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生态经济区入境旅游市场发展趋势

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一、研究原理

目前,学界逐渐重视区域旅游业发展的趋势预测,在入境游客量预测、国内游客量量预测等方面,建立了各种方法和模型。在对国内旅游市场游客量需求的预测中,常用的方法有多元回归模型、神经网络模型、灰色预测模型、引力模型及一般时间序列模型等,这些方法可以反映游客变化的一般趋势,但预测结果受突发情况(如SARS事件)的影响比较大。ARIMA作为统计预测中的一个重要模型,被广泛运用于各个领域,由于ARIMA模型则能够较好地克服随机干扰问题,近年来,也被运用与旅游业游客量的预测中。ARIMA模型全称自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegrantedMovingAverageModel,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)称为差分自回归移动平均模型,AR是自回归,p为自回归项;MA为移动平均,q为移动平均项数,d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。ARIMA模型的基本思想是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用数学模型来描述,模型被识别后可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。

二、研究步骤

(1)根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。(2)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果数据存在异方差,则需对数据进行技术处理,直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。(3)根据时间序列模型的识别规则,建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的,而自相关函数是拖尾的,可断定序列适合ARIMA模型;若平稳序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合ARIMA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则序列适合ARIMA模型。(4)进行参数估计,检验是否具有统计意义。(5)进行假设检验,诊断残差序列是否为白噪声。(6)利用己通过检验的模型进行预测分析。

三、研究假设

(一)预测指标的选择本文选择入境旅游人数和入境旅游外汇收入,进行模型分析,对未来入境旅游市场发展进行预测。

(二)研究假设假设1:利用ARIMA模型预测鄱阳湖生态经济区入境旅游市场发展趋势是可行的。假设2:基于时间序列模型的拟合度较好,其预测值具有可信性。

四、鄱阳湖生态经济区入境旅游市场发展趋势分析

本文选择1998-2013年鄱阳湖生态经济区15年的入境旅游人数和入境旅游外汇收入为实验数据(见表1),构成研究对象的时间序列,采用ARIMA模型建立时间序列模型,并预测至2015年鄱阳湖生态经济区入境旅游市场的发展趋势。根据上述数据,利用SPSS17软件,建立ARIMA模型,得出结果(见图1和表2),从结果中可知ARIMA预测值与实际值拟合度较高,除了一些特殊年份以外误差比例都保持在10%以下(1998年预测值高于实际值是因为东南亚金融危机影响,2003和2004年是由于SARS风波导致预测值与实际值不符),最低误差率仅为0.95%。

由此,ARIMA模型预测的2014年和2015年鄱阳湖生态经济区入境旅游收入分别为57715万美元和62801.3万美元,以及入境旅游人数178.52万人次和192.35万人次,非常具有参考价值,能为相关部门和企业在制定旅游发展规划时,提供有效的数据支撑。

作者:左振华 吴磊 单位:江西科技学院管理学院

生态经济区入境旅游市场发展趋势责任编辑:杨雪    阅读:人次