第四章旅游需求预测ppt课件

.,1,第四章旅游需求预测,.,2,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。,.,3,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。,.,4,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,.,5,二、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。,.,6,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。,.,7,一、旅游需求的时间分布集中性,季节性(时间)强度指数R,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,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推论：如果时间段改变，系数和指数也会不同。,.,8,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。,.,9,高峰指数,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：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；Pn值越大，说明离峰值较远（即起伏波动较大），反之则表示变化平稳,.,10,二、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,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,地理集中指数G的应用：G值越接近100客源地越少越集中G值越小客源地越多越分散.,.,11,求海口昆明两市季节性强度指数并对结果进行分析,.,12,求两市游客次高季度的高峰指数并对结果进行分析,.,13,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,.,14,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。,.,15,一、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。,.,16,二、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。,.,17,三、仿真模型使用Dynamo程序进行仿真动态预测。,.,18,四、定性模型主观判断预测特尔菲法应用最广。,.,19,五、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。,.,20,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：ya+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。,.,21,一元线性回归分析：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，得到预测模型(相关分析)进行预测一元线性回归方程（也是预测模型）：=a+bx,回归系数a和b的计算:（最小二乘法）,.,22,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,.,23,二、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。,.,24,2、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,.,25,第五节引力模型,一、引力模型的发展1929年，赖利(ReillyWJ)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。,.,26,天体物理学者斯图尔特(StewartJQ)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”(demographicforce),式中：Dij为人口统计力Pi、Pj为i、j两地的人口数dij为i、j两地之间的距离g为经验参数,.,27,万有引力,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,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时的相互作用力.,.,28,经济学家齐普夫(ZipfGK)于1949年创立了人类行为中的最少努力原则,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,.,29,艾萨德(IsardW)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,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、为参数,.,30,20世纪70年代初，英国地理学者威尔逊(WilsonAG)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,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,.,31,二、旅游研究中的引力模型及其发展,*克朗蓬(CramponLJ，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,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,.,32,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。,.,33,1972年，沃尔夫(WolfeRI)提出了一个修正了距离变量的引力模型,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,.,34,1976年，爱德华兹(EdwardsSL)和丹尼斯(DennisSJ)提出了另一个距离变量修改（用旅途费用）形式,式中：Cij为i、j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；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为旅行时间.,.,35,1976年，切萨里诺(CesarioFJ)和尼奇(KnetschJK)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,式中：Aj为某一给定目的地的吸引力；Ki为所有其他目的地的吸引力或竞争力,.,36,1986年，（国内）张凌云仿物理学上点电荷吸引公式构造引力模型,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、业务量或水平值xi(上一杆)为第i项因子的全国平均值.,.,37,三、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2、应用多元回归方法求取参数G、3、利用已经求得参数的引力模型公式进行游客量预测。,.,38,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、地理距离等旅游资源、旅游心理应予考虑参数的确定。,.,39,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特尔菲法最先由美国兰德公司(RANDCorporation)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。,.,40,二、特尔菲法的工作步骤,确定预测的问题，选择征询的专家组制定和分发第一轮问卷第一轮问卷回收后，整理结果将第一轮问卷的统计总结附在第二轮问卷上寄给第一轮征询的专家组，各个专家自己第一轮回答的问卷也复印附上作为参考.,.,41,回收第二轮问卷并整理结果将第二轮问卷的结果和意见综合进第三轮，问卷的说明与第二轮相似第三轮问卷的结果出来之后，要决定是否需要做第四轮问卷调查以获得进一步一致的预测最后一轮预测之后综合出来的结果包括中位数，内四分位数(inter-quartile)范围，还要确定有哪些事件没有一致性.特尔菲法的特点：匿名、反馈、统计。,.,42,三、专家法的案例分析,1、专家赋值请一批对研究问题有深入了解的专家，让他们各自独立对每个评价指标赋予权数。然后将专家意见集中起来，求每个指标权数的平均值和方差，观察专家意见的离散程度。如第一次意见过于分散，可以进行第二次直到n次，目的是使专家意见接近一致，并以最后一次各专家所赋权数的平均值作为评价指标的权数。如邀请n为专家，其中第i位专家最后一次给p个评价指标赋予的权数为wi1、wi2、wi3wip，则,i=1,2,3,n,专家个数j=1,2,3,p,评价指标数,.,43,2.层次分析法,1）对指标进行两两比较，构造判断矩阵判断矩阵是同一层次中的各评价指标的相对重要性的判断值，有若干专家根据一定的客观现实所作出的主观判断。全部p个指标成对比较后形成一个判断矩阵B,判断矩阵B,.,44,判断标准,bij0，bii=1，bij=1/bji，i、j=1,2,3,p,.,45,2）计算各指标的权重判断矩阵B的最大特征根所对应的特征向量就是各指标的权数向量，即计算指标的权数就是求矩阵B的最大特征根所对应的特征向量。,第三，对wi作归一化处理，即得各指标的权数,第二，求各行Mi的p次方根,第一，计算判断矩阵B的每一行元素的积Mi，p为指标个数,.,46,3.对判断矩阵进行一致性检验,（1）用权数向量W右乘判断矩阵B，得到一个p阶列向量BW。（2）求判断矩阵B的最大特征根max,（3）计算衡量判断矩阵偏离一致性的指标CI,.,47,（4）计算一致性比率CR,当CR0.1时，判断矩阵具有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵，直到通过检验为止。,随机一致性检验表,.,48,4.综合各层次的权数，求出各指标的最终权数,假定中间层相对于最高目标有m个因素，他们的权数分别为a1,a2,a3am,而第i各中间层因素包含pi各评价指标，他们的权数分别为w1i，w2i，w3i，wpi,则指标层中各评价指标相对于最高目标的权数为：,.,49,5.总的一致性检验,设中间层第i个因素的一致性指标为CIi，随机性一直比率为CRi,则总的随机一致性指标为：,.,50,例题1在地区间宏观经济效益评价中，选取资金利税率（x1），投资效果系数（x2）和劳动生产率（x3）三项指标，某专家认为资金利税率比劳动生产率极端重要，比投资效果系数稍重要，而投资效果系数比劳动生产率重要，试根据这位专家的判断确定三项评价指标的权数。,.,51,(1)根据专家的判断构造判断矩阵B,.,52,（2）计算判断矩阵B的行积MiM1=139=27M2=1/315=1.667M3=1/91/51=0.022（3）计算Mi的3次方根Wi,.,53,（4）将Wi作归一化处理，记得各指标的权数Wi,.,54,