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鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游市場發(fā)展趨勢分析

2015-09-10 07:22:44左振華吳磊
旅游縱覽 2015年10期
關(guān)鍵詞:旅游生態(tài)模型

左振華 吳磊

本文以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游市場為研究對象,利用近15年來相關(guān)旅游業(yè)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過ARIMA模型預(yù)測并分析該市場在未來幾年的發(fā)展趨勢,以期為鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。

一、研究原理

目前,學界逐漸重視區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的趨勢預(yù)測,在入境游客量預(yù)測、國內(nèi)游客量量預(yù)測等方面,建立了各種方法和模型。在對國內(nèi)旅游市場游客量需求的預(yù)測中,常用的方法有多元回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色預(yù)測模型、引力模型及一般時間序列模型等,這些方法可以反映游客變化的一般趨勢,但預(yù)測結(jié)果受突發(fā)情況(如SARS事件)的影響比較大。ARIMA作為統(tǒng)計預(yù)測中的一個重要模型,被廣泛運用于各個領(lǐng)域,由于ARIMA模型則能夠較好地克服隨機干擾問題,近年來,也被運用與旅游業(yè)游客量的預(yù)測中。

ARIMA模型全稱自回歸移動平均模型(Autoregressive Integranted Moving Average Model,ARIMA),由博克思(Box)和詹金斯(Jenk-ins)于70年代初提出。其中ARIMA(p,d,q)稱為差分自回歸移動平均模型,AR是自回歸,p為自回歸項;MA為移動平均,q為移動平均項數(shù),d為時間序列成為平穩(wěn)時所做的差分次數(shù)。

ARIMA模型的基本思想是:將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機序列,用數(shù)學模型來描述,模型被識別后可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測未來值。

二、研究步驟

(1)根據(jù)時間序列的散點圖、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖以ADF單位根檢驗其方差、趨勢及其季節(jié)性變化規(guī)律,對序列的平穩(wěn)性進行識別。(2)對非平穩(wěn)序列進行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的,并存在一定的增長或下降趨勢,則需要對數(shù)據(jù)進行差分處理,如果數(shù)據(jù)存在異方差,則需對數(shù)據(jù)進行技術(shù)處理,直到處理后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值無顯著地異于零。(3)根據(jù)時間序列模型的識別規(guī)則,建立相應(yīng)的模型。若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是截尾的,而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的,可斷定序列適合ARIMA模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是拖尾的,而自相關(guān)函數(shù)是截尾的,則可斷定序列適合ARIMA模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的,則序列適合ARIMA模型。(4)進行參數(shù)估計,檢驗是否具有統(tǒng)計意義。(5)進行假設(shè)檢驗,診斷殘差序列是否為白噪聲。(6)利用己通過檢驗的模型進行預(yù)測分析。

三、研究假設(shè)

(一)預(yù)測指標的選擇

本文選擇入境旅游人數(shù)和入境旅游外匯收入,進行模型分析,對未來入境旅游市場發(fā)展進行預(yù)測。

(二)研究假設(shè)

假設(shè)1:利用ARIMA模型預(yù)測鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游市場發(fā)展趨勢是可行的。

假設(shè)2:基于時間序列模型的擬合度較好,其預(yù)測值具有可信性。

四、鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游市場發(fā)展趨勢分析

本文選擇1998-2013年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)15年的入境旅游人數(shù)和入境旅游外匯收入為實驗數(shù)據(jù)(見表1),構(gòu)成研究對象的時間序列,采用ARIMA模型建立時間序列模型,并預(yù)測至2015年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游市場的發(fā)展趨勢。

根據(jù)上述數(shù)據(jù),利用SPSS17軟件,建立ARIMA模型,得出結(jié)果(見圖1和表2),從結(jié)果中可知ARIMA預(yù)測值與實際值擬合度較高,除了一些特殊年份以外誤差比例都保持在10%以下(1998年預(yù)測值高于實際值是因為東南亞金融危機影響,2003和2004年是由于SARS風波導(dǎo)致預(yù)測值與實際值不符),最低誤差率僅為0.95%。

由此,ARIMA模型預(yù)測的2014年和2015年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)入境旅游收入分別為57 715萬美元和62 801.3萬美元,以及入境旅游人數(shù)178.52萬人次和192.35萬人次,非常具有參考價值,能為相關(guān)部門和企業(yè)在制定旅游發(fā)展規(guī)劃時,提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

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