第四章 旅游需求预测

• 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 = Pi A jexp( -λC ij )
( x 1 )( x 2 )( x 3 ) + x 4 其中： C ij = x 6 x5
式中： 式中： Cij为i、j之间的旅行费用；λ为经验估计系数； 之间的旅行费用 为经验估计系数； 、 之间的旅行费用； 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； 为每升汽油的价格； 为每千米耗油升数； x3为每小时平均旅行千米数； 为每小时平均旅行千米数； 闲暇时间的价值（ x4为每小时闲暇时间的价值（定义为每小时工资的 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为旅行时间 为每辆车平均载人数； 为旅行时间. 时间
• 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)
D ij = g
Pi Pj d ij
2
式中： 式中： Dij为人口统计力 Pi、Pj为i、j两地的人口数 两地的人口数 、 两地的 dij为i、j两地之间的距离 两地之间的距离 、 两地之间的 g为经验参数 为经验参数
第四章 旅游需求预测
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。
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。
• 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。
• 三、仿真模型 • 使用Dynamo程序进行仿真动态预测。
• 四、定性模型 • 主观判断预测 • 特尔菲法应用最广。
• 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。
• 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 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
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 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 i j ij b ij
T =G
PA D
式中： 式中： Tij为客源地 与目的地 之间旅行次数的某种量度 为客源地i与目的地 与目的地j之间旅行次数的某种量度 客源地人口规模 人口规模、 Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度 Aj为目的地 吸引力或容量的某种量度 目的地j吸引力或容量的某种量度 Dij为客源地 与目的地 之间的距离 为客源地i与目的地 之间的距离 与目的地j之间的 G、b为经验参数 、 为经验参数
台胞 3.28 其他 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。
• 高峰指数
V1 − Vn Pn = × 100 ( n − 1) V1
ຫໍສະໝຸດ Baidu
Tij = G
Pi A j D ij
b
D ijlog [ n
D ij
m]
式中： 式中： Tij为客源地 与目的地 之间旅行次数的某种量度 为客源地i与目的地 与目的地j之间旅行次数的某种量度 客源地人口规模 人口规模、 Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度 Aj为目的地 吸引力或容量的某种量度 目的地j吸引力或容量的某种量度 Dij为客源地 与目的地 之间的距离 为客源地i与目的地 之间的距离 与目的地j之间的 G、b为经验参数 、 为经验参数 m、n为经验估计系数 、 为经验估计系数
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
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。
• 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。
N ij = g
U i Pi U j Pj d ij
γ
α
β
式中： 式中： 为从i到 在某一单位时间内期望的 在某一单位时间内期望的相互作用流 Nij为从 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 、 、 为参数
• 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
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
入境旅游者 R 入境外国 旅游者 R
全部 外国人 港胞 1.23 2.66 1.06 会议 观光 探亲 全部 /商务 /休闲 访友 2.66 2.48 3.58 3.27
澳胞 0.99 服务 员工 1.00
回归系数a和b的计算: （最小二乘法）
∑ b=
∑ (x
i
− x)
2
a = y − bx
某景区的游客数量， 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， 以及相关系数，并对未来三年的游客数量进行预测
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
50.00 55.00 63.00 65.00 75.00 83.00 90.00
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。
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。 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
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。
• 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
P1 P2 I= D
式中： 式中： I称为吸引力指数 称为吸引力 称为吸引力指数 P1、P2为两城市的人口数 为两城市的人口数 D为两城市之间的距离 为两城市之间的距离 为两城市之间的
• 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
地理集中指数G的应用： 地理集中指数G的应用： 值越接近100 100—— G值越接近100 客源地越少越集中 值越小—— G值越小 客源地越多越分散. 客源地越多越分散.
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 海口 昆明 156 102
第二季度 87 97
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 机构年报及其他资料。
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。
Tij = KQ i D j ⋅ f (d ij )
式中： 式中： Tij为第 个小区对第 个小区的作用量（人员、物质、资金 为第i个小区对第 个小区的作用量（人员、物质、 个小区对第j个小区的作用量 等的流量 Qi为第 个小区流出的总量 为第i个小区 个小区流出的总量 Dj为第 个小区流入的总量 为第j个小区 个小区流入的总量 dij为从第i个小区到第 个小区的空间或经济距离 为从第 个小区到第j个小区的空间或经济距离 个小区到第 个小区的空间或经济 f(dij)为距离反函数 为距离反函数 K为常数 为常数
二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构： 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 地理集中指数来定量分析 其集中性可以用地理集中指数来定量分析
xi G = 100 × ∑ i =1 T
n
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 T为旅游地接待游客总量 n为客源地总数
一、旅游需求的时间分布集中性
• 季节性(时间)强度指数R
R (月)
( x i − 8.33) = ∑ 12 i =1 =1
12
R值越接近于零—— 值越接近于零 旅游需求时间分配越均匀 值越大—— R值越大 2 时间变动越大， 时间变动越大，旅游淡旺季差异越大
推论： 推论： 如果时间段改变，系数和指数也会不同。 如果时间段改变，系数和指数也会不同。
Tij = G
Pi A j D ij
b
• 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变量。
• 1972年，沃尔夫(Wolfe R I)提出了一个修正 了距离变量的引力模型
第三季度 120 88
第四季度 78 98
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 海口 昆明 156 102
第二季度 87 97
第三季度 120 88
第四季度 78 98
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
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。
• 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 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 a b 模型→ ( → (相关分析)→进行预测 )→ • 一元线性回归方程（也是预测模型）： ( xi − x )( yi − y ) ŷ=a+bx
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 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 正比，跟它们的距离的二次方成反比
m1 m 2 F=G 2 r
式中： 式中： m1、m2为两个物体的 m1、m2为两个物体的质量 为两个物体的质量 r为两个物体间的距离 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 为万有引力常量，其含义： 1kg的物体相距 时的相互作用力 1kg的物体相距1m时的相互作用力. 的物体相距1m时的相互作用力.
式中： 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）
高峰指数的应用： 高峰指数的应用： 当游客量在所有时期都相同时，Pn=0， 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； 当游客集中于某些时期时，Pn值会增大； 值会增大 Pn值越大，说明离峰值较远（即起伏波 Pn值越大，说明离峰值较远（ 值越大 动较大），反之则表示变化平稳 动较大），反之则表示变化平稳 ），