旅游4--旅游地理学电子.ppt

第四章 旅游需求预测 影响旅游需求的要素 旅游需求的时空分布 旅游需求预测模型 趋势外推模型 引力模型 特尔菲模型 第一节 影响旅游需求的要素 旅游需求定义：旅游需求是在一定时期内，一定价格上，旅游者愿意而且能够购买的旅游产品的数量，即旅游者对某一旅游目的地所需求的数量。 一、影响旅游需求的要素 主要有两方面影响： 旅游客源地：涉及到客源地旅游需要的水平和旅游者个人的情况。 旅游目的地：供给部分。 经济发展水平，决定性因素 人口特征（出生率，年龄，性别构成） 收入与闲暇 职业和教育水平 资源和交通 价格和汇率 二、旅游需求预测资料的获取 按资料的来源和性质分： 第一手资料 主要方法：调查法、观察法。 第二手资料 来源主要有三个： · 企业内部材料； · 旅游报刊、杂志、调研专辑； · 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研。 机构年报及其他资料 第二节 旅游需求的时空分布集中性 旅游需求的显著特点： 需求随时间变化而出现剧烈的变化；每一个旅游目的地都有自己相对稳定客源地。 一、旅游需求的时间分布集中性 季节性(时间)强度指数R 高峰指数 二、旅游需求的空间分布集中性 旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者的地理来源和强度。 其集中性可以用地理集中指数来定量分析。 第三节 旅游需求预测模型 趋势外推模型 结构模型 仿真模型 定性模型 四种模型的相关关系 实际应用、选择模型时主要考虑到精确性与时间、经费和其他资料限制之间的关系。精确性要求越高，所需要的时间、经费和其他资料越多；反之，精确性要求较低，投入的时间、经费和其他资料都较少。 第四节 趋势外推模型 一、简单回归分析 概述 一元线性回归是最简单也是最常用的趋势外推数学方法，在研究以年为时间单位的旅游需求量变化时较为常用。 其数学形式为： y＝a + bx 式中：y为因变量； x为自变量； a为常数项； b为y对x的回归系数。 二、时间序列模型 概述 一般而言，旅游需求的时间序列图形为季节性需求图形。 季节性交乘趋势的应用 · 方法概要。 · 举例分析：颐和园游客分月预测。 模型的应用加上科学的分析，能使预测更为准确有效，更好地为决策服务。 第五节 引力模型 一、引力模型的发展 1929年，赖利(Reilly W J )提出假定 天体物理学者司徒瓦特(Steward J Q )第一个指出这些概念和牛顿的万有引力定律的同型关系。1948年，司徒瓦特定义了两地间的“人口统计力”(demographic force) 经济学家齐普夫(Zipf G K) 于1949年创立了人类行为中的最少努力原则 艾萨德(Isard W)1960年提出的模型，对所有系统进行了阐述以及修正了社会引力模型 20世纪70年代初，英国地理学者威尔逊(Wilson A G)将引力模型和潜能模型混为一体，形成了放大的引力模型或称之为一般空间相互作用模型 二、旅游研究中的引力模型及其发展 克朗蓬(Crampon L J，1966)第一个清楚地证明引力模型在旅游研究中是有用的，他的基本引力模型，也是绝大多数其他研究者应用的基本引力模型是 Dij=G*(PiAj / Dij) 该式给出的引力模型的弱点： 模型无约束，也就是说模型预测的旅行次数没有上限。 模型有过高估计短途旅行次数和过低估计长途旅行次数的倾向。 解决的方法：发展有确定的实际上限的有约束模型和修正距离变量。 三、实例分析 保继刚(1986)利用北京市委政策研究室组织的国内游客抽样调查资料，建立起了全国各省、市、自治区到京游客量的预测引力模型，下面介绍这个工作，讨论引力模型的应用。 影响北京游客量的因素分析 旅游业是一项季节变动很强的行业，因此根据预测模型结果进行外推时一般不宜任意变动时间季节。北京6月份国内游客预测引力模型的建立，基于一次抽样调查的数据进行模拟，从实际应用角度来讲是不充分的，但作为一种方法论应用探讨，在没有更详实数据的情况下则是可行的。所以将模型限制在6月份。 第六节 特尔菲法 一、概述 特尔菲法是预测模型中最著名的也是最有争议的方法之一。当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要相当程度的主观判断时，趋势外推模型和结构模型都无能为力，这时就得凭借特尔菲法预测事件的发展。 特尔菲法最先由美国兰德公司(RAND Corporation)在