【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 從圖可以看出，當(dāng) α1=，修勻效果最好，曲線比較平 坦；但 α2=，修勻效果居中； α3=，修勻效果 最小。 不同 α取值下的預(yù)測(cè)： 可見(jiàn)， α取值不同，預(yù)測(cè)結(jié)果相差甚大，為了確定適當(dāng)?shù)? α，需要分別計(jì)算不同 α取值下的各自 誤差平方和 (SSE)， 最后確定 SSE最小的 α是最理想的。 手工計(jì)算比較繁瑣，一些計(jì)算機(jī)軟件如 SPSS會(huì)自動(dòng)給出最 合理的 α值。 本例中， α=， SSE值最小，因而預(yù)測(cè)結(jié)果應(yīng)為 。 2. 二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 二次指數(shù)平滑法適用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)存在明顯線性趨勢(shì)時(shí)的 預(yù)測(cè)。 二次指數(shù)平滑法是指在一次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平 滑，其基本公式可以表達(dá)為： 式中， 代表本期二次指數(shù)平滑值， 為本期一次指數(shù)平 滑值， 為上一期二次指數(shù)平滑值， α為平滑系數(shù) （ 0≤α≤1）。 二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型為： 其中， ? 案例的二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)： 先計(jì)算待定系數(shù) at和 bt： 于是，預(yù)測(cè)模型可以寫(xiě)成： 據(jù)預(yù)測(cè)模型，可以對(duì) 2023年進(jìn)行預(yù)測(cè)： ? 二次指數(shù)平滑計(jì)算表 3. 三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法 三次指數(shù)平滑法適用于時(shí)間序列呈現(xiàn)二次曲線變動(dòng)趨勢(shì)時(shí)的 預(yù)測(cè)。 三次指數(shù)平滑是在二次指數(shù)平滑的基礎(chǔ)上再進(jìn)行一次平滑， 其計(jì)算公式為： 三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型為： 其中， 2023 2023 2023 2023 2023 二次移動(dòng)平均模型 3962934 4337657 4712379 5087102 5461824 二次指數(shù)平滑模型 3957530 4294974 4632418 4969862 5307306 GM（ 1, 1）模型 3668668 4001480 4364484 4760419 5192272 ARIMA（ 1, 1,1）模型 3925397 4368327 4767167 5249124 5756230 GMARIMA組合模型 3795009 4182023 4562652 5000920 5469806 表 2 福建省入境游客量預(yù)測(cè)（ 20232023年） 資料來(lái)源：余雅玲，楊建明 . 基于多種模型的福建省入境游客量 量預(yù)測(cè) . 旅游論壇， 2023， 5（ 5）： 8286. 移動(dòng)平均預(yù)測(cè)和指數(shù)平滑預(yù)測(cè)旅游研究實(shí)例： 從圖的擬合過(guò)程可以看出，灰色預(yù)測(cè)模型的擬合過(guò)程是一條 光滑的直線，在時(shí)間序列出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，擬合效果較差。 ARIMA模型的擬合過(guò)程為波動(dòng)性曲線，但擬合過(guò)程具有滯 后的特點(diǎn)。 GMARIMA組合模型可望綜合 GM (1, 1) 和 ARIM A (1, 1, 1) 模型的各自優(yōu)點(diǎn)，達(dá)到較佳的預(yù)測(cè)效果。 圖 1 GM(1,1)模型的擬合過(guò)程 圖 2 ARIMA(1,1,1)模型的擬合過(guò)程 050100150200250300350400入境游客量(萬(wàn)人次)原始數(shù)據(jù) GM(1,1)模 型1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 0年 份050100150200250300350400入境游客量(萬(wàn)人次)原始數(shù)據(jù) ARIMA(1,1,1)模 型1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 5 2 0 0 0 2 0 0 5 2 0 1 0年 份 （三）動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型 1. 特點(diǎn) : 了解過(guò)去，預(yù)測(cè)未來(lái) 時(shí)間序列分析法的特點(diǎn)是，假定影響未來(lái)市場(chǎng)需求和銷售 量的各種因素與過(guò)去的影響因素大體相似，并且產(chǎn)品的需求 形態(tài)有一定的規(guī)律可循。 因而，只要將時(shí)間序列的傾向性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，加以延 伸，便可以推測(cè)出市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì)，從而做出預(yù)測(cè)。 2. 局限性 : 僅適用于短期或中期預(yù)測(cè) 注意，在下列情況發(fā)生時(shí)，不宜采用該方法 { a. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化波動(dòng)很大 b. 市場(chǎng)環(huán)境變化很大 c. 國(guó)家的經(jīng)濟(jì)政策有重大變化 d. 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)生轉(zhuǎn)折 3. 動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用 (a) 推測(cè)旅游企業(yè)的未來(lái)發(fā)展速度 計(jì)算平均增長(zhǎng)速度的公式為 : 其中 ,q為平均發(fā)展速度 , q1為平均增長(zhǎng)速度， an為后一時(shí)期 發(fā)展水平， am為前一時(shí)期發(fā)展水平， n 為后一時(shí)期， m為前 一時(shí)期。 該公式可用于計(jì)算旅游企業(yè)某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)若干時(shí)期的平均發(fā)展 速度和平均增長(zhǎng)速度。 an= amq (nm) (b) 推測(cè)旅游指標(biāo)的未來(lái)發(fā)展水平 該公式可用于推測(cè)旅游企業(yè)某一指標(biāo)報(bào)告期的發(fā)展水平 (b) 推測(cè)為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)而需要的時(shí)間 nm= lg an am lgq 該公式可用于推測(cè)旅游企業(yè)為實(shí)現(xiàn)某一既定指標(biāo)值所需要的時(shí)間 lglogarithm lnnatual logarithm 案例 : HG旅行社票務(wù)部 2023~2023年 營(yíng)業(yè)收入狀況 時(shí)間 2023年 2023年 2023年 2023年 1月 4月 7月 10月 12月 合計(jì) 1) 可運(yùn)用動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè) 2023年的指標(biāo)，計(jì)算如下 : 平均發(fā)展速度 平均增長(zhǎng)速度 q1=() 100%=% 預(yù)測(cè) 2023年的發(fā)展水平為： 即 HG旅行社 2023年票務(wù)部的營(yíng)業(yè)收入預(yù)測(cè)值為 。 2) 預(yù)測(cè)若要實(shí)現(xiàn)票務(wù)收入 1500萬(wàn)元尚需幾年 設(shè)第 n年將實(shí)現(xiàn)票務(wù)收入 1500萬(wàn)元 即 an=1500萬(wàn)元 據(jù)公式 即若要實(shí)現(xiàn)票務(wù)收入 1500萬(wàn)元尚需 。 （四）季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)模型 1. 季節(jié)變動(dòng)分析 (1) 季節(jié)變動(dòng) 季節(jié)變動(dòng)因素是指由于自然條件 ﹑ 社會(huì)條件的影響 , 客觀現(xiàn)象在一年內(nèi)隨著季節(jié)變動(dòng)而產(chǎn)生的周期性變動(dòng)。這種 變動(dòng)是年復(fù)一年重復(fù)出現(xiàn)的。 (2) 旅游季節(jié)變動(dòng) 旅游旺 ﹑ 淡季 2. 季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)模型 （ 1）季節(jié)指數(shù)的計(jì)算 季節(jié)指數(shù)是常用的表現(xiàn)季節(jié)變動(dòng)的指標(biāo)。 月平均數(shù) ——所收集到的數(shù)年資料的數(shù)個(gè)同月平均值，每 月一個(gè)，共 12個(gè)。 總平均數(shù) ——所收集到的 ﹑ 數(shù)年資料的 ﹑ 所有月度數(shù)值的 平均數(shù)，只有 1個(gè)。 季節(jié)指數(shù) ——通常以 100%為界限，季節(jié)指數(shù)大于 100% 則為 旺季 。 季節(jié)指數(shù)小于 100%則為 淡季 . 季節(jié)指數(shù)比較接近 100%的月份，稱為 平 季 ，或 小淡季 ﹑ 小旺季 。 （ 2）季節(jié)變動(dòng)預(yù)測(cè)模型 一般利用季節(jié)指數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算，如前述案例中 : 1月份的季節(jié)指數(shù) =(+++)/( +++)/12 = % 2023年 1月份營(yíng)業(yè)收入的預(yù)測(cè)值