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        基于時序模型的旅游地客流量的分析預(yù)測

        2019-06-20 11:27:10
        廣東蠶業(yè) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:谷值客流量月度

        彭 雯

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        基于時序模型的旅游地客流量的分析預(yù)測

        彭雯

        (長江職業(yè)學(xué)院 湖北武漢 430074)

        文章對旅游地客流量預(yù)測問題,利用時間序列分析中的不同模型對上海市連續(xù)多個季度的入境旅游數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。通過對照得到文章采用的預(yù)測方法與實際數(shù)據(jù)吻合度較高,并給出未來幾個季度數(shù)據(jù)的預(yù)測,為旅游行業(yè)實施科學(xué)化管理提供了參考。

        時間序列分析;客流量;季節(jié)性模型

        近年來,我國旅游業(yè)對GDP的貢獻率持續(xù)增長。2017年,我國旅游業(yè)對GDP的綜合貢獻率為9.13 萬億元,占GDP總量的11.04 %,與2014年相比,旅游業(yè)對GDP的綜合貢獻增長了2.52 萬億元,旅游業(yè)對經(jīng)濟增長的拉動作用加強。隨著智慧旅游的興起,旅游產(chǎn)業(yè)的規(guī)模和效益都在急劇提升,從而對產(chǎn)業(yè)的管理和決策工作提出了新的挑戰(zhàn)。無論是一個國家還是一個地區(qū),要保持旅游產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展,就必須高舉科學(xué)管理的旗幟,以科學(xué)的方法對產(chǎn)業(yè)進行管理,對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測,從而更清晰的把握市場規(guī)律。

        1 旅游地客流量數(shù)據(jù)的分析預(yù)測

        我們調(diào)取了上海市近年來連續(xù)多個月份接待入境旅游者人數(shù)(數(shù)據(jù)來源于上海旅游網(wǎng)http://lyw. sh. gov. cn)。由于按月統(tǒng)計的旅游統(tǒng)計月報中含多項指標(biāo),現(xiàn)僅將我們所關(guān)心的接待入境旅游者人數(shù)提取2011年1月~2018年9月共計93 個月度數(shù)據(jù)作為分析樣本。數(shù)據(jù)顯示每年4、5月以及10 月前后達到峰值。峰值出現(xiàn)在這幾個月份的原因是,四五月正值草長鶯飛的春季且含五一長假,所以人數(shù)出現(xiàn)顯著的增長,10 月恰值金秋加上期間穿插國慶中秋等重要節(jié)日,旅游人數(shù)也達到峰值。另外,幾乎每年2月前后達到最低值,這是因為一般農(nóng)歷春節(jié)恰在2月左右,出游人較少,大部分人選擇回到家鄉(xiāng)忙年。整個序列圖表明盡管近幾年赴上海游玩的人數(shù)無論是峰值還是谷值無重大變化,但具體到每年呈現(xiàn)比較明顯的季節(jié)性周期性特征。

        采用時間序列分析方法對樣本數(shù)據(jù)間的內(nèi)在相關(guān)性和規(guī)律進行探索,從而產(chǎn)生預(yù)測結(jié)果。預(yù)測結(jié)果中既包含了與訓(xùn)練樣本相同時間點的擬合值也包括了所關(guān)心的未來某些時間點的預(yù)測值,其中前者是用以觀察預(yù)測樣本與訓(xùn)練樣本之間的偏差,從而明確該預(yù)測的可信度。若預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果相差較小,則后者也就是未來時間點的預(yù)測值是有參考意義的,否則就是沒有參考意義的。我們采用SPSS時間序列分析模塊中的指數(shù)平滑法,并針對性地采用季節(jié)性模型來對訓(xùn)練樣本進行分析預(yù)測。

        預(yù)測數(shù)據(jù)曲線不但包含了對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的擬合,還包含了對2018.10 -2019.6不在樣本期的各月度人數(shù)的預(yù)測。在開始階段(2011年1月~2011年9月)可用數(shù)據(jù)較少而導(dǎo)致擬合結(jié)果與樣本的數(shù)據(jù)線相差較大,隨后時間序列預(yù)測模型學(xué)習(xí)到了樣本數(shù)據(jù)的時序規(guī)律,尤其是其周期性的特征。擬合折線很好地把握住了樣本折線的波動規(guī)律,二者貼合非常緊密。尤其是樣本數(shù)據(jù)處于局部峰值和谷值的月度均被準(zhǔn)確捕捉,只是數(shù)值上有一定出入。對應(yīng)93 個月度數(shù)據(jù)預(yù)測值和真實值的具體對比結(jié)果限于篇幅我們僅呈現(xiàn)2013年6月~2014年5月12 個月度的對比情況,如表一所示。其中誤差采取實際值與預(yù)測值之間差的絕對值來度量。

        表1  2013年6月~2014年5月預(yù)測值和實際值的對比

        由表1看出,預(yù)測值與實際值的誤差在大多數(shù)情況下都小于15 000的,誤差最小時僅為770。這12個月度的平均誤差為18 380,之所以這么高是因為對峰值處,即2013年10月以及谷值處,即2014年2這兩個月度的預(yù)測誤差較大,分別為37 827和79 419。出現(xiàn)這種情況的原因是,峰值和谷值都屬于樣本數(shù)據(jù)集的異常值,是樣本數(shù)據(jù)本身規(guī)律很難解釋的數(shù)值,所以預(yù)測模型在學(xué)習(xí)時無法依據(jù)掌握的樣本數(shù)據(jù)的一般性波動規(guī)律精確地預(yù)測具體的峰值和谷值。若刨開這兩個月度數(shù)據(jù),其余10個月的平均誤差則僅為8 622。

        2 小結(jié)

        旅游地客流量的預(yù)測問題是對旅游行業(yè)實施科學(xué)化管理,大數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán)。其結(jié)果既會影響旅游相關(guān)部門的整體規(guī)劃和方針制定,也會影響相關(guān)產(chǎn)業(yè)的布局和發(fā)展。在實施預(yù)測時,不同預(yù)測方法要注意其原理的差異和適用問題的類型。從本文的討論來看,時間序列分析方法善于對大規(guī)模且有著一定周期性變化的數(shù)據(jù)進行分析并掌握規(guī)律,從而進行較準(zhǔn)確的預(yù)測,為為旅游行業(yè)實施科學(xué)化管理提供了參考。

        [1]崔廣才,趙鑫焱,左思源,等.基于時間序列分析的獨居老人活動量研究[J].吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版),2016,34(5):427-433.

        [2]何延治.基于時間序列分析的吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測模型[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(10):478-479.

        [3]邱華旭,黃張裕,鄭建雷,等.基于分形原理的時間序列分析及預(yù)測研究[J].東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2013,43(11):334- 337.

        10.3969/j.issn.2095-1205.2019.04.82

        彭雯(1982- ),女,湖北赤壁人,長江職業(yè)學(xué)院副教授,研究方向:旅游管理、職業(yè)教育。

        F224

        C

        2095-1205(2019)04-138-02

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