旅游需求预测方法与模型评述

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1、2008年9月甘肃省经济管理干部学院学报September2008第21卷第3期JournalofGansuEconomicManagementInstituteVol121No133旅游需求预测方法与模型评述殷书炉,杨立勋(西北师范大学经济管理学院,甘肃兰州730070)摘要:对旅游需求预测研究始于上世纪60年代,绝大多数研究成果出现于80年代以后,然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此,文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用,并对其预测效果做了简略评价,同时指出了将来的研究重点和发

2、展趋势。关键词:旅游需求;预测模型;发展趋势中图分类号:F224.9;F59文献标识码:A文章编号:100924830(2008)0320042204VaryingParameter)两者的优点相结合而提出TVP-一、引言ECM,并验证了比其他单一的分析方法有更好的预随着经济全球化和国际交流的不断深化,国际测效果。线性回归L(Linear)和滞后线性模型LL旅游业得到了长足的发展。旅游业对于平衡国际收(LagLinear)在许多旅游预测中都有应用,但预测效支,改善贸易结构具有不可替代的作用,同时又是扩果

3、都不甚理想。大对外开放、促进对外交流的重要手段。因此在过近乎理想需求方法AIDS(AlmostIdealDemand去20年里旅游研究也得到了前所未有的发展,而旅System)有很好的经济学理论基础,它特别适合于旅[3]游需求模型与预测更是研究的重点。游需求的弹性分析。Li,Song,Witt(2006)将本文在综合介绍旅游需求预测中各种模型运用TVP分别和ECM-LAIDS与长期线性近乎理想需的基础之上,对这些模型的优缺点做出相应的评价,求方法LR-LAIDS组成TVP-ECM-LAIDS,TVP同时

4、分析了今后旅游预测的研究重点和发展趋势。-LR-LAIDS,并且证明这种组合模型的预测能力更好。二、旅游需求预测中模型的应用联立方程组主要强调的是各单个方程之间的内(一)计量模型在联系,在社会管理方面应用较多,比如对GDP、电[4]经济预测方法常用的有两类,一类是解释性预力需求的预测。Turner,Witt(2001)运用联立方测方法,即找出预测变量的相关影响因素,建立回归程组探讨了假日游、商务游和探亲游的内在关联,并模型,进行分析和预测。另一类是时间序列分析方对旅游需求做了分析与预测。法,它只依赖于预

5、测变量的历史观测数据和其背后(二)时间序列模型的规律,通过相应的数学模型拟合出变化趋势,从而由于旅游业存在着明显的季节性,因而季节这进行预测。个显著特征变量成了重要的考察因素。融合季节性[1]Kulendranetal.(2000)研究发现误差修正模的自回归移动平均法(SARIMA)也就得到了广泛研[5]型ECM(ErrorCorrectionModel)优于天真1(Naive究和运用。Goh,Law(2002)在对香港的旅游预1)和季节性自回归移动平均法(SARIMA)。Liet测中,选用了多种时间序

6、列模型,分别是天真法Na2[2]al.(2006)将误差修正模型ECM和TVP(Timeive、移动平均法MA、指数平滑法ES、自回归移动平3收稿日期:2008-04-01作者简介:殷书炉(1982-),男,安徽太湖人,西北师范大学经济管理学院研究生,研究方向:数量经济学;杨立勋(1965-),男,甘肃武山人,西北师范大学教授,研究方向:宏观经济统计分析及国民经济核算。—42—©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allright

7、sreserved.http://www.cnki.net均法(ARIMA)、季节性自回归移动平均法(SARI2分析的目的。模糊时间序列对于短期预测有很好的[12]MA)、带干扰分析的自回归移动平均法。通过对预效果,Wang(2004)用模糊时间序列、灰色模型和测的准确性比较分析发现,SARIMA方法预测效果马可夫链改进模型对台湾地区的旅游做了预测,并[6]最好。然而Smeraletal.(2005)通过实证研究发通过误差分析发现模糊时间序列适合于中国香港到现天真法1反而优于自回归移动平均法(ARIMA

8、)台湾地区的预测,灰色模型更适合于美国和中国香和季节性自回归移动平均法(SARIMA)。港到台湾地区的入境旅游预测,而马可夫链改进模多因素自回归移动平均法(MARIMA)是相对于型更适合于德国到台湾地区的旅游需求估计。自回归移动平均法,它是在自回归移动平均法原有4.灰色理论(Greytheory)。灰色理论认为在客的基础上增加额外的信息以期获得更佳的预测效观世界中,大量存在的不是白色系统(信息完全明[7]果。Goh,Law(2005)研究表