时间序列分析在云南省旅游业收入研究中的应用

1、    时间序列分析在云南省旅游业收入研究中的应用    摘 要：随着人们生活水平的提高，旅游业逐渐地进入人们的生活中。近年来，旅游业在市场中占据重要地位，旅游业在中国市场中一直保持逐年增长的趋势，主要为人们提供旅游购物服务为主。根据相关研究显示，云南省gdp的逐年提高离不开旅游行业，作为中国的旅游大省，旅游业在逐年发展的同时也在进一步带动人均gdp的提高。所以，本文将应用时间序列分析方法来对云南省旅游业收入进行浅显研究。关键词：时间序列；云南省旅游业；收入研究引言：云南省是一个以发展旅游业为主的城市，国内旅游行业中云南省旅游收入占据重大比例，相关数据显

2、示云南省2013年至2016年全省总收入从2111.24亿元增加至4726.25亿元，年均增长30.8%，为云南旅游业在今后发展中提供相关数据参考，本文根据云南省近五年旅游业收入统计年鉴的相关数据对云南旅游现状用时间序列模型来简单分析。一、简单分析云南省旅游收入目前，云南省旅游业随着我国经济的不断发展一直在不断地增长，无论是从短期发展还是长期发展趋势来看旅游收入能很好地反映出旅游行业运行的结果，云南省旅游业在国内占据比例之大，旅游收入的多少不只是简单地测量旅游经济活动的成果，而是反映旅游目的地旅游产品的价值。旅游收入和社会的经济发展成正比，因此，国家旅游业的产值可以通过旅游收入来分析出来。根据

3、相关数据显示云南省旅游行业在近年来人均gdp总值一直处于递增趋势，这就表明云南生旅游业在经济发展中占领有利地位1。二、时间序列建立模型及预测分析时间序列是按照市场中某种现象的观测值通过时间的前后顺序进行排列而所得出的序列。对于时间序列来说，时间序列所要求的数据需要在建立模型之前进行预处理，并且时间序列中所展示出来的数据值在进行市场预测时被称其为实际观察值。（一）时间序列预处理时间序列预处理是提前对其数据进行检验，检验分为平稳性检验和纯随机性检验。1、平稳性检验时序图是通常用来检验时间序列平稳性的一个图表，其实时序图就是一个平面二维坐标图，横轴表示时间，纵轴表示序列取值。根据平稳时间序列均值、方

4、差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界的特点。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势性或周期性，那它通常不是平稳序列。平稳序列通常具有短期相关性，用自相关系数描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零，反之，非平稳序列的自相关系数衰减向零的速度通常比较慢。根据旅游总收入序列的延迟期数为12的序列自相关图知道自相关系数趋于零的速度很慢，说明该序列是非平稳的。样本自相关图具有拖尾特征，而偏自相关图具有截尾特征，所以云南旅游总收入的时间序列是非平稳的。所以不能直接用移动平均模型，自回归模型和自回归移动平均模型。2、

5、纯随机性检验如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着该序列是一个没有记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列称之为纯随机序列。随机序列在进行完全无序的随机波动，没有包含任何值得提取的有用信息，从统计分析的角度而言，纯随机序列是没有任何分析价值的序列。原假设：延迟期数小于或等于m期的序列值之间相互独立。备择假设：延迟期数小于或等于m期的序列值之间有相关性。box和pierce推导出了q统计量，q统计量在大样本场合检验效果很好，但在小样本场合就不太精确，box和ljung又推导出了lb（ljung-box）統计量：式中，n为序列观测期数；m为指定延迟期数。p值显著小于显著性水平

6、0.05，所以该序列拒绝纯随机的原假设2。（二）确定性时间序列分析1、曲线拟合曲线拟合是在实际工作中变量间未必发生线性关系，云南省旅游收入的时间序列具有非平稳性，同时时间序列也没有稳定的周期循环波动趋势，因此，可以选择用确定性时间序列进行趋势分析。旅游总收入与时间t之间不是线性关系，是一种曲线关系，所以用曲线拟合。曲线拟合针对实际变量和因变量的关系，以2013-2017年的云南旅游总收入的数据为因变量，时间为自变量，由spss软件进行回归拟合，通过综合的考虑与比较可以得到幂指曲线模型（power）拟合效果最好，其中y为旅游总收入，t为时间，ab为模型参数，e为自然对数。2、回归方程显著性检验回

7、归分析是研究一个变量关于另一个变量的具体依赖关系，其中以总体收入为总体均值来进行估计预测值。经过spss的计算我们可以得到f=384.796，sig=0.000（接受原假设的概率为0），故模型通过了f检验。是样本决定系数，是一个回归值与样本观测值拟合优度的相对指标，反映了因变量的波动中能用自变量解释的比例。越接近于1，拟合优度就越好，由此可以知道模型拟合效果很好3。3、利用模型系数进行检验模型系数为设计矩阵转置后与其自身相乘后所得矩阵的第j个对角元素。经过spss的计算我们可以得到两个参数的sig=0.000和sig=0.009，这就说明了两个参数都通过了t值检验，也就是在显著性概率0.05的水平下参数显著不为零。用幂指曲线模型来分析云南省的旅游收入均通过检验，因此，可以利用上述模型进行外推预测4。三、结束语旅游行业与众多其他行业不同主要表现在旅游业是一个依赖社会市场较强的行业，相关的旅游收入同时也会受游客的人数、消费者的支付能力、旅游产品的设计以及对游客的吸引量所影响。因此，本文按照近年来云南省旅游的收入所做的模型只客观地能表达出旅游总收入的长期发展趋势，数据在一定程度上会有相应的误差存在，因此，在外界社会因素变化较大时，此数据可能会有相应较大的偏差，用确定性时间序列的方法来预测只能进行短期参考。参考文献：1陈子楠.我国旅游外汇收入状况研究j.经营管理者，2017（28）2汪