旅游需求预测模型探析

时间:2022-11-22 09:55:19 作者:壹号 字数:11600字

旅游需求预测模型探析

信息与计算科学 2005级 郭敏

指导教师 石立新 讲师

摘要:随着旅游产业的蓬勃发展及在全球范围内的不断推进,有关旅游需求的研究向更深更广的领域展开。需求预测有助于旅游企业掌握旅游需求的基本规律,从而制定有针对性的服务战略,以有效协调服务供需的矛盾。同时也有利于旅游企业科学合理的引导旅游者可持续消费,进而实现旅游的可持续发展。本文采用计量经济法,着重探讨旅游需求预测中的模型构建。并以攀枝花市为例,对AIDS模型进行验证。 关键词:旅游需求,预测,计量经济法,AIDS模型

Travel demand forecast model

GUO Min Information and Computational Science, Grade 2005

Directed by SHI Li-xin (Lecturer)

Abstract: With the rapid development of the tourism industry and on a global scale continue to promote the study of tourism demand to the deeper and broader fields. Demand forecasts will help tourism enterprises to master the basic law of demand for tourism, so as to formulate the strategy of targeted services to the effective coordination of services to the contradiction between supply and demand. At the same time is also conducive to scientific and rational tourism enterprises sustainable consumption tourist guide, and proceed to realize the sustainable development of tourism. In this paper, measurement of economic law, focusing on the travel demand forecast model. And Panzhihua City, for example, to verify the model of AIDS. Keywords: Tourism demand, Forecasting, Econometric approach,AIDS modle

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1 绪论

1.1 研究背景

随着旅游产业的蓬勃发展及在全球范围内的不断推进,有关旅游需求的研究向更深更广的领域展开[1]。旅游需求预测是旅游决策的重要支撑, 也一直是国外旅游经济研究中的重点。需求预测有助于旅游企业掌握旅游需求的基本规律,从而制定有针对性的服务战略,以有效协调服务供需的矛盾。研究旅游需求的目的主要是为了提高评价、预测与了解旅游者行为的能力及提高对特定旅游目的地、区域的公众行为的理解能力。对旅游需求的研究不仅可以发现游客的需求特征及需求规律,找出影响旅游者需求的因素,而且可以指导旅游企业对旅游产品的开发与规划,为旅游企业制定经营管理策略提供重要参考,为旅游资源的开发与规划提供科学的依据。同时也有利于旅游企业科学合理的引导旅游者可持续消费,进而实现旅游的可持续发展[2]。

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lnQij??0??1lnPj??2lnYi??3lnPjk??4lnCij??5lnMij ( 3 ) Qij依据研究的对象不同而不同,它可表示为旅游收入、旅游者人数、旅游过夜天数、旅游者花费等;Pj一般用旅游目的国的消费者价格指数来表示;Yi一般用客源国的真实的国内生产总值来表示;Pjk是竞争国的旅游价格的加权平均值;Cij一般用平均的经济仓机票价格来表示;Mij是营销费用。

Pj?CPIjCPIin*1 ; EXijPjk??(CPIk/EXk)wk ;

k?1nwk?[TTAK/?1TTAK] ;

CPI是消费价格指数 ;EXij是i国与j国的外汇比率;j是目的国;i是客源国; k

是同类地区的竞争对手 ;n是竞争对手总数;TTAk是到k国的旅游人数 ;wk是k国的市场份额。

式( 3) 中, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5是弹性系数,反映了价格、收入、替代价格、旅行成本、营销费用变动对旅需求的影响。其中,?1,?4为负,意味着需求随价格与旅行成本成反向变动,即价格上升,需求量减少;价格下降,需求量增加;旅行成本增加,需求量

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