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文档简介

第四章旅游需求预测本章提要

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

-特尔菲模型对旅游需求预测的认识1编辑ppt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。

2编辑ppt

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。主要特征包括: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—可自由支配收入与工作时间职业和教育水平—见表4-1和4-2资源和交通—知名度和可达性价格和汇率—如东南亚金融风波的影响

3编辑ppt旅游目的地:供给部分–

资源吸引力–

交通便利性–

价格和汇率

汇率变动影响到国际旅游者对价格的看法,从而影响到旅游需求

旅游目的地货币汇率下跌,相当于旅游价格下跌,则旅游需求增加;

旅游目的地货币汇率升高,相当于旅游价格升高,则旅游需求下降。结论:只有客源地和目的地两者之间达成供需关系时,才能产生动机并实施旅游4编辑ppt旅游需求的理论分析

旅游供求很难平衡,这种不平衡可分为两类:技术性旅游供求非均衡和制度性旅游供求非均衡。技术性因素是指不同的国家、不同的社会制度、不同的社会生产力水平下所共有的一般性因素。如“旅游需求的多样性与旅游供给主体指向性之间的矛盾”、“旅游需求的多变性和发展性与旅游供给的相对稳定性之间的矛盾”、“旅游需求的地域性和季节性之间的差异”等都可以划归为技术性因素,因为这些因素在任何一个国家都同样存在。5编辑ppt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。6编辑ppt引导旅游需求,积极扩大有效旅游供给,双管齐下调节供求,这是采取任何对策都必须把握的出发点。并非所有在市场上存在的旅游供给都是有效的,亦即为了满足旅游需求的有效实现,适当地增加有效旅游供给是必要的。问题:扩大旅游供给以解决旅游集中消费是否可行?提示:可从旅游需求产生的特点和旅游供给实现的特点综合考虑7编辑ppt答案:旅游产业不能以需求高峰时期来配置旅游供给,否则必将造成资源配置的低效率;以高峰时期的需求来配置旅游供给,必将影响旅游产业的长远发展。因为随着假日的过去,这种集中性旅游消费也将进入“休眠”,扩大了的旅游供给所要求的需求量自然就下降,削价竞争很可能又一次出现。有否适合的案例……8编辑ppt在扩大有效旅游供给的同时必须对旅游需求进行引导,而且由于旅游供给调整的滞后性,积极的旅游需求调节是十分必要的;既可以是需求实现时间的调节,也可以是需求实现空间的调节;既可以是压抑性的需求调节(如采取旺季高价的时间价格策略),也可以是释放性的需求调节(如调节假日时间的分布)。9编辑ppt促进旅游供需关系良性发展的对策休假制度……

供给弹性……

时间调节……信息获取……产品创新……沟通补给区与客源地……10编辑ppt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编辑ppt–

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12编辑ppt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。13编辑ppt

一、旅游需求的时间分布集中性

季节性(时间)强度指数RR为随旅游需求的时间分布强度指数;X是各月游客量占全年的比重。意义:

R取值越小,旅游需求时间越均匀;R值越大,时间变动越大,表明淡旺季差异越大(详见表4-3和4-4)。14编辑ppt计算中国民俗文化村旅游者1993年的时间强度指数1)写出计算公式2)计算结果保留3位有效数字15编辑ppt高峰指数用途: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(见表4-5)。16编辑ppt

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。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编辑ppt计算杭州和桂林1997年的地理集中指数杭州_G=36.79桂林_G=40.42昆明_G=42.6118编辑ppt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19编辑ppt四种模型的相关关系实际应用、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编辑ppt几种模型的差异性特征21编辑ppt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: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。22编辑ppt常用于预测以年为时间单位的旅游需求量变化情况23编辑ppt24编辑ppt二、时间序列模型概述一般而言,旅游需求的时间序列图形为季节性需求图形。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编辑ppt第五节引力模型一、引力模型的发展1929年,赖利(ReillyWJ)提出假定天体物理学者司徒瓦特(StewardJQ)第一个指出这些概念和牛顿的万有引力定律的同型关系。1948年,司徒瓦特定义了两地间的“人口统计力”(demographicforce)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26编辑ppt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是: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i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为经验估计系数27编辑ppt该引力模型的弱点: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。解决的方法:发展有确定的实际上限的有约束模型和修正距离变量。28编辑ppt沃尔夫提出了一种修正了距离变量的引力模型:以后还有Edwards、Dennis、Cesario、Knetsch等陆续就变量的修正提出了多种方法。Cij为i,j之间的旅行费用λ为经验估计系数x1为每升汽油的价格x2为每公里耗油升数x3为每小时平均旅行公里数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29编辑ppt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Operationalization30编辑ppt步骤3:选取指标(统计量)

•Tij各地到京旅游者人数,以6月旅游者人数为统计量•x1旅游者平均收入,以各地职工平均工资为统计量•x2人口,以大学毕业生为统计量•dij距离,以省会城市到北京的火车运行时间为统计量步骤4:求得回归方程31编辑ppt步骤5:应用分析•

根据上面得到的北京的国内旅游者人数预测模型,回答以下实际问题:

在人口和收入水平相当的情况下,赴北京旅游的四川旅游者多还是河南旅游者多?

如果提高火车票价,北京的国内旅游者总人数将如何变化?

如果某地的平均工资增长,该地赴北京旅游的人数将如何变化?32编辑ppt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。以问卷形式,通过特定的几轮征询步骤,对一组专家进行征询,直到专家的意见趋向一致

33编辑ppt二、特尔菲法的工作步骤确定要预测的问题,选择专家组制定、分发第一轮问卷,专家“背对背”独立填写回收第一轮问卷,整理结果将第一轮结果附在第二轮问卷上寄给同一批专家,再次“背对背”填写回收第二轮问卷,整理结果。结果趋向一致,则停止征询;结果不一致,重复第4、5步整理最终趋向一致的结果,对无法一致的结果进行说明34编辑ppt

三、实例分析谢弗、

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