04第四章_旅游需求预测

1第四章旅游需求预测第一节影响旅游需求的要素第二节旅游需求的时空分布集中性第三节旅游需求预测模型第四节趋势外推模型作业［资料］［结束］［上一页］［下一页］［封面］讨论与思考本章教学目标掌握影响旅游需求的要素，了解旅游需求的时空分布；熟悉旅游需求的预测模型。重点：影响旅游需求的要素以及旅游需求的时空分布；难点：旅游需求的预测模型。2第四章旅游需求预测第一节影响旅游需求的要素一、影响旅游需求的要素二、旅游需求预测资料的获取旅游需求——在一定时期内，一定价格上，旅游者愿意并且能够购买的旅游产品的数量。［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］3第四章旅游需求预测影响要素分为两个方面：需方：旅游客源地（经济发展程度，人口特征，政治制度）和旅游者个人（收入，职业，带薪假期，教育水平，生活阶段，个人偏好）供方：旅游目的地的供给部分（资源的吸引力，旅游价格，贷币汇率，交通速度，接待设施条件以及旅行组织机构）［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］4第四章旅游需求预测1、经济发展水平2、人口特征一、影响旅游需求的要素3、收入与闲暇4、职业与教育水平5、资源和交通6、价格与汇率［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］7、预期5第四章旅游需求预测1、经济发展水平客源地经济发展水平越高，旅游需求越大。经济发展水平（人均GDP）旅游需求（动机）800～1000美元国内旅游需求4000～10000美元国际旅游需求大于10000美元洲际旅游需求中国人均GDP2000年为700美元，2002年为961美元，2012年，北京13686.14美元（中国和世界排名：2,47）；上海13434.75美元（3,48）；安徽省4588.43（26,97）；黄山市4996.31美元［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］6第四章旅游需求预测2、人口特征①城市化使城市人口密度增大，环境退化，生活紧张，旅游需求增加②男性比女性更多外出旅游［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］7第四章旅游需求预测［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］③不同年龄特征的旅游需求差别退休后人生的三个旅游旺季：年青时代新婚后青年－旅游倾向高，但经济上尚未独立，旅游消费能力低。婚后，三个阶段：孩子出生前，收入高，限制因素少，施行倾向性高。孩子出生后，负担多，短途旅行是主要的度假方式。孩子长大以后，旅游倾向性增强。退休之后，只要身体适应，旅游倾向较大。8第四章旅游需求预测3、收入与闲暇●可能用于旅游的钱=总收入—生活支出—基本储蓄（可自由支配的收入）收入越高，越有可能产生旅游需求●可能用于旅游的闲暇时间①周末、日，短节假日：1～3天②带薪假期、寒暑假、公休假、探亲假：10～40天③公务出差：不定［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］补充：需求收入弹性E11：需求量增加收入增加0E11：需求量增加幅度不超过收入增加幅度E11：收入上升反正需求下降9第四章旅游需求预测4、职业与教育水平①收入高且稳定，闲暇时间多的职业易产生旅游需求教师、公务员、金融家、律师、企业家等等难产生旅游需求的职业：农民、小贩、工人等②教育程度高者易产生旅游需求表4.1（P49）（表4.2）对1995年北京国内旅游者结构分析见：大学以上（21.7%）；中等学校（69.3%）；小学（6.8%)教育程度高者对精神享受的需求较高。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］10第四章旅游需求预测5、资源和交通①旅游资源吸引力大，会刺激人们的旅游需求，属旅游驱动力②好的交通条件可减小旅游路途时间，减小旅游不适，降低旅游的区位阻力，使旅游成为可能。从供给方面：涉及旅游产生的两大条件：旅游动力与区位阻力但可能增加旅游交通费用。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］11第四章旅游需求预测6、价格与汇率①旅游价格降低能刺激旅游需求增加②汇率是影响国际旅游需求的重要因素美元兑人民币新马泰旅游价格需要人民币1：6500美元3000元1：8500美元4000元汇率下调相当于旅游价格降低，能刺激出国的旅游需求是否人民币汇率越低越好？［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］12第四章旅游需求预测7.社会群体预期无论这种预期正确与否，若预期价格增加，增加消费，预期效应有时会带来价格越高，需求量越大买涨不买跌［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］13第四章旅游需求预测二、旅游需求预测资料的获取1、第一手资料获取（直接获取）2、第二手资料获取（间接获取）［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］14第四章旅游需求预测1、第一手资料获取（直接获取）一般用调查法：问卷调查、电话调查、直接观察、网络调查等等［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］15第四章旅游需求预测2、第二手资料获取（间接获取）档案资料、统计报表专题地图、航空照片等等资料来源：①企业内部材料②旅游报刊、杂志、专刊③各种统计网站、旅游网站、政府网站④国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研机构年报及资料［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］16第四章旅游需求预测常见有关旅游门户网站的网址：、中国旅游网、北京旅游信息网可链接到：苏州、大连、秦皇岛、三亚、周庄、武夷山、香港澳门、宁波、武汉、合肥、吉林、承德、武义、长春等旅游网及三峡网、广东旅研网等等、广东旅游局公众信息网并可链接到全国各地方旅游局公众信息网中、西部风情旅游网［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］17第四章旅游需求预测第二节旅游需求的时空分布集中性一、旅游需求的时间分布集中性二、旅游需求的空间分布集中性［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］18第四章旅游需求预测一、旅游需求的时间分布集中性1、季节强度指数2、高峰指数［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］19第四章旅游需求预测用于预测某旅游地客流季节性分配的均匀程度，反映旅游地旺季与淡季客流的差别。（公式4.1）1、季节强度指数（R）121212/)33.8(iixR各月游客量占全年比重例子［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］返回各月占比例/%锦绣中华中国民俗文化村19921993199419921993199414.886.898.266.547.768.1126.256.239.858.805.6710.0937.7710.7210.929.4010.7410.1848.219.9710.598.299.359.86510.4010.148.8410.259.288.6067.237.665.726.789.715.5279.599.487.699.099.447.3889.7610.399.329.7110.2310.51096.275.105.225.855.055.651010.599.159.398.638.559.691110.597.348.029.537.158.07128.466.846.187.137.076.34合计100100100100100100R1.831.781.781.361.721.72深圳锦绣中华、民俗文化村旅游者时间分配与强度指数R值大则旅游淡旺季差异大①锦绣中华差异变小，民俗文化村差异变大；②相对其它地区景区，本景区的R值偏小，游客各月数量差异不明显。黄山64（1989—1991年）衡山10.2（1989年）颐和园3.96（1987年）21第四章旅游需求预测2、高峰指数反映某一时期相对高峰时期旅游者利用某设施游览某旅游地的趋势①用于横向比较各旅游地的高峰程度②用于纵向对比本旅游地高峰程度的变化趋势100)1(11VnVVPnn最繁忙时期的游客数第n时期内的游客数参照时段（1为最繁忙时期）例子［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］返回n月份开房率/%n1896（最高）V1n2791n3991n4689n51085n6582（中值点）n7474n8372n91170n10260n11153n121249（最低）加拿大温哥华饭店某年各月开房率100)1(11VnVVPnn10096)16(8296=2.9n值的选择重要：它是与最繁忙期比较的时段。选n=6的原因是根据研究者的现有资料、研究目的和研究经验23第四章旅游需求预测二、旅游需求的空间分布集中性旅游需求的空间分布结构：指旅游者的地理来源和强度地理集中指数21)(100iniTxG某客源地来客人数客源地来客总数G越大，说明客源地越少，游客来源越不稳定。例子［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］24第四章旅游需求预测例如：只有一个客源地，来客人数为100人，则：100)100100(1002G有2个客源地，每个客源地来客分别为60，40人，则：4.2716.036.0100)10040()10060(10022G［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］25第四章旅游需求预测第三节旅游需求预测模型介绍一、趋势外推模型二、结构模型三、仿真模型四、定性模型［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］26第四章旅游需求预测一、趋势外推模型利用历史数据简单外推，预测未来的形势。1、图形法2、简单回归模型y=a+bx3、幂函数模型4、时间序列模型应用条件：历史数据的趋势在未来一段时期内持续［返回］［上一页］［下一页］［目录］［资料］通过对过去需求量的历史资料求出统计形式的拟合曲线，然后向前延伸这条拟合曲线，来估计未来不同时段的需求量。27第四章旅游需求预测二、结构模型为寻求旅游需求与多个变量的关系时，需要应用多元回归的数学方法。利用克朗蓬（1966年）建立的引力模型（改进）ijiijDAPGTj客源地i与旅游目的地j之间旅游次数的某种量度，例如：到目的地旅游的游客量客源地旅游倾向的量度，例如：人均经济收入旅游目的地能力的量度，例如：旅游吸引力客源地与目的地的距离G,αβγ为参数，建模就是求出参数。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］28第四章旅游需求预测三、仿真模型为上述两者的综合，先作结构模型，再用历史数据修正。变量间具互相协同、反馈、阻抑关系，形成一组系统方程。例如：利用系统动力学建立的仿真模型。但目前在旅游业预测中应用还较少。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］29第四章旅游需求预测四、定性模型综合统计大多数专家意见，多次统计——定性1、组织较多专家（40～50人）独立填写问卷，预测事件可能出现的概率（例如某段时间来游人数）。2、回收问卷，统计专家意见，找出中位数及上下两个四分数范围；例如：预测明年来丹霞山旅游人数在100万～420万之间，中位数为260万，上四分数为340万，下四分数为180万，则有50%的概率为180万～340万间。100万420万260万180万340万3、将统计的平均结果再次征询专家修改预测意见，再按上面所述进行统计；4、如此反复多次，不断缩小预测范围，直到绝大多数专家意见都集中在中位数附近，则为预测结果。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］30第四章旅游需求预测•由美国兰德公司在20世纪50年代处创立,以问卷的形式对一组专家进行咨询，经过几轮证询，使专家的意见趋于一致，从而得到预测结果。•工作步骤：•1.确定预测的问题；•2.制定和分发问卷；•3.第一轮问卷回收后，整理结果；•4.再次征询专家对问卷结果修改；•5.回收第二轮问卷并整理结果；•6.第三轮专家修改预测意见。看是否需要进行第四轮咨询；•7.对结果整理得出结论。［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］31第四章旅游需求预测第四节趋势外推模型简单回归分析用于研究以年为单位的需求预测上较多。时间序列模型用于研究在年变化（趋势性）的同时，还叠加了季节、月（周期性）的需求变化上的预测［上一页］［下一页］［返回］［目录］［资料］