第4章旅游需求预测.ppt

4.1.3旅游需求的决定因素 通常分为两个方面： 旅游客源地 旅游目的地 第九十四页，共一百四十三页。 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。 主要特征包括： 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—可自由支配收入与工作时间 职业和教育水平 资源和交通—知名度和可达性 价格和汇率—如全球金融危机的影响 第九十五页，共一百四十三页。 旅游目的地：供给部分 – 资源吸引力 – 交通便利性 – 价格和汇率 ? 汇率变动影响到国际旅游者对价格的看法，从而影响到旅游需求 – 旅游目的地货币汇率下跌，相当于旅游价格下跌，则旅游需求增加； – 旅游目的地货币汇率升高，相当于旅游价格升高，则旅游需求下降。 第九十六页，共一百四十三页。 结论： 只有客源地和目的地两者之间达成供需关系时，才能产生动机并实施旅游。 第九十七页，共一百四十三页。 旅游需求预测的资料从其来源可以分为第一手资料和第二手资料。 1.第一手资料。通过问卷调查、野外考察或从实验室获得，收集第一手资料的方法有调查法和观察法。调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普查等。观察法：直接观察、实际痕迹测量和行为记录法。 2.第二手资料：科研档案资料、地图、统计报表、人口普查资料等。来源：企业内部材料、旅游报刊、杂志、调研专辑和国际和区域旅游组织和专业市场调研机构年报表及其其他资料。 第九十八页，共一百四十三页。 4.1.4函数形式与需求弹性 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 第九十九页，共一百四十三页。 依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。常用模型为： 对数线性回归模型 指数模型 第一百页，共一百四十三页。 1.旅游需求价格弹性 旅游需求价格弹性系数是指旅游价格变化的百分数与旅游需求量变化的百分数的比值。 旅游需求的价格弹性系数可以分为三种情况： 当｜Edp｜1时，表明旅游需求弹性较大 当｜Edp｜1时，表明旅游需求弹性较小 当｜Edp｜=1，表明旅游需求弹性适中 一般说来，经济型旅游产品的弹性系数较小，豪华型旅游产品的弹性系数较大。 第一百零一页，共一百四十三页。 第四节、引力模型 第六十二页，共一百四十三页。 引力模型的发展 第六十三页，共一百四十三页。 第六十四页，共一百四十三页。 第六十五页，共一百四十三页。 第六十六页，共一百四十三页。 二、旅游研究中的引力模型 克郎篷（CramponLJ,1966)第一个清楚地证明了引力模型在旅游研究中的作用。 其模型为：Tij=GPiAj/Dij， 式中： Tij为客源地与目的地之间的旅行次数的某种量度； Pi为客源地人口规模、财富或旅行倾向的量度； Aj为目的地吸引力或容量的某重量度 Dij 为客源地与目的地之间的距离； G、b为经验参数. 第六十七页，共一百四十三页。 第六十八页，共一百四十三页。 第六十九页，共一百四十三页。 引力模型实例分析 影响北京游客量的因素分析： 受地理的空间分布、旅游者的收入水平、文化教育程度、职业、性别、年龄到京目地等因素影响。 北京市国内游客地区分布 2.预测模型的建立。 （1） 修改基本模型 Tij=GPiAi/Dij为： 地区 河北 辽宁 山东 江苏 湖北 黑龙江 四川 吉林 山西 湖南 上海 内蒙古 陕西 广东 河南 所占比例 12.35 10.30 6.91 5.45 5.40 5.02 5.02 4.82 4.80 3.84 3.52 3.4 3.02 3.0 5.25 第七十页，共一百四十三页。 TIJ=GX1αXβ2/dφij (i=1,2,3,,,27,j=1) TIJ某时段全国各地到北京的游客量； X1各地人均收入； X2各地到京距离； G, α,β,Φ为参数。 （2）建模数学方法。采用多元回归方法从影响北京的游客量的因素分析中，求参数。将上式两边