海外旅游市场规模预测方法的比较研究

1海外旅游市场规模预测方法的比较研究——以泰山风景区为例摘要：旅游客源分析与预测是旅游市场开发的最重要依据之一，选用合适的预测方法对客源市场规模预测的准确度起到了关键的作用。文章根据泰山景区1978-2008年的海外游客量的统计数据，分别建立linear回归模型、Cubic回归模型、Exponential回归模型、多元回归模型、灰色预测GM（1.1）模型，应用SPSS16.0、DPS7.05统计软件对2012年前的泰山海外客源数量进行了预测。结果显示，多元回归模型较其他模型具有较高的预测精度，预测方式和结果对发展泰山旅游产业有一定的借鉴作用。关键词：泰山；海外游客量；预测模型；对比分析中图分类号：F590.8文献标识码：AComparativeStudyontheForecastingMethodsofOverseasTourismMarketScale——AcaseinMounttai,ChinaAbstract:Touristanalysisandpredictionisoneofthemostimportantbasesfortourismmarketdevelopment.Therefore,howtochooseproperwayofpredictionwillplayakeyroletotheaccuracyofthepredictionofthetourismmarketscale.AccordingtotheoverseastouristamountstatisticsofMountainTaiscenicspotfrom1978to2008,thearticlerespectivelyestablishedLinear,Cubic,Exponential,MultivariateregressionmodelsandGM(1.1)model.ByapplyingthestatisticalsoftwareSPSS16.0andDPS7.05,wehavemadeananalysisontheoverseastouristquantityofMountTaiby2012.ResultsshowthattheMultivariateregressionmodelhashigherprecisioninpredictionthanothers.TheforecastingmethodandresultshaveacertainreferencetoMountTaitourismindustrydevelopment.Keywords:MountTai;OverseasTouristAmount;ForecastingMethods;ComparativeStudy一引言随着社会的发展，旅游业在城市经济发展中的产业地位、经济作用逐步增强，旅游业已成为全球经济中发展势头最强劲和规模最大的产业之一。其中，海外旅游市场的振兴对旅游目的地城市和地区经济的拉动性、社会就业的带动力以及对文化与环境的促进作用日益显现。经过20多年的迅速发展，我国的海外旅游市场正进入一个崭新的发展阶段。然而，准确的适时的产业规模、市场需求及其发展潜力预测对保证旅游业健康有序发展是必不可少的。为把泰安市建成旅游强市，应该进一步解放思想，开拓思路，争取吸引更多的国际游客，把旅游业培育成支柱产业，因而认真分析研究泰山海外旅游市场规模，开拓泰山境外客源市场、大力发展山城一体特殊旅游城市的旅游业具有现实意义。运用合适的数学方法科学地建立旅游目的地客源市场动态预测模型主要有：一般时间序列法、灰色预测模型、引力模型、神经网络等方法。由于每种方法都各有自的特点，因此选用合适的预测方法对客源市场规模预测的准确度起到了关键的作用。文章根据泰山景区2000-2008年的海外游客量的统计数据，分别建立linear回归模型、Cubic回归模型、Exponential回归模型、多元回归模型（简记REG.）、灰色预测GM（1，1）模型，应用SPSS16.0、DPS7.05统计软件对2012年前的泰山海外客源数量进行了预测，并对各种模型的预测精度做以对比分析，试图寻找最佳预测方案。二数据资料2通过查阅《山东省旅游统计年鉴（2009）》，浏览山东省旅游局官方网站，搜集1978-2008年泰山海外旅游人数，见表1。表11978-2008年泰山风景区海外旅游市场规模预测结果汇总表年份海外旅游（人）Linear模型Cubic模型Exp模型REG.模型GM(1,1)模型19781751-23524.26-5235.493313.63--19794615-19251.7011.583758.39--477.6419804848-14979.134233.044262.842081.74-551.3719814797-10706.577543.004834.993728.46-636.4619825893-6434.0110055.535483.944498.99-734.7019836946-2161.4411884.756219.995132.50-848.09198483762111.1213144.747054.836650.31-978.99198598486383.6813949.608001.728185.00-1130.0919861206610656.2514413.439075.7110374.73-1304.5119871409214928.8114650.3110293.8412511.78-1505.8519881439019201.3814774.3511675.4714068.85-1738.271989445023473.9414899.6313242.549480.17-2006.5619901427427746.5015140.2715019.9414906.26-2316.2619912196432019.0715610.3417035.9114052.86-2673.7619922467236291.6316423.9519322.4521697.23-3086.4319932044640564.1917695.1921915.9023837.22-3562.8019942105144836.7619538.1524857.4325568.15-4112.7019952561249109.3222066.9328193.7825791.01-4747.4619963461653381.8825395.6331977.9231590.52-5480.2019973223357654.4529638.3436269.9733274.28-6326.0319983293761927.0134909.1541138.1038809.69-7302.4119995398366199.5841322.1746659.6249696.00-8429.4820006293370472.1448991.4852922.2356285.37-9730.5120016357974744.7058031.1860025.4169315.23-11232.3520027020479017.2768555.3768081.9778402.98-12965.9820033839483289.8380678.1477219.8760586.09-14967.1820048088887562.3994513.5987584.2687678.19-17277.2620059790591834.96110175.8099339.7581043.74-19943.89200612597196107.52127778.89112673.05122867.06-23022.082007151110100380.09147436.93127795.93148683.51-26575.382008192646104652.65169264.03144948.59190326.09-30677.092009-108925.21193374.28164403.47190567.48-35411.882010-113197.78219881.78186469.57205940.87-40877.462011-117470.34248900.63211497.36238964.45-47186.602012-121742.90280544.91239884.35257697.02-54469.51资料来源：山东旅游政务网；[1]《山东省旅游统计年鉴（2009）》。[2]三统计分析（一）Linear&Cubic&Exponential®.分析结果以海外游客人数X为因变量，以年份t为自变量，应用SPSS16.0统计软件对泰安市海外旅游人数分别作Linear、Cubic、Exponential、REG.。其中多元回归分析中，t为年份(预测年)，X(t)为第t年的海外游客量，X(t-1)为前1年的海外游客量，X(t-3)为前3年的海外游客量，建立回归模型。[3]参数估计及检验结果如下：表2linear&Cubic&Exponential®.ModelSummaryandParameterEstimatesEquationRSquareModelSummaryParameterEstimatesFdf1df2Sig.Constantb1b2b3Linear0.69365.6161290.00-27796.8264272.564Cubic0.945155.2333270.00-11622.2636994.654-626.89819.016Exp0.932396.3541290.002921.5110.126REG.0.990658.7012260.00-1969.782-0.5350.582（二）灰色预测GM（1,1）模型应用DPS7.05对灰色预测GM（1，1）[4]模型分析结果如下：模型参数：a=-0.143531，3b=-695.508617；X(t+1)=-3094.695505exp0.143531t+4845.695505。对当前模型的评价：C=1.1815，P=0.8000.根据灰色模型精度评价原则：C=1.18150.65（不合格），P=0.8000≥0.8（合格）最终对模型评价：不好。（三）建立预测模型表3预测模型一览表模型方程LinearX(t)=-27796.826+4272.564tCubicX(t)=-11622.263-6994.654t-626.898t2+19.016t3ExpX(t)=2921.511+exp0.126tREG.X(t)=-1969.782-0.535X(t-1)+0.582X(t-3)GM(1,1)X(t+1)=-3094.695505exp0.143531t+4845.695505图1linear&Cubic&Exponential®.GM(1,1)拟合图4结论通过Linear回归、Cubic回归、Exponential回归、多元回归、灰色GM（1，1）模型对2012年前泰山海外游客市场规模的短期预测得出，可绝系数RREG.＞RCubic＞RExp＞RLinear＞RGM，多元回归模型拟合较其他模型为好，建议采用多元回归作为主要的预测模型，另外Cubic模型也能得到较高的预测精度。在长期预测中，本例搜集了从1978到2008年31年的数据资料，灰色预测GM（1,1）模型并没有发挥优势，而笔者在对2000-2008年数据进行预测时，灰色预测模型得到很高的精度，这就需要做进一步研究，是否对数据合理化整理后能否得到较高的预测精度是下一步讨论的方向。从图1的拟合图像来看，在无重大突发事件打断旅游发展进程的情况下，泰安市海外游客将持续呈稳定、快速的增长趋势。影响海外游客量的因素有很多，如突发事件、国际国内政治