广西省入境旅游市场特征及趋势预测研究

以广西省为例,运用定量的分析方法,从总体特征和市场结构两个方面着手对2003—2011年广西入境旅游市场进行深入分析,从而得出广西省入境旅游人数和旅游外汇收入两个指标保持较快增长。根据广西省2003—2011年的入境游客人数和入境旅游外汇收入数据构造出线性模型,然后做回归拟合,预测到2015年广西省入境旅游客人数和入境旅游外汇收入将保持稳定增长态势,最后提出提高广西入境旅游市场的相关对策和建议。     

ES和ARIMA旅游需求模型预测效果比较

指数平滑技术(ES)和综合自回归移动平均技术(ARIMA)是当前国际上利用单变量时间序列进行旅游需求预测的两种重要的预测技术。本文利用中国四大入境旅游客源国日本、英国、美国、澳大利亚到中国的年旅游人数数据,对二种预测方法的事后预测效果进行了比较。结果显示,对于日本和美国两个国家的入境旅游人数,指数平滑技术的预测效果优于综合自回归模型;而对于英国和澳大利亚两个国家,指数平滑技术的预测效果劣于综合自回归模型。     

浙江省入境旅游人数预测

在全球性金融危机的形势下,浙江省旅游业难免受到一定的冲击。本文利用ARIMA预测模型,对未来几年浙江省入境旅游人数进行预测,结果表明,2009年～2014年,浙江省入境旅游人数分别为585.68、628.93、669.73、708.36、745.06、780.06万人次。本文的预测方法可为类似应用及研究提供参考,本文的预测结果可为相关部门提供决策依据。     

江苏省入境旅游市场发展状况及趋势

在对江苏省入境旅游发展现状和条件阐述的基础上,运用定量方法分析江苏省入境旅游市场规模、市场结构以及入境旅游者地区流向的特征和动态变化。采用时间序列模型中的曲线拟合法和回归分析法,分别预测出江苏省今后6年的入境旅游人数变化趋势和入境旅游外汇收入变化趋势,认为江苏省入境旅游人数和外汇收入在今后6年仍继续保持快速增长势头。     

浙江省入境旅游人数预测

在全球性金融危机的形势下，浙江省旅游业难免受到一定的冲击。本文利用AEIMA预测模型，对未来几年浙江省入境旅游人数进行预测，结果表明，2009年～2014年，浙江省入境旅游人数分别为585．68、628．93、669．73、708．36、745．06、780．06万人次。本文的预测方法可为类似应用及研究提供参考，本文的预测结果可为相关部门提供决策依据。     

环境污染对我国经济发展影响的比较研究——基于环境库兹涅茨曲线的广西与上海横向实证分析

随着西部大开发战略的深入,西部地区自然环境也因此受到了破坏,污染程度日趋严重,生态平衡正经受着严峻的考验。本文特以西部省份广西为例,使用1990年至2004年广西经济环境统计数据,以环境库兹涅茨曲线为模型对其进行拟合,分析拟合结果并预测曲线走势;同时与上海环境库兹涅茨曲线进行对照,分析其环境政策的影响,旨在借鉴上海在权衡环境保护和经济发展关系上的经验教训,为解决广西环境与经济的矛盾提出合理建议。     

中国入境旅游需求影响因素分析及预测——以外国客源市场为例

随着国际旅游的迅速发展,入境旅游需求成为旅游领域值得深入探讨的热点问题.本文基于1988-2008年中国11个主要客源国的数据,采用"一般到简单"建模法分析了中国入境旅游需求的主要影响因素和客源国的旅游需求弹性,预测了2009-2017年各国的旅华人数.研究表明,旅游者的忠诚是决定中国入境旅游需求最重要的影响因素;中国的旅游价格、客源国的经济条件、替代目的地的价格和特殊事件的作用也很明显;中国入境旅游人数将仍会增长,其中韩国将成为中国最大的客源市场.通过对旅游需求弹性的分析和旅游人数的预测可以判断各国旅游业发展状况和趋势,从而为中国制定正确的旅游经济发展政策提供科学的依据.     

旅游流与目的地耦合的影响因素研究——以郑州、开封、洛阳为例

从研究入境旅游产业着眼点的“旅游人数”出发,通过相关数据统计分析2000～2012年郑州、开封、洛阳三大旅游城市的入境旅游客流与目的地城市旅游人数之间的耦合关系.运用SPSS19.0软件分析并建立耦合关系模型,进行系统的实证研究,分析解决河南省入境旅游流的多个影响因素,从而为把握河南省未来入境旅游流的规模和趋势,为相关决策提供理论依据.     

探索时间序列预测法在财政收支预测中的应用

本文采用简单的时间序列预测方法,通过对国家财政收入和支出数据的分析，建立曲线模型，然后根据模型与实际数据曲线的拟合程度，分析误差，最终利用模型预测数据，以达到较为准确的拟合和预测效果。     

影响我国入境旅游业发展主要因素的实证研究

旅游业是我国服务贸易中的支柱产业,2005年我国旅游服务出口占我国服务贸易出口的39.4%,是所有部门中比重最高的。从1995年我国入境旅游人数为588.67万人到2007年的2610.97万人,我国旅游服务行业发展速度十分迅速,虽然2008、2009年的金融危机导致入境旅游人数有所下降,但是整个来华旅游的庞大市场还是没有缩减迹象的。因此了解影响外国居民来华旅游人数的因素对于调整我国旅游服务发展策略是有很大帮助的。文章以国内入境旅游市场作为研究对象,对我国入境游的有代表性的客源国进行了研究,通过分析相关的国内外研究综述,提出了我国入境旅游人数需求影响因素理论模型。我们选取了11个国家,利用线性模型对山东省入境旅游需求影响因素进行实证分析,得到了影响显著的因素;并在此基础上,分析入世以及SARS非典型因素对我国入境游人数的影响。在对这些实证分析结果的基础上,文章得出了一些对我国入境旅游市场进行目标定位、拓展山东省入境旅游市场的策略和具体措施。     

基于BP人工神经网络的杭州入境旅游需求预测分析

利用3层BP人工神经网络模型对1986-2004年杭州入境旅游的现实数据为训练样本,采用多步预测法建立相应的预测模型,并以2005-2008年杭州入境旅游数据对预测模型进行了验证,平均相对误差较小,验证了模型的可行性.     

基于引力模型的中越入境旅游影响因素分析

中国-东盟自贸区如期建成,中国与越南互为旅游客源地发展态势加强。本文基于引力模型,以2004-2008年中国接待越南入境旅游为样本,构建了中国与越南入境旅游的理论模型,并运用Eviews6.0软件进行回归分析,研究发现两国名义GDP、入境接待人数、地理距离和国家边界等变量对中国接待越南入境旅游有较大的影响,进一步结构化分析验证GDP和地理距离对入境旅游均产生一定的新息冲击。     

我国入境旅游预测:基于ARFIMA模型的研究

旅游需求预测是旅游规划、开发与管理的基础和前提。将分整自回归移动平均模型(ARFI-MA)应用在旅游需求预测中,采用我国月度入境旅游人数建立ARFIMA模型,并依据RMSE,MAE和MAPE三个标准,将ARFIMA与AR IMA,SAR IMA模型的预测精度进行比较。结果表明ARFIMA模型的精度最高,在旅游需求预测中有较强的实用性。     

基于SARIMA-GARCH模型的CPI预测

CPI是一个滞后性的数据,但它在整个国民经济价格体系中具有重要的地位,它是进行经济分析和决策、价格总水平检测和调控及国民经济核算的重要指标,对CPI进行预测有利于政府宏观调控。本文基于我国近20多年来共324个月的CPI数据,应用时间序列分析中SARIMA模型和GARCH模型,进行分析拟合,得出了较为精确的拟合曲线,并应用该曲线对2014年1月至2015年3月共15个月的CPI进行预测,得到了较为理想的预测结果。     

基于ACRH模型的上证指数预测分祈

该文通过建立ARCH模型对上证综指2000到2009年的月度收盘价数据进行拟合，然后预测了2010年前四个月的收盘价，并与真实值进行了比较，通过比较得出ARCH模型预测效果较好。     

中国入境旅游人数影响因素探究

中国旅游产业公报的数据显示,在中国旅游业蓬勃发展的过程中,近两年来入境旅游人数有所下降入境旅游人数是反映一个国家旅游实力的重要指标,其波动值得注意 因此,本文以中国旅游最大客源国韩国为样本,利用EViews软件构建计量经济模型研究中国入境旅游人数的影响因素研究表明,客源国人均GDP和中国人均GDP对入境旅游人数有重要影响.     

关于我国入境旅游收入的实证分析

本文采用我国的一些相关数据从实证的角度就入境旅游人数、国内物价水平、入境旅游收入相互关系进行验证,并对我国入境旅游人数、国内物价水平对入境旅游收入的影响程度做出分析,采用EG两步法建立相关计量经济模型,并提出建议。     

基于ARMA模型的十堰市GDP增长预测分析

本文使用Eviews软件对1978²009年十堰市GDP时间序列进行拟合,得出了一个ARMA模型,并使用此模型对2010年—2015年十堰市GDP进行了预测,效果理想。     

黑龙江省入境旅游客源灰色预测模型

本文通过对近几年来黑龙江省国际旅游游客数量的统计数据分析,根据客流量与时间的关系,利用灰色系统理论建立GM（1,1）灰色预测动态模型,进而利用该模型对黑龙江省2006—2011年的入境旅游游客量进行了预测分析。     

辽宁省入境旅游市场基本特征分析

以辽宁省入境旅游市场作为研究对象,运用SPSS、EXCELL等工具软件,对1995年至2004年间相关统计资料进行了分析,初步理清了辽宁入境旅游市场的总体特征。研究发现：近十年来,辽宁入境旅游人数增长率远远高于旅游外汇收入增长率；客源市场高度集中(75%来自日、韩两国)；旅游人数与外汇收入存在巨大增长空间；旅游交通消费比重高居不下。为更好地把辽宁省旅游业培育成具有活力的支柱产业,要制订出发展辽宁省入境旅游的相应对策。