李 明

（蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 教務(wù)處，江蘇 蘇州 215104）

1 問題的提出

“上有天堂，下有蘇杭”在民間流傳甚廣。蘇州是一座擁有2 500多年歷史的園林古城。據(jù)《蘇州市情市力2016》報(bào)告顯示，截至2015年底，蘇州市旅游業(yè)總收入1 863.6億元，GDP 14 504.07億元，蘇州市旅游業(yè)總收入占城市GDP的12.8%[1]，其“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”帶動(dòng)了整個(gè)蘇州經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，掌控蘇州游客流量的動(dòng)態(tài)反應(yīng)，有利于合理調(diào)度和配置資源，促進(jìn)蘇州發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì)。

旅游業(yè)具有很強(qiáng)的季節(jié)性。旅游旺季，景點(diǎn)、賓館、酒店、游樂場所人滿為患，給蘇州古城資源保護(hù)和旅游服務(wù)帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)；旅游淡季，景點(diǎn)、賓館、酒店、游樂場所游客稀少，又造成設(shè)施和人力資源的浪費(fèi)。因此，準(zhǔn)確預(yù)測游客流量，建立一個(gè)能反映季節(jié)性影響的游客流量預(yù)測模型，對蘇州旅游健康持續(xù)發(fā)展具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義[2]。

國內(nèi)外關(guān)于游客流量預(yù)測的方法主要采用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型、時(shí)間序列模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、客流量本底趨勢線分析等[3]，但這些方法存在耗時(shí)耗力、確定影響因子困難、模型收斂速度較慢、預(yù)測結(jié)果易形成局部最優(yōu)等問題，往往不夠精確，實(shí)用性不強(qiáng)。為解決這些問題，考慮使用數(shù)據(jù)趨勢外推法，對存在長期趨勢且季節(jié)性很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采取剔除長期趨勢的預(yù)處理，通過計(jì)算季節(jié)指數(shù)，再配合線性回歸方程，利用線性方程外推模擬和擬合數(shù)據(jù)季節(jié)性變化情況，可實(shí)現(xiàn)季節(jié)性預(yù)測的目的。

季節(jié)性預(yù)測模型屬于定量預(yù)測方法，是以月度或季度為觀測單位、按照一定時(shí)間順序排列的一組觀測值，通常具有年度周期變化規(guī)律。周期變化這一核心特征蘊(yùn)含著大量的經(jīng)濟(jì)客觀規(guī)律，是季節(jié)性數(shù)據(jù)分析、建模和預(yù)測的關(guān)鍵點(diǎn)。如何解決周期性預(yù)測中的多步預(yù)測問題，并最終確保周期內(nèi)每個(gè)預(yù)測點(diǎn)都獲得較高的精度，成為建立季節(jié)性預(yù)測模型的關(guān)鍵。

2 模型構(gòu)建與求解

2.1 建模思想

季節(jié)性模型的構(gòu)建需要模擬和擬合季節(jié)性變化規(guī)律，以確保預(yù)測下一個(gè)周期各數(shù)據(jù)點(diǎn)值的精度。季節(jié)性數(shù)據(jù)具有高度復(fù)雜非線性結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，影響觀測值變化的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，歸納起來大致分為四種因素的綜合作用，分別是長期趨勢T、季節(jié)變動(dòng)S、循環(huán)波動(dòng)C和不規(guī)則變動(dòng)I，各變動(dòng)因素的關(guān)系為y=T×S×C×I，且各年度的不規(guī)則變動(dòng)I彼此獨(dú)立。通過計(jì)算移動(dòng)平均消除季節(jié)變動(dòng)S和不規(guī)則波動(dòng)I，使數(shù)據(jù)只包含長期趨勢T和循環(huán)波動(dòng)C，即通過計(jì)算移動(dòng)平均比率消除長期趨勢T和循環(huán)波動(dòng)C，使數(shù)據(jù)只包含季節(jié)變動(dòng)S和不規(guī)則變動(dòng)I，即再計(jì)算移動(dòng)平均比率同月平均數(shù)消除不規(guī)則波動(dòng)I的影響，最終只剩下季節(jié)變動(dòng)因素S[4]。

2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自于2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量實(shí)際觀測值（見表1）。

表1 2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量實(shí)際觀測值 萬人次

2.3 數(shù)據(jù)分析與處理

利用表1作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將月份和國內(nèi)游客流量（萬人次）分別作為橫軸和縱軸，將5年每個(gè)月國內(nèi)游客流量以折線方式表示，如圖1所示。

圖1 2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量折線

由圖1可知，數(shù)據(jù)包括兩種變動(dòng)：季節(jié)性變動(dòng)情況明顯，以年度為周期變動(dòng)，其中5月和10月為旅游旺季，符合我國“五一”國際勞動(dòng)節(jié)及“十一”國慶旅游黃金周的國情，這兩個(gè)月的旅游人數(shù)勢必會急劇增加；趨勢變動(dòng)向好，游客流量呈逐年遞增趨勢。

計(jì)算2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量移動(dòng)平均數(shù)。運(yùn)用移動(dòng)平滑法進(jìn)行12項(xiàng)移動(dòng)平均，根據(jù)“中心化”處理再進(jìn)行2項(xiàng)平移，得到移動(dòng)平均數(shù)（見表2）。

表2 2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量移動(dòng)平均數(shù) 萬人次

計(jì)算2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量移動(dòng)平均比率和同月平均比率。將表1中12個(gè)月實(shí)際觀測值除以相應(yīng)“中心化”移動(dòng)平均值，從而得到同月平均比率（見表3）。

表3 2013—2017年蘇州國內(nèi)游客流量移動(dòng)平均比率和同月平均比率 %

由于總的月平均比率之和為1 199.94，不等于1 200，因而需要作出修正，其修正系數(shù)為：1.000048。

經(jīng)過修正后，可得蘇州國內(nèi)游客流量12個(gè)月季節(jié)指數(shù)值（見表4）。

表4 蘇州國內(nèi)游客流量12個(gè)月季節(jié)指數(shù)值 %

由表4可知，5月、10月和12月屬于旺季，1月、2月和8月屬于淡季，這與圖1所顯示的情況完全吻合[5]。

配合線性回歸方程。以時(shí)間t為自變量，以國內(nèi)游客流量（萬人次）為因變量，可求得線性回歸方程[6]為：

回歸方程需要經(jīng)過方差分析和檢驗(yàn)，結(jié)果見表5～表6。

表5 方差分析

表6 檢 驗(yàn)

2.4 預(yù)測結(jié)果分析

根據(jù)線性回歸方程y=687.8891+5.5641t，可預(yù)測2018年1—12月蘇州國內(nèi)游客流量，此時(shí)t的取值應(yīng)從第61至第72個(gè)月，即分別取t=61, 62, …, 72代入回歸方程中，得到2018年1—12月的線性趨勢值，根據(jù)季節(jié)指數(shù)，相乘可得出2018年蘇州國內(nèi)游客流量季節(jié)性預(yù)測值（見表7）。

將預(yù)測所得2018年數(shù)據(jù)和2013—2017年數(shù)據(jù)以折線表示（見圖2），結(jié)果呈現(xiàn)季節(jié)性周期變化規(guī)律，模型擬合較好。

將2018年1—4月蘇州國內(nèi)游客流量預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行對比，可得到預(yù)測值的相對誤差[7]，即預(yù)測值的相對誤差=（預(yù)測值-實(shí)際值）/實(shí)際值，由此可得2018年蘇州國內(nèi)游客流量季節(jié)性預(yù)測值的相對誤差（見表8）。2018年蘇州國內(nèi)游客流量預(yù)測值與實(shí)際值以折線表示，如圖3所示。

表7 2018年蘇州國內(nèi)游客流量季節(jié)性預(yù)測值

圖2 2018年蘇州國內(nèi)游客流量預(yù)測值折線

表8 2018年蘇州國內(nèi)游客流量季節(jié)性預(yù)測值的相對誤差

圖3 2018年蘇州國內(nèi)游客流量預(yù)測值與實(shí)際值比較

3 結(jié) 語

季節(jié)性預(yù)測模型求解簡單，精度高，操作簡便，不受專業(yè)軟件的限制，采用常規(guī)的EXCEL軟件即可實(shí)現(xiàn)，很好地解決了以周期變化特點(diǎn)為核心特征的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。季節(jié)性預(yù)測模型預(yù)測出2018年蘇州國內(nèi)游客流量，為政府系統(tǒng)調(diào)度和合理分配資源提供參考，為解決周期性經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象提供了一種預(yù)測擬合精度較高的求解方法。

除受季節(jié)性因素影響外，游客流量還受到經(jīng)濟(jì)、政治、地理環(huán)境、營銷策略等多種因素共同作用的影響，因而下一步應(yīng)關(guān)注多元復(fù)雜組合式預(yù)測模型精度的探索，開發(fā)旅游市場信息。政府機(jī)構(gòu)和旅游企業(yè)應(yīng)建立每月、每季度、每年的旅游統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，搭建各景區(qū)游客流量預(yù)測系統(tǒng)平臺，根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)做到事前部署、提前調(diào)控；研究者根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)合定性分析，構(gòu)建適時(shí)、適用的動(dòng)態(tài)預(yù)測模型，完善預(yù)測系統(tǒng)平臺算法，擴(kuò)大旅游活動(dòng)整體綜合效應(yīng)。