數(shù)模論文——海南省旅游需求預(yù)測(編輯修改稿)
2025-07-25 15:19 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 P=0，F(xiàn)=，=（接近于1），可見模型的擬合程度很高。因此 即 誤差分析：年份2003200420052006實際值預(yù)測值相對誤差年份2007200820092010實際值2060預(yù)測值相對誤差平均相對誤差==%平均相對誤差9%,所以精確度合格。進而對將來的5年進行預(yù)測：年份20112012201320142015預(yù)測值（三）線性回歸：由于2003年至2010年各影響因素及測度指標(biāo)有關(guān)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一定的遞增形式，故此采用多元線性回歸模型對其進行模擬與預(yù)測。設(shè)置旅游人數(shù)為y（預(yù)測目標(biāo)，因變量），公路里程為x1，綠化面積為x2，海南消費價格指數(shù)為x3（影響因素，自變量）。年份t旅游人數(shù)（萬人）y交通/公路里程（公里）x1環(huán)境/綠化面積（公頃）x2費用/海南消費價格指數(shù)（CPI）x320032087710220042087320052116220062190246661200722114482892008206022888487542009243664894710220102556149029設(shè)多元線性回歸模型為：建立模型： ,運用在Matlab求出標(biāo)準化樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗回歸方程，得到以下的回歸系數(shù)：得到模型的檢驗：Y=x*B運行結(jié)果：Y = +003 * ，回歸方程成功。所以，所得的回歸方程最終結(jié)果為：誤差分析：年份2003200420052006實際值預(yù)測值相對誤差年份2007200820092010實際值2060預(yù)測值相對誤差平均相對誤差==%平均相對誤差9%,所以精確度合格。（4） 綜合分析相對誤差分析：模型灰色模型時間序列線性回歸相對誤差%%%分析可知：各模型的擬合程度都較高，相對而言，時間序列的精確度最高。在實際問題中，如果將各種模型相互結(jié)合起來預(yù)測，會達到比較好的效果。在此我們研究的因果關(guān)系計量經(jīng)濟模型，具體內(nèi)容如下：因果關(guān)系計量經(jīng)濟模型是將影響旅游需求的主要因素考慮進去，如旅游者的可自由支配收入、旅游價格、替代旅游價格、旅行成本、旅游營銷費用等。其函數(shù)為： （1）是i國旅游者對目的國j的旅游需求；是客源國i真實的收入；P 是目的國j旅游產(chǎn)品價格；是客源國i的競爭對手j國的旅游價格；是旅行成本；是旅游目的國j針對旅游客源國i的營銷費用。 上式也可以寫為： （2）A是常數(shù)，是參數(shù)。 等式兩邊取對數(shù)，設(shè)，則上式可變?yōu)椋? （3）依據(jù)研究的對象不同而不同，它可表示為旅游收入、旅游者人數(shù)、旅游過夜天數(shù)、旅游者花費等；一般用旅游目的國的消費者價格指數(shù)來表示；一般用客源國的真實的國內(nèi)生產(chǎn)總值來表示；是競爭國的旅游價格的加權(quán)平均值；一般用平均的經(jīng)濟倉機票價格來表示；是營銷費用。；；CPI是消費價格指數(shù)；是i國與j國的外匯比率；j是目的國；i是客源國；k是同類地區(qū)的競爭對手；n是競爭對手總數(shù)；是到k國的旅游人數(shù)。是k國的市場份額。 式(3)中，是彈性系數(shù)，反映了價格、收入、替代價格、旅行成本、營銷費用變動對旅游需求的影響。其中，,為負，意味著需求隨價格與旅行成本成反向變動，即價格上升，需求量減少；價格下降，需求量增加；旅行成本增加，需求量減少；旅行成本減少，需求量增加。另外，,為正，意味著需求隨客源國收入、替代價格與營銷費用成正向變動，即客源國收入增加，需求增加；替代價格上升，需求增加；營銷費用增加，需求增加；反之亦然。模型的優(yōu)缺點：優(yōu)點：模型較好的反映了旅游需求與價格、收入、替代價格、旅行成本和營銷費用變動對旅游需求的影響。缺點：模型中的并不顯著，因為平均的經(jīng)濟艙機票價格不能很好的代替旅行成本。并且，模型在做定性分析中較好，至于定量分析可能就不是那么準確了，因為因變量之間不是絕對的無相關(guān)。此外，從現(xiàn)在各國的旅游發(fā)展來看，旅游需求是具有趨勢性的。旅游人次呈不斷上漲的趨勢。另外，旅游業(yè)是個非常脆弱的產(chǎn)業(yè)，任何政治、經(jīng)濟、社會風(fēng)氣等的變動都會造成巨大的影響。模型分析與改進：，據(jù)了解，在2005年海南引來32年一遇的臺風(fēng)——達維，致使當(dāng)年的數(shù)據(jù)發(fā)生了巨大的變化，因此，在模型建立的時候我們要加入虛擬變量來保證模型的準確性。 改進模型是在基本模型的基礎(chǔ)上，添加了趨勢變量與虛擬變量，使得模型更能反映旅游業(yè)
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