朱俊蓉,黃愛蓮
(廣西大學(xué) 商學(xué)院,南寧 530004)
入境旅游是指非本國居民跨越國界前往其他國家開展的旅游活動[1]。自1978 年改革開放以來,在政策引領(lǐng)和市場需求的推動下,中國旅游業(yè)選擇了“優(yōu)先發(fā)展入境旅游”的道路。大力發(fā)展入境旅游不僅能宣傳我國旅游整體形象,增進(jìn)與世界各國人民的友好交往,促進(jìn)對外開放,還能增加外匯收入,提高我國國際支付能力,促進(jìn)我國國民經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)有利增長。匯率作為兩國家價格的轉(zhuǎn)換指標(biāo),間接影響著外匯收入變動和宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。人民幣匯率的波動反映了我國各種貿(mào)易的相互影響[3]。旅游作為服務(wù)貿(mào)易,具有關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、涉及面廣的特點(diǎn)。人民幣匯率的變化會對東道國的旅游產(chǎn)品價格產(chǎn)生差異,進(jìn)而影響入境旅游市場的更新與繁榮,同時順延著旅游產(chǎn)業(yè)鏈,匯入各行業(yè),影響我國其他貿(mào)易的出口。入境旅游作為增加外匯收入和平衡國際收支的重要創(chuàng)匯方式,對我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要的社會意義和價值。故此,探討人民幣匯率與入境旅游收入的聯(lián)動特征,能夠研判人民幣匯率波動對入境旅游收入的影響,為我國入境旅游和人民幣升值實(shí)現(xiàn)平衡發(fā)展提供理論參考。
國外及地區(qū)關(guān)于貨幣匯率與入境旅游的相關(guān)性研究較早,主要集中于宏觀政策的經(jīng)濟(jì)影響對入境旅游的作用。Wang 以臺灣為例探討危機(jī)事件與宏觀經(jīng)濟(jì)活動對該地入境旅游需求的影響[4],認(rèn)為確保游客的安全與健康大于金融危機(jī)對旅游需求產(chǎn)生的負(fù)面影響。Hong 采用時間序列方法對2002 年1 月至2009 年12 月分析中國赴韓國濟(jì)州島的入境旅游需求,結(jié)果表明收入、匯率、交通和旅行社的增加對入境旅游需求產(chǎn)生了積極影響,其中匯率影響值最大[5]。Cin 基于1995~2009 年34 個國家赴韓國的面板數(shù)據(jù),用廣義矩陣法對入境旅游需求進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)外匯匯率并不能對旅游需求產(chǎn)生積極影響[6]。Jewoo Kim 以日本赴韓國入境旅游為例探討旅游價格在吸引國際游客中的作用,認(rèn)為相對價格、匯率、人均收入是影響游客赴日本進(jìn)行入境旅游活動的主要因素[7]。Jewoo Kim 基于日本安倍經(jīng)濟(jì)學(xué)思想探討了經(jīng)濟(jì)政策的實(shí)施對韓國赴日入境旅游需求的影響,強(qiáng)調(diào)政府的經(jīng)濟(jì)政策的重要性,通過經(jīng)濟(jì)政策的宏觀調(diào)控作用刺激國際旅游需求的產(chǎn)生[8]。
國內(nèi)關(guān)于人民幣匯率變動與入境旅游收入的研究雖起步較晚,但目前也取得了豐碩的成果。彭耀根利用協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型(VECM)對匯率變動與中國入境旅游收入進(jìn)行協(xié)整分析,認(rèn)為人民幣匯率變動不會對入境旅游市場需求帶來明顯變化[3]。吳良平等基于SEATS 模型、SARIMA 模型和IOWA 算子組合預(yù)測模型實(shí)證分析危機(jī)事件及政策變動對入境旅游收入、人數(shù)和人均消費(fèi)的影響[9]。何峰以山西省為例,選取匯率和旅游消費(fèi)的六要素作為影響入境旅游外匯收入的重要因素,借助協(xié)整檢驗(yàn)分析匯率與入境旅游外匯收入的相關(guān)關(guān)系[10]。袁海心基于單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)等方法探討了人民幣有效匯率變動對我國入境旅游收入的影響,認(rèn)為匯率波動會影響旅游產(chǎn)品和服務(wù)價格的起伏進(jìn)而影響入境旅游的發(fā)展[2]。
縱觀國內(nèi)外研究,學(xué)者們更多地關(guān)注匯率變動對入境旅游的影響,較少將人民幣匯率看作影響入境旅游收入的因素,基于多元時間序列對入境旅游收入進(jìn)行真實(shí)、有效的分析和預(yù)測。故此,本文基于1978~2019 年人民幣匯率和中國入境旅游收入面板數(shù)據(jù),借助數(shù)學(xué)建模中的ARIMA、ARIMAX 模型對人民幣匯率影響下的中國入境旅游收入的趨勢進(jìn)行分析并預(yù)測,以期對我國改革開放以來的人民幣匯率和入境旅游收入兩者的聯(lián)動發(fā)展和走勢進(jìn)行描繪,為我國入境旅游和人民幣匯率實(shí)現(xiàn)平衡發(fā)展提供理論借鑒。
ARIMA 模型,又名求和自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average),是20世紀(jì)70 年代由Box 和Jenkins 在其《Time Series Analysis:Forecasting and Control》一書提出的一種時間序列分析方法,所以ARIMA 模型也被稱為Box-Jenkins 模型。時間序列分析顧名思義是將某個事物或者隨機(jī)事件的發(fā)生按事件順序記錄下來,并對其進(jìn)行分析、觀察和研究,利用序列中蘊(yùn)含的歷史信息找尋隨機(jī)事件變化規(guī)律,進(jìn)而預(yù)測序列未來走勢。ARIMA 模型的基本思想是將研究對象看成一個依賴于時間的隨機(jī)序列,根據(jù)序列中各變量間的自相關(guān)性考察序列自身的變化規(guī)律,并利用研究對象的歷史信息和未來發(fā)展的延續(xù)性,用已發(fā)生的序列觀察實(shí)際值預(yù)測變量的未來值。一般而言,滿足如下結(jié)構(gòu)的模型稱為ARIMA(p, d, q)模型:
其中,?d=(1 ?B)d; Φ(B)=1 ?φ1B ?????φpBP, Θ(B)=1 ?θ1B ?…θqBq, Φ(B)為自回歸系數(shù)多項(xiàng)式,Θ(B)為移動平均系數(shù)多項(xiàng)式;B 為延遲算子,表示原序列經(jīng)過p 階差分運(yùn)算后為平穩(wěn)序列。
ARIMAX 模型,由稱為動態(tài)回歸模型,是由Box 和Jenkins1976 年提出采用帶輸入變量的ARIMA模型為平穩(wěn)多元序列建模[11]。其模型基本思想是假設(shè)響應(yīng)序列{yt}和輸入序列{χ1t},{χ2t},…,{χkt}均平穩(wěn)并且存在線性相關(guān)關(guān)系,就可以構(gòu)造如下線性回歸模型:
其中,li為輸入序列{χ1t},{χ2t},…,{χkt}對響應(yīng)序列{yt}發(fā)揮作用延遲的期數(shù),{εt}為回歸殘差序列。
由于輸入序列和響應(yīng)序列都是平穩(wěn)的,平穩(wěn)序列的線性組合仍然是平穩(wěn)的,所以二者的殘差序列是平穩(wěn)的。利用ARIMA 模型提取殘差序列中的相關(guān)信息,最終得到ARIMAX 模型:
首先對人民幣匯率和中國入境旅游收入數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),證明兩種數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)關(guān)系;其次,對人民幣匯率和入境旅游收入原始數(shù)據(jù)去對數(shù)化處理并轉(zhuǎn)化為時間序列;然后對對數(shù)化后的人民幣匯率和入境旅游收入進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),非平穩(wěn)序列變進(jìn)行差分運(yùn)算,最后將得到的平穩(wěn)新序列進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),對人民幣匯率與入境旅游收入的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行更詳細(xì)充分的說明;最后,分別建立ARIMA 模型和以入境旅游收入為響應(yīng)序列的ARIMAX 模型,對基于人民幣匯率影響的入境旅游收入的走勢進(jìn)行分析和預(yù)測,并對兩個模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行比較。
數(shù)據(jù)來源于1978~2019 年《中國旅游統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》,選取中國入境旅游收入(美元)和人民幣匯率(每100 美元兌換的人民幣數(shù))的共80 個年度數(shù)據(jù)(1989~2017)作為訓(xùn)練集,最后2 個(2018~2019 年)數(shù)據(jù)為測試集。對數(shù)化后的人民幣匯率和入境旅游收入時序圖如圖1 所示。
圖1 對數(shù)化后入境旅游收入和人民幣匯率時序圖
表1 Person 相關(guān)系數(shù)
2.2.1 Person 相關(guān)系數(shù)
Person 相關(guān)系數(shù)反映了兩個隨機(jī)變量的線性關(guān)系程度。利用Person 相關(guān)系數(shù)對人民幣匯率和入境旅游收入之間的靜態(tài)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表1。
由表 1 可知,人民幣匯率與入境旅游收入間的Person 相關(guān)系數(shù)值為0.393,表明人民幣匯率與入境旅游收入兩者存在相關(guān)關(guān)系。
2.2.2 格蘭杰因果檢驗(yàn)
借助Person 相關(guān)系數(shù)得到人民幣匯率與入境旅游收入存在相關(guān)關(guān)系后,利用Granger 因果檢驗(yàn)探究人民幣匯率與入境旅游收入間的內(nèi)在邏輯關(guān)系。本文將人民幣匯率作為輸入序列,入境旅游收入作為響應(yīng)序列,若能找到輸入序列對響應(yīng)序列有顯著影響,便能說明響應(yīng)序列即入境旅游收入的一部分波動能被人民幣匯率的線性組合解釋。
由于Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)要求序列平穩(wěn),所以首先需要判斷響應(yīng)序列和輸入序列的平穩(wěn)性。由圖1 可以發(fā)現(xiàn),對數(shù)化后的人民幣匯率和入境旅游收入均呈現(xiàn)確定性上升趨勢,所以為非平穩(wěn)序列,需要進(jìn)行差分運(yùn)算直到序列平穩(wěn),見表2 所示。
表2 一階差分、二階差分后的人民幣匯率和入境旅游收入ADF 檢驗(yàn)
由表2,二階差分后的人民幣匯率和入境旅游收入p 值均小于0.05,序列均為平穩(wěn)序列,時序圖見圖2。
圖2 二階差分后的人民幣匯率(左)和入境旅游收入(右)時序圖
格蘭杰因果檢驗(yàn)的原假設(shè)序列x 不是序列y 的Granger 原因,備擇假設(shè)為序列x 是序列y 的Granger原因。由結(jié)果可知,入境旅游收入不是人民幣匯率的格蘭杰原因,但人民幣匯率是入境旅游收入的格蘭杰原因,所以人民幣匯率的線性組合能夠解釋入境旅游收入一部分波動。
表3 人民幣匯率和入境旅游收入格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)
對2 階差分后的入境旅游收入序列進(jìn)行ARIMA(p, d, q)模型,對無人民幣匯率影響下的入境旅游收入趨勢進(jìn)行分析和預(yù)測。
2.3.1 序列純隨機(jī)性檢驗(yàn)
2 階差分后的入境旅游收入序列進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗(yàn),結(jié)果顯示延遲6 階和12 階的LB 統(tǒng)計量的p值分別為0.024 42,0.001 631,均小于α =0.05的顯著性水平,所以認(rèn)為該序列為非白噪聲序列。綜上,2 階差分后的新序列為平穩(wěn)非白噪聲序列,符合ARMA 建模要求。
2.3.2 ARIMI 模型建立及顯著性檢驗(yàn)
由圖3,diff.sj 表示對數(shù)化后2 階差分的入境旅游收入序列。根據(jù)自相關(guān)圖,可以發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)衰減沒有明顯的趨勢特征,延遲1 階和4 階的自相關(guān)系數(shù)都在2 倍標(biāo)準(zhǔn)差之外,其他階數(shù)都在2 倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),具有短期相關(guān)性,故認(rèn)為該序列自相關(guān)系數(shù)1 階截尾。偏自相關(guān)圖顯示除了1 階偏自相關(guān)系數(shù)落在2 倍標(biāo)準(zhǔn)差之外,其余階數(shù)的偏自相關(guān)系數(shù)均在2 倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)波動,且偏自相關(guān)圖呈現(xiàn)有規(guī)律的衰減,故認(rèn)為該序列偏自相關(guān)系數(shù)1 階拖尾。綜上,自相關(guān)系數(shù)1 階截尾,偏自相關(guān)系數(shù)1 階拖尾,考慮ARIMA(0,2,1)模型擬合對數(shù)化后2 階差分入境旅游收入序列。
圖3 二階差分后入境旅游收入自相關(guān)圖與偏自相關(guān)圖
利用R 語言軟件,根據(jù)ARIMA(0,2,1)輸出結(jié)果,確定該模型的口徑為
其中,B 為延遲算子,對數(shù)似然估計值為39.67,AIC=-77.34。
對模型的顯著性檢驗(yàn)分兩步,一是殘差序列的白噪聲檢驗(yàn),二是參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。殘差序列的顯著性檢驗(yàn)如圖4。
圖4 二階差分入境旅游收入擬合模型顯著性檢驗(yàn)圖
圖4 中第1 個和第2 個圖分別是殘差序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖,若擬合模型不能通過顯著性檢驗(yàn),可通過觀察殘差序列相關(guān)圖重新定階。第3 個圖是殘差白噪聲序列檢驗(yàn)圖,橫軸是延遲階數(shù),縱軸是該延遲階數(shù)純隨機(jī)性檢驗(yàn)Q 統(tǒng)計量的p 值,虛線為p=0.05 的顯著性參考性線??梢钥吹剑瑲埐钚蛄械腝 統(tǒng)計量的p 值均在0.05 顯著性參考線上,表明該殘差序列為白噪聲序列,殘差序列中各變量無信息傳遞,不再蘊(yùn)含樣本任何相關(guān)信息,ARIMA(0,2,1)模型擬合顯著有效。
參數(shù)t 統(tǒng)計量的p 值為2.375762e-14 遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05,所以擬合的ARIMA(0,2,1)模型的參數(shù)顯著非零。
2.3.3 模型的預(yù)測
用ARIMA(0,2,1)模型預(yù)測2018~2019 年對數(shù)化后的中國入境旅游收入值,并將預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行對比,評判擬合模型的優(yōu)良程度。從表4 可知,預(yù)測值與真實(shí)值的相對誤差控制在2%之內(nèi),兩者數(shù)值接近,說明模型擬合效果較好。
為了更直觀地進(jìn)行比較,圖5 將對數(shù)化后的中國途徑旅游收入的實(shí)際值與ARIMA(0,2,1)模型的預(yù)測值描繪出來。實(shí)線為ARIMA(0,2,1)模型擬合值,虛線為觀測值,深色陰影部分為置信水平為80%的預(yù)測置信區(qū)間,淺色陰影部分為置信水平為95%的預(yù)測置信區(qū)間。由圖可發(fā)現(xiàn),實(shí)線與虛線幾乎重合,且預(yù)測值落入了擬合模型的95%的置信區(qū)間,表示該模型能夠真實(shí)反應(yīng)入境旅游收入的增長趨勢和波動規(guī)律,擬合效果良好。
表4 ARIMA 模型預(yù)測效果比較
圖5 對數(shù)化后入境旅游收入 時間序列擬合與預(yù)測效果圖
圖6 輸入序列和響應(yīng)序列的互相關(guān)關(guān)系圖
以人民幣匯率為輸入序列,入境旅游收入為響應(yīng)序列,構(gòu)建帶輸入變量的ARIMAX 模型來擬合入境旅游收入的變化。為了防止偽回歸現(xiàn)象的發(fā)生,在進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)已將人民幣匯率和入境旅游收入序列進(jìn)行差分運(yùn)算至平穩(wěn)序列,滿足建立動態(tài)回歸模型條件。根據(jù)輸入序列和響應(yīng)序列的互相關(guān)系數(shù),確定回歸模型結(jié)構(gòu)。
圖6 中diff.sj 表示2 階差分后的入境旅游收入平穩(wěn)序列,diff.sj1 表示2 階差分后的人民幣匯率平穩(wěn)序列?;ハ嚓P(guān)系圖顯示2 階差分后的人民幣匯率和入境旅游收入在延遲0 階時最相關(guān),因此將輸入序列和響應(yīng)序列滯后0 期建模。由輸出結(jié)果,確定ARIMAX 模型為
其中,B 為延遲算子,對數(shù)似然估計值為44.47,AIC=-84.93。
對擬合的ARIMAX 模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),殘差序列的顯著性檢驗(yàn)如圖7。由圖發(fā)現(xiàn)殘差序列的p值均在α =0.05的顯著性水平線上,說明殘差序列為白噪聲序列,ARIMAX 模型顯著成立。雖參數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),μ,ω,θ的t 統(tǒng)計量的p 值均小于0.05,參數(shù)顯著非零,表明模型擬合有效。
圖7 ARIMAX 擬合模型顯著性檢驗(yàn)圖
利用ARIMAX 模型對測試集(2018~2019)的年入境旅游收入進(jìn)行預(yù)測,并與ARIMA 模型進(jìn)行比較,結(jié)果如表5 和圖8。
表5 ARIMAX 模型和ARIMAX 模型預(yù)測效果比較
圖8 ARIMA 和ARIMAX 模型擬合效果比較
由ARIMA 模型和ARIMAX 模型預(yù)測效果對比可以發(fā)現(xiàn),ARIMAX 模型的相對誤差明顯小于ARIMA 模型,ARIMAX 模型的AIC 值為-84.93,ARIMA 模型的AIC值為-77.34,表明ARIMAX 模型的預(yù)測效果更好。同時由圖8,藍(lán)色線代表實(shí)際觀測值,綠色線代表ARIMAX模型的預(yù)測值,紅色代表ARIMA 模型的預(yù)測值,綠色線與藍(lán)色線的走勢基本吻合,實(shí)線幾乎重合,紅色線仍有小部分未重疊,說明引入輸入變量的ARIMAX 模型的預(yù)測精度相對較高,更有利于宏觀預(yù)測。
經(jīng)過建模分析發(fā)現(xiàn),入境旅游收入序列會受到人民幣匯率序列的影響,將人民幣匯率作為輸入序列,納入分析入境旅游收入序列時,能夠得到更精確的預(yù)測,說明人民幣匯率與入境旅游收入兩者存在聯(lián)動關(guān)系,人民幣匯率對入境旅游收入的發(fā)展有顯著影響。
首先利用Person 相關(guān)系數(shù)初步確定了人民幣匯率和入境旅游收入存在相關(guān)關(guān)系,借助格蘭杰因果檢驗(yàn)證實(shí)了人民幣匯率是入境旅游收入的格蘭杰原因,即人民幣匯率的線性組合能夠解釋入境旅游收入一部分波動。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了ARIMA(0,2,1)模型和人民幣匯率為輸入變量的ARIMAX 模型并對進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)ARIMAX 模型的擬合和預(yù)測精度更高,更有利于宏觀預(yù)測。相比于一元時間序列,加入能夠影響入境旅游收入序列的人民幣匯率能夠提升預(yù)測的可信度,間接說明人民幣匯率對入境旅游收入有效大的影響,兩者存在相依性。
旅游作為脆弱性、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的產(chǎn)業(yè),其發(fā)展與許多因素有密切聯(lián)系。文章僅以人民幣匯率作為影響入境旅游收入的時間序列進(jìn)行研究,變量較少,顯得較為單薄。未來對入境旅游的發(fā)展與預(yù)測可以引入其他時間變量進(jìn)行研究,包括大國外交關(guān)系、居民消費(fèi)價格指數(shù)、危機(jī)事件等等,從多方面對入境旅游的走勢進(jìn)行分析,同時,也可借助組合模型,例如ARIMA-BP 組合模型、Coupla-ARIMA 模型對入境旅游收入進(jìn)行預(yù)測,通常而言,組合模型能夠結(jié)合各自模型的優(yōu)點(diǎn),預(yù)測效果更優(yōu)。