同、阻抑效应等关系通过一组
相互联系的方程来阐明。系统动力学是建立仿 真模型的一种有效方法，在旅游需求预测中的 应用还比较少。
四、定性模型
定性模型包括一系列不同的技术，其中最著名和应用最 广泛的定性预测模型是特尔菲法（Delphi Technique）。 利用特尔菲法进行预测的关键取决于研究者问卷的设计 和所选专家的合格程度。另外，在几轮征询中，保持被 征询专家的稳定是最重要的。经过几轮的反复征询使专 家的意见基本一致，从而得到对未来的预测结果。
（一）特尔菲法
1、概述
（1）历史资料和数据不够充分，模型中需要相当程度的
主观判断时适合使用 （2）以问卷的形式进行
（3）对一组选定的专家进行征询
（4）经过几轮征询取得一致意见，得到预测结果 （5）预测成功与否取决于研究者问卷的设计和所选专家
的合格程度
（6）专家族成员以40－50人为宜
2、特尔菲法的工作步骤
（2）旅游规划者需依据旅游者的收入及消费水 平，规划设计符合市场需求的旅游产品
（1）闲暇在很大程度上决定居民出游力的高低 （2）中国居民的闲暇时间自1978年改革开放以来，经历 数次制度性增加
（3）1995年5月1日开始实施的每周休息2天的工作制，
被称为中国旅游史上的一座突出的里程碑 （4）1999年9月，国务院改革出台新的法定休假制度，
间内持续下去。
（一）简单回归分析
简单回归分析，即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，数学形式是： y=a+bx 注意：应用一元线性回归模型进行需求预测外推的时间 不宜过长，当游客处于缓慢增长并趋于动态平衡时，要