旅游動(dòng)態(tài)數(shù)列水平分析指標(biāo)與預(yù)測(cè)(編輯修改稿)
2025-01-21 21:24 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 , ∴∴查遞增速度查對(duì)表，并先計(jì)算：查遞增速度查對(duì)表，并先計(jì)算： ∑a t/a0＝（＝（60+65+70+75+80）） 247。50 ＝＝ 7 (或或 700%) 3/10/2023 34 查表得查表得 700%介于介于 %與與%之間之間 ,相應(yīng)的平均增長(zhǎng)速度相應(yīng)的平均增長(zhǎng)速度介于介于 %與與 %之間。運(yùn)用插值之間。運(yùn)用插值法可得到具體的數(shù)值法可得到具體的數(shù)值 % 。說(shuō)明。說(shuō)明5年的平均增長(zhǎng)速度為年的平均增長(zhǎng)速度為 %。 3/10/2023 35（二）平均增長(zhǎng)速度（二）平均增長(zhǎng)速度平均增長(zhǎng)速度平均增長(zhǎng)速度 = 平均發(fā)展速度平均發(fā)展速度 1 （二）平均增長(zhǎng)速度（二）平均增長(zhǎng)速度 平均增長(zhǎng)速度平均增長(zhǎng)速度 = 平均發(fā)展速度平均發(fā)展速度 1 3/10/2023 36第四節(jié) 旅游長(zhǎng)期趨勢(shì)的測(cè)定與預(yù)測(cè) 一、影響因素及分解模型一、影響因素及分解模型 二、間隔擴(kuò)大法二、間隔擴(kuò)大法 三、移動(dòng)平均法三、移動(dòng)平均法 四、指數(shù)平滑法四、指數(shù)平滑法五、最小平方法五、最小平方法3/10/2023 37一、動(dòng)態(tài)數(shù)列的影響因素及其分解模型一、動(dòng)態(tài)數(shù)列的影響因素及其分解模型 ㈠因素的確定㈠因素的確定 (以 T表示 ) trend 由各個(gè)時(shí)期普遍和長(zhǎng)期起作用的基本因由各個(gè)時(shí)期普遍和長(zhǎng)期起作用的基本因素引起的變動(dòng)素引起的變動(dòng) 。 在相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，呈現(xiàn)的持續(xù)上升或下降的發(fā)展勢(shì)態(tài) 。 (以以 S表示表示 ) seasonality 受自然季節(jié)和社會(huì)因素引起的有規(guī)律的周期受自然季節(jié)和社會(huì)因素引起的有規(guī)律的周期性波動(dòng)。性波動(dòng)。 季節(jié)變動(dòng)的周期通常為一年季節(jié)變動(dòng)的周期通常為一年3/10/2023 38 (以以 C表示表示 ) Cyclical fluctuation 近乎規(guī)律性盛衰交替變動(dòng) （ 從低至高再?gòu)母咧恋偷闹芏鴱?fù)始變動(dòng) ） 。 (以以 I表示表示 ) Irregular variations 也即剩余變動(dòng)或隨機(jī)變動(dòng)。也即剩余變動(dòng)或隨機(jī)變動(dòng)。 (random) 由偶然因素引起的一種隨機(jī)波動(dòng)。由偶然因素引起的一種隨機(jī)波動(dòng)。 3/10/2023 39㈡因素的構(gòu)成模型㈡因素的構(gòu)成模型 ：乘法模型： Yt＝＝ TtS tC tI t ：加法模型： Yt＝＝ Tt＋＋ St＋＋ Ct＋＋ It ：乘加模型： Yt＝＝ TtS t＋＋ CtI t式中式中 Yt為動(dòng)態(tài)數(shù)列在為動(dòng)態(tài)數(shù)列在 t期發(fā)展水平期發(fā)展水平 , Tt、 St、 Ct、 It分別表示分別表示 t期的趨勢(shì)值、季節(jié)期的趨勢(shì)值、季節(jié)變差、循環(huán)變差、不規(guī)則變差。變差、循環(huán)變差、不規(guī)則變差。3/10/2023 40二、間隔擴(kuò)大法 月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12接待人數(shù)（千人） 20 15 25 20 25 30 25 45 35 45 40 35某旅行社 08年各月旅游人數(shù)例 通過(guò)擴(kuò)大時(shí)間間隔，編制成如下新的動(dòng)態(tài)數(shù)列： 季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度接待人數(shù)（千人）20 25 35 403/10/2023 41三、移動(dòng)平均法 moving average ?采用逐項(xiàng)遞推移動(dòng)的方法，分別計(jì)算一系列移動(dòng)的序時(shí)平均數(shù)，形成一個(gè)新的派生的序時(shí)平均數(shù)。1. 設(shè)移動(dòng)間隔為 k(1kt),則 t期的 移動(dòng)平均值 為 +1期為：3/10/2023 42四、指數(shù)平滑法 以一段時(shí)期的預(yù)測(cè)值與觀察值的線性組合作為 t+1的預(yù)測(cè)值，其預(yù)測(cè)模型為?為平滑系數(shù)為平滑系數(shù) (0?1)Exponential Smoothing， ES 3/10/2023 43五、最小平方法 對(duì)原有動(dòng)態(tài)數(shù)列 配合一條適當(dāng)?shù)内厔?shì)線 來(lái)進(jìn)行修勻。這條趨勢(shì)線必須滿足最基本的要求。即 ：least square method 3/10/2023 44㈠ 直線方程 當(dāng) 現(xiàn)象的發(fā)展，呈明顯的上升或下降趨勢(shì)，其逐期增長(zhǎng)量大體上相等時(shí)。 該方程的一般形式為 ：?代入3/10/2023 45求偏導(dǎo)，得到以下聯(lián)立方程組：為使計(jì)算方便，可設(shè) t: 奇數(shù)項(xiàng) ：偶數(shù)項(xiàng) ：這樣使 ， 即上述方程組可簡(jiǎn)化為：3/10/2023 463/10/2023 47㈡ 拋物線方程 當(dāng) 現(xiàn)象的發(fā)展，逐期增長(zhǎng)量的增長(zhǎng)量（即二級(jí)增長(zhǎng)量）大體上相同時(shí) 。例題見(jiàn)教材 P1763/10/2023 48㈢ 指數(shù)曲線方程例題見(jiàn)教材 P178當(dāng) 現(xiàn)象的發(fā)展，環(huán)比增長(zhǎng)速度大體上相等時(shí) 。該方程的一般形式為 ：3/10/2023 49 第五節(jié) 季度變動(dòng)的測(cè)定與預(yù)測(cè) 測(cè)定季節(jié)變動(dòng)的方法有二種測(cè) 定季節(jié)變動(dòng)的資料時(shí)間至少要有三個(gè)周期以上，如季節(jié)資料，至少要有 12季，月度資料至少要有 36個(gè)月等，以避免資料太少而產(chǎn)生偶然性。按 月平均法，不考慮長(zhǎng)期趨勢(shì)的影響 (假定不存在長(zhǎng)期趨勢(shì) )，直接利用原始動(dòng)態(tài)數(shù)列來(lái)計(jì)算；移 動(dòng)平均趨勢(shì)剔除法，即考慮長(zhǎng)期趨勢(shì)的存在，剔除其影響后再進(jìn)行計(jì)算，故常用此法。3/10/2023 50一、按月平均法測(cè)定季節(jié)變動(dòng)
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