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    桂林市入境旅游客流量的預(yù)測(cè)研究

    2014-04-29 03:14:52江偉
    時(shí)代金融 2014年32期
    關(guān)鍵詞:桂林市客流量入境

    【摘要】以2005~2012年桂林市入境旅游客流量為研究對(duì)象,借助于MATLAB及SPSS軟件,建立了多元線性回歸模型和GM(1,1)模型,分別用這兩個(gè)模型對(duì)桂林市入境旅游客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),并將兩種模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較分析,選擇最優(yōu)模型對(duì)未來5年桂林市入境旅游客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:采用GM(1,1)模型能夠更科學(xué)有效地預(yù)測(cè)桂林市中長(zhǎng)期的入境客流量,其預(yù)測(cè)方法和結(jié)果對(duì)旅游規(guī)劃具有一定的參考價(jià)值。

    【關(guān)鍵詞】多元線性回歸模型 GM(1,1)模型 入境旅游客流量 桂林市

    一、引言

    旅游人數(shù)預(yù)測(cè)是國家或地區(qū)旅游主管部門進(jìn)行旅游規(guī)劃的重要部分,是提高旅游產(chǎn)品質(zhì)量的有效保證,是旅游資源開發(fā)及賓館等接待設(shè)施建設(shè)的重要依據(jù)。精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)旅游人數(shù)關(guān)系著一個(gè)國家和地區(qū)所開展的旅游項(xiàng)目能否成功運(yùn)作,將直接影響到旅游項(xiàng)目決策的科學(xué)性,是城市旅游發(fā)展規(guī)劃的重要內(nèi)容。

    預(yù)測(cè)旅游客流量的方法分為定量預(yù)測(cè)和定性預(yù)測(cè)兩大類。定性預(yù)測(cè)一般是通過定性分析并結(jié)合經(jīng)驗(yàn)判斷得到預(yù)測(cè)結(jié)果,預(yù)測(cè)的精確度較低。定量預(yù)測(cè)主要是通過數(shù)學(xué)方法建立定量化的預(yù)測(cè)模型,是目前使用較為廣泛的預(yù)測(cè)方法,有較高的精準(zhǔn)度。

    桂林作為世界上著名的旅游城市,其獨(dú)特的歷史文化和民俗風(fēng)情吸引了來自五湖四海的游客,其入境旅游產(chǎn)業(yè)得到了很大的發(fā)展。為了讓旅游企業(yè)合理的支配有限的旅游資源以及在盡量降低風(fēng)險(xiǎn)的情況下獲得最大的收益,因此,能夠準(zhǔn)確把握未來一定時(shí)期內(nèi)桂林市入境客流的增長(zhǎng)趨勢(shì)和速度有著重大的意義,其預(yù)測(cè)方法和結(jié)果對(duì)旅游規(guī)劃具有一定的借鑒意義。本文選取2005~2012年桂林市入境客流量和其他相關(guān)數(shù)據(jù)為對(duì)象,在對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合研究分析的基礎(chǔ)上,分別建立兩個(gè)不同類型的入境客流量預(yù)測(cè)模型,通過比較分析,選擇最優(yōu)模型對(duì)未來5年桂林市入境旅游人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    二、相關(guān)模型介紹

    (一)多元線性回歸模型

    回歸預(yù)測(cè)模型是研究解釋變量與被解釋變量之間相互關(guān)系的一種數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,它根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)資料所體現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系,通過一定的數(shù)學(xué)方法建立反映其相關(guān)關(guān)系的模型,然后根據(jù)所建立的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。設(shè)變量y與變量x1,x2,…,xm之間適合如下線性回歸模型:

    y=b0+b1x1+…+bmxm+ε (1-1)

    其中,y為因變量,x1,x2,…,xm為自變量,b0,b1,…,bm是未知參數(shù),ε是均值為零,方差為的δ2>0不可觀測(cè)的隨機(jī)變量,稱為誤差項(xiàng),則稱上述模型為多元線性回歸模型。

    (二)灰色GM(1,1)模型

    灰色系統(tǒng)理論由鄧聚龍教授1982年首次提出,它以“部分信息已知,部分信息未知”為研究對(duì)象,通過對(duì)已知信息的生成開發(fā),提取有價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行行為的有效控制和正確認(rèn)識(shí)?;疑到y(tǒng)建模是灰色系統(tǒng)量化分析方法的主要內(nèi)容,它是直接將時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為微分方程,以此建立抽象系統(tǒng)的發(fā)展變化動(dòng)態(tài)模型,簡(jiǎn)稱為GM模型[1]。GM(1,1)模型灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型的核心,建模的過程是將隨機(jī)的原始時(shí)間序列采取累加生成的方法形成的新的時(shí)間序列,并且用一階線性微分方程的解來逼近該過程所呈現(xiàn)的規(guī)律。

    假設(shè)原始數(shù)據(jù)序列x=x(1),x(2),…x(n),x對(duì)作一次累加生成得到新的序列x=x(1),x(2),…,x(n)=x(m),x(2),…x(m)

    對(duì)新序列x(1),建立GM(1,1)預(yù)測(cè)模型的微分方程為:+ax(1)=μ。其中α,μ為待估參數(shù),分別為發(fā)展灰數(shù)和內(nèi)生控制灰數(shù),設(shè)待估參數(shù)向量=

    利用最小二乘法可求得=BB-1BY,其中

    B=-x(1)+x(2) 1-x(2)+x(3) 1 … …-x(n-1)+x(n)1 Y=x(2)x(3) …x(n)

    求微分方程,可得預(yù)測(cè)GM(1,1)模型如下:

    x(t+1)=x(1)-e+ (1-2)

    通過做一次累減還原, 得到

    x(t+1)=x(t+1)-x(t) (1-3)

    式中x(t)為預(yù)測(cè)值,(1-2)式,(1-3)式即為GM(1,1)模型進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)的基本計(jì)算公式[2]。

    建立了GM(1,1)模型以后,經(jīng)過精度檢驗(yàn)合理的模型才能用來做預(yù)測(cè)用。

    一般灰色GM(1,1)模型的精度檢驗(yàn)有殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)、后驗(yàn)差檢驗(yàn)或者殘差和后驗(yàn)差檢驗(yàn)相結(jié)合。

    殘差和后驗(yàn)差相結(jié)合檢驗(yàn)?zāi)P偷木戎饕韵鄬?duì)誤差M、后驗(yàn)差比值C和小誤差概率P這三個(gè)指標(biāo)共同描繪。其中,相對(duì)誤差M越小,表明預(yù)測(cè)值與擬合值差別越小,一般M<0.05比較好;后驗(yàn)差比值C越小,表明預(yù)測(cè)值與數(shù)列已知值差別越小,C<0.3,預(yù)測(cè)精度比較高;小誤差概率P越接近于1,預(yù)測(cè)結(jié)果越理想[3]。

    三、桂林市入境客流量預(yù)測(cè)模型的建立

    (一)數(shù)據(jù)來源與處理

    桂林市入境客流量來源于廣西統(tǒng)計(jì)年鑒,時(shí)間跨度為2005~2012年。由于2008年受到雪災(zāi)、汶川地震、金融危機(jī)等重大事件的影響,桂林的旅游接待受到嚴(yán)重的影響,入境旅游人數(shù)大幅度下跌,為了提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性,故對(duì)2008年、2009年入境客流量明顯背離變化趨勢(shì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正。

    采取直線內(nèi)插法進(jìn)行數(shù)據(jù)修正:

    首先選定適合直線內(nèi)插的起始年份a1和終止年份a2,起始年份的入境客流量y1和終止年份的入境客流量y2,然后計(jì)算公差d,其計(jì)算公式為:

    d= (2-1)

    修正值采用內(nèi)插方程計(jì)算,其計(jì)算公式為:

    y=y+(a-a)d (2-2)

    其中,n代表所要修正的年份,y為第n年的修正值。

    根據(jù)以上方法,選定直線內(nèi)插起始年份為2007年,終止年份為 2010年。將這兩年的數(shù)據(jù)代入(2-1)式和(2-2)式,可得到2008年、2009年入境客流量的修正值分別為1352702(人次)、1419452(人次)。

    表1 2005~2012年修正后桂林市入境客流量

    (二)多元線性回歸模型的建立

    1.選擇的影響因子。設(shè)y為入境客流量。在桂林市入境客流所處的實(shí)際環(huán)境的基礎(chǔ)上進(jìn)行綜合分析,篩選出典型和主要的影響入境旅游客流量變化的4個(gè)因子:

    ①桂林市地區(qū)生產(chǎn)總值x1;

    ②桂林市旅行社及涉外飯店數(shù)量x2;

    ③桂林市國家四星級(jí)及五星級(jí)景區(qū)數(shù)量x3;

    ④桂林市入境旅游收入x4;

    表2 桂林市入境旅游客流量影響因子統(tǒng)計(jì)表

    2.多元線性回歸模型分析。以桂林市入境旅游客流量影響因素的4個(gè)因子作為自變量,入境客流量作為因變量,采用強(qiáng)引進(jìn)法,借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)入境旅游客流量與各影響因素之間建立的多元線性回歸模型:

    y=448984906+161.226x1+1067.69x2+9746.147x3+1.289x4(2-3)

    經(jīng)過分析可知,F(xiàn)=74.178,顯著性概率Sig=0.002<0.01,回歸模型非常顯著。系數(shù)b1,b2,b3,b4相應(yīng)的顯著性概率分別為0.753,0.730,0.214,0.381,它們均大于0.05,所以沒有一個(gè)變量在模型中是重要變量,因此需要逐步回歸法對(duì)變量進(jìn)行重新篩選,由逐步回歸法重新建立回歸模型,得到的回歸模型為:

    y=634675.398+791.836x1 (2-4)

    第一模型的Sig=0.002,第二模型的Sig=0.000,第二模型的回歸檢驗(yàn)比第一模型具有更高的顯著性。

    第二模型的系數(shù)相應(yīng)的顯著性概率為0.000,具有非常高的顯著性,即是非常重要的變量。

    沒有引進(jìn)的變量x2,x3,x4對(duì)第二模型而言,它們的t檢驗(yàn)值分別為0.306(Sig=0.772>0.05),1.712(Sig=0.148>0.05),0.615(Sig=0.566>0.05),均為不重要的變量。綜上述結(jié)論,可以認(rèn)為第二模型是較理想的回歸模型。該模型反映出桂林市地區(qū)生產(chǎn)總值和入境旅游客流量呈正相關(guān),若當(dāng)年桂林市地區(qū)生產(chǎn)總值每增長(zhǎng)1個(gè)單位,入境旅游客流量就會(huì)增長(zhǎng)791.836個(gè)單位。

    (三)GM(1,1)模型的建立

    2008年受到汶川地震、金融危機(jī)等重大事件的影響,桂林市入境旅游人數(shù)大幅度下跌,從2009年開始,入境旅游人數(shù)才穩(wěn)步回升。如果使用2008年的數(shù)據(jù),對(duì)模型的建立有較大的影響,將會(huì)直接影響到預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。同時(shí),由于灰色預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)允許少到4個(gè),而且時(shí)間越接近的數(shù)據(jù)其影響程度越類似,因此,為了提高GM(1,1)模型預(yù)測(cè)的精確性,本文選取修正后的2009~2012年的桂林入境旅游游客量作為研究序列。

    將表1的數(shù)據(jù)代入(1)式得:

    x=x(1),x(2),…,x(n)=(1419452,1486202, 1643935, 1824141),

    則對(duì)x0進(jìn)行一次累加生成序列

    x=x(1),x(2),…,x(n)=x(m),x(2),…x(m)=(1419452,2905654,4549589,6373730),

    B=-2162553 1-3727621.5 1-5461659.5 1,Y=(1486202,1643935,1824141)

    BB=48401522019011.5 -113518834-11351834 3,

    BY=-193047950662984954278,a,b==(BB)BY=-0.1024601961263722.287575155,

    則a=-0.102460196,b=1263722.287575155代入(2)式可得桂林市入境旅游客流量的灰色預(yù)測(cè)模型為:

    (t+1)=13753239.5e-12333787.5 (2-5)

    (四)GM(1,1)模型的檢驗(yàn)

    通過模型的殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn),可知,其相對(duì)誤差都小于0.05,均方差比值和小誤差概率的精度都是一級(jí)。因此,模型的預(yù)測(cè)精度的可靠比較高,可用于桂林市入境旅游客流量的預(yù)測(cè)。

    (五)預(yù)測(cè)模型的對(duì)比分析

    由以上的分析可知,桂林市入境客流量的多元線性回歸模型和GM(1,1)模型都能反映出未來一定時(shí)期內(nèi)桂林市入境客流量增長(zhǎng)的趨勢(shì)和水平,分別利用多元線性回歸模型和GM(1,1)模型對(duì)桂林市2009~2012年入境客流量進(jìn)行擬合。

    表3 2009~2012年桂林市入境旅游客流量擬合值與真實(shí)值對(duì)比表

    將2009~2012年桂林市入境客流量擬合值與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比,兩個(gè)模型均能夠較好擬合這4年桂林市入境客流量的基本客流程度。但是比較相對(duì)誤差值,由表3可知,GM(1,1)模型預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為0.1%,而多元線性回歸模型預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為1.795%??梢姡珿M(1,1)模型的預(yù)測(cè)效果在整體上優(yōu)于多元線性回歸模型。因此,本文采用GM(1,1)模型對(duì)2013~2017年的入境旅游客源量進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果見表4。

    表4 桂林市入境旅游客流量GM(1,1)模型預(yù)測(cè)

    三、結(jié)束語

    本文以2005~2012年桂林市入境客流量和其他相關(guān)數(shù)據(jù)為對(duì)象,建立兩個(gè)不同類型的入境客流量預(yù)測(cè)模型,在多元線性回歸預(yù)測(cè)模型中,選取與入境客流量關(guān)系比較密切的4因素建立的回歸方程夸大所選取因素的作用,忽略其他相關(guān)因素的影響,預(yù)測(cè)精度相比GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)桂林市入境旅游客流量要低。因此,GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型能比較準(zhǔn)確的反映出規(guī)律入境旅游人數(shù)的變化規(guī)律,對(duì)旅游發(fā)展的研究中具有很大的參考價(jià)值。

    從GM(1,1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果看,在今后的一定時(shí)期內(nèi),桂林市入境旅游客流如果沒有國內(nèi)外大事件的影響,入境客流的規(guī)模在未來幾年內(nèi)將會(huì)有較大幅度地提高。因此,桂林市的入境旅游產(chǎn)業(yè)具有較大的發(fā)展?jié)摿?,旅游管理部門要積極應(yīng)對(duì)快速增長(zhǎng)的入境旅游客流量,必須加強(qiáng)重點(diǎn)旅游景區(qū)和相關(guān)旅游設(shè)施的建設(shè),完善的各項(xiàng)服務(wù),為旅客創(chuàng)建一個(gè)舒適的旅游環(huán)境,盡可能地完善入境客流增長(zhǎng)的每個(gè)環(huán)節(jié),提高旅游產(chǎn)品的質(zhì)量與旅游接待的水平,更好地促進(jìn)桂林市入境旅游事業(yè)的發(fā)展。

    參考文獻(xiàn)

    [1]朱曉華,楊秀春,蔡運(yùn)龍.基于灰色系統(tǒng)理論的旅游客源預(yù)測(cè)模型—以中國入境旅游客源為例[J].經(jīng)濟(jì)地理.2005(2):232-235.

    [2]鄧聚龍.灰色理論基礎(chǔ)[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社.2002.

    [3]楊名桂,楊曉霞.基于灰色預(yù)測(cè)模型的重慶市入境旅游客流量預(yù)測(cè)[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版).2010(3):260-263.

    作者簡(jiǎn)介:江偉(1972-),男,講師,工程碩士,研究方向:金融統(tǒng)計(jì)、互聯(lián)網(wǎng)金融。

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