基于时间序列修正算法的我国入境旅游人数预测

为了对我国入境旅游游客量进行准确预测,提出一种将ARIMA模型与RBF神经网络相结合的算法。以我国2009年1月到2014年4月我国入境旅游游客量月度数据为研究对象,利用该模型对我国入境旅游游客量进行初步预测,计算残差,再利用RBF神经网络对残差进行拟合预测,并对ARIMA预测结果进行修正。结果表明:利用RBF神经网络对ARIMA模型进行修正,将线性拟合算法和非线性拟合算法结合起来用于我国入境旅游游客量预测是一种较可靠的算法。     

中国入境旅游市场的多元回归预测

为了准确预测我国入境旅客的规模,收集了1978～2003年中国入境游客量的值,运用多元回归分析的方法,并借助SPSS软件,对我国入境游客的规模进行了预测,建立了以预测年前3年的入境游客量为自变量的多元回归方程:X(t)=251.067 0.178(t-3)-0.441X(t-2) 1.286X(t-1).与传统预测的时间序列等方法比较,该方法模拟、预测精度更高,更符合入境游客量的变化规模,同时可通过增加每年的实际值,动态更新方程,使之更能反映游客量的变化.     

沿海地区入境旅游消费时空特征、趋势及发展对策

基于2000—2011年沿海11省市入境旅游的相关指标数据,从时空差异视角揭示沿海地区入境游客消费水平、消费层次及其演变特征,采用灰色GM(1,1)模型,对沿海地区入境旅游发展态势进行预测分析。结果表明,我国沿海地区入境旅游消费水平不高,非基本资料所占总消费资料比重和入境旅游消费结构高级化指数低。为推动沿海地区入境旅游稳定、持续与快速发展,提出了相应的对策建议。     

危机事件对我国入境旅游规模的影响研究——基于TBTL-IA组合模型

建立TBTL-IA组合模型,定量分析1998年以来发生的五大危机事件对我国入境旅游规模的影响,并对2016—2018年入境旅游人数进行预测。结果表明:(1)我国入境旅游发展经历了一个长周期和三个短周期,受四季交替和节假日的影响,入境旅游具有季节波动性。(2)SARS事件的影响期为15个月,造成损失量1385.60万人次;汶川大地震、北京奥运会管制属于短期事件,影响期为1—2个月,造成损失量59.08万人次和139.56万人次。全球金融危机的影响期为16个月,造成损失量811.79万人次。后金融危机调整期的影响从2012年7月至今,造成损失2699.36万人次。(3)模型的拟合效果和预测效果均优于传统模型,预计2016年、2017年、2018年入境旅游人数分别为1.39亿人次、1.45亿人次、1.54亿人次。     

基于不同的神经网络模型PM_(2.5)浓度预测对比

近年来,以PM_(2.5)为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给国民经济及居民健康造成了严重威胁。本文采用BP、RBF及Elman神经网络分别建立预测模型,并以青海省某工业园区某监测站监测的数据为实例对预测模型进行了具体的应用。结果表明:BP神经网络、RBF神经网络及Elman神经网络都可以有效预测PM_(2.5)浓度,但是BP神经网络预测模型预测误差要小于RBF神经网络模型及Elman神经网络模型,具有更高的稳定性和准确定。     

京、沪、穗口岸入境外国旅游市场特征对比研究

我国入境旅游市场长期呈现港澳台市场占80％以上,外国市场不足20％的“二八”结构,因此拓展入境旅游外国市场是我国旅游业发展的重要任务。北京、上海、广州三大口岸是我国入境旅游发展的“桥头堡”,也是其他省市入境旅游发展的“二手客源地”,在我国人境旅游业中占据着十分重要的地位。采用问卷调查法,以从京、沪、穗口岸入境的外国游客作为调查对象,对三大口岸间的外国市场进行对比分析,并将其作为整体与全国入境外国市场进行对比研究,以期为拓展全国和其他省市的入境旅游外国市场规模提供理论指导。结论为：①从三大口岸入境的外国市场具有各自的特征,但在年龄结构、职业结构和学历结构上具有一致性。②从不同口岸入境的外国市场具有不同的空间分布范围和扩散能力。③从三大口岸入境的外国市场特征对全国入境外国市场特征具有控制作用。     

基于典型省份对比的我国入境游客流量时间分布集中性计算与差异分析

客流量的时间分布集中性对旅游企业经营管理的季节性调整方略具有重要影响.选取了代表我国东部、西部、北部、南部、中部的5个典型省份的入境游客时间分布数据,分析了游客流量的时间集中性指数和高峰指数的内涵和变化状况,并对集中性指数的差异进行了简要的区域对比分析,为旅游企业季节性对策的确定提供参考.研究表明,客流量月强度指数Rm和中值月高峰指数Pmid较好地反映了客流量时间分布集中性.就区域而言,我国东部游客量的时间分布集中性小于西部,南部小于北部,沿海小于内陆.     

基于Growth增长模型的成都入境旅游地域结构实证分析

随着全球化时代的来临,入境旅游成为评价一个城市国际化程度的重要指标。对入境旅游结构进行分析是推进入境旅游持续健康发展的重要方面。运用Growth增长模型从入境旅游的主体、地区、国别三个维度对成都入境旅游地域结构进行了实证分析,初步确定了成都入境旅游的目标地区与主要国家。在此基础上,针对性地提出了合理确立入境客源市场目标层、开展精准国际营销活动、建立国际化旅游服务标准体系、推进成都软硬件设施建设国际化等建议。     

云南省主要群体入境旅游市场特征分析

以2004年暑期对云南省入境旅游市场调查数据为基础,运用数理统计方法对云南5大主要群体入境旅游市场进行了系统对比分析,发现云南省5大群体入境游客女性多于男性,观光度假动机游客占80%以上,旅游信息多来自旅游指南、Internet和亲友介绍,具有大学文化程度的中青年职业技术人员所占市场份额最大,以亲友结伴或独身旅游为常见,同时5大群体之间也存在较大差异.     

旅游公共服务游客认知评价的实证研究——以西安市入境旅游为例CSSCI

以旅游公共服务游客认知评价为研究对象,选取热点入境旅游城市西安市为实证案例,以SPSS21.0对调研数据进行探索性因子分析,提取入境游客旅游公共服务认知评价的四大主成分,提出研究假说并构建假设模型;应用AMOS21.0进行模型修正和拟合度检验;通过极大似然估计法进行路径计算,得出旅游公共服务游客认知评价结构模型分析结果并进行解读。研究发现,"交通、信息、安全和通讯"对入境游客旅游公共服务认知评价影响显著;"信息—安全—通讯—交通"对旅游公共服务评价影响程度呈逐次递减规律;入境游客对景区内旅游公共服务认知评价好于城市整体。研究结果可为完善西安市旅游公共服务,促进其入境旅游发展提供借鉴。     

三亚入境旅游客源市场结构及演化特征研究

分析入境客源市场结构及其演化特征,可为目的地旅游国际化水平提升提供研究支撑。基于2007—2016年三亚入境旅游客源市场数据,对三亚21个入境客源市场的地理集中度、亲景度、市场竞争态进行了分析。结果表明:三亚市近十年来入境旅游客源市场逐渐趋于分散,结构较稳定,多元化竞争格局逐步形成;主要入境旅游客源市场亲景度差异明显,但年际变化不大;洲内客源市场亲景度总体较稳定,洲际市场呈现平稳向好态势;入境客源市场竞争态以瘦狗市场和幼童市场为主,且出现明显的交替现象。在此基础上,进行三亚入境客源市场亲景度和市场竞争态的关联分析,发现两者相关性不强,最后就三亚入境旅游客源市场结构优化相关问题进行了探讨。     

金融危机对华入境旅游业的影响及对策研究

入境旅游业发展容易受到负面事件的影响,对影响结果进行分析有助于我们认清旅游业的发展形势,以便采取更有效的应对措施。根据权威统计资料,通过总体分析和对比分析的方法,从全国和区域两个角度分析了金融危机对我国入境旅游业产生的影响,并对入境旅游业走势进行了初步预测,最后提出在新形势下促进我国旅游业恢复发展的对策。     

基于主客群体调查的城市旅游供给评价研究——以西安入境旅游为例

以西安为案例地,构建了关于入境旅游供给评价的6个一级指标、47个二级指标问卷,对入境游客、社区居民、旅游从业人员和政府管理人员等主客群体进行了调研,并运用SPSS19.0软件对获取的数据进行了分析。结果显示:主客群体对西安入境旅游供给的评价按李克特7级量表计算,整体趋近于5,还有很多指标低于5,说明西安的旅游供给水平介于基本满足和一般满足之间。西安的旅游吸引物、食宿购娱服务与设施和旅游交通能较好地满足入境旅游的需求,而在城市旅游环境、旅游信息服务方面与入境旅游的需求差异较大。     

旅游公共服务游客认知评价的实证研究——以西安市入境旅游为例

以旅游公共服务游客认知评价为研究对象,选取热点入境旅游城市西安市为实证案例,以SPSS21.0对调研数据进行探索性因子分析,提取入境游客旅游公共服务认知评价的四大主成分,提出研究假说并构建假设模型;应用AMOS21.0进行模型修正和拟合度检验;通过极大似然估计法进行路径计算,得出旅游公共服务游客认知评价结构模型分析结果并进行解读。研究发现,"交通、信息、安全和通讯"对入境游客旅游公共服务认知评价影响显著;"信息—安全—通讯—交通"对旅游公共服务评价影响程度呈逐次递减规律;入境游客对景区内旅游公共服务认知评价好于城市整体。研究结果可为完善西安市旅游公共服务,促进其入境旅游发展提供借鉴。     

“入世”对辽宁省入境旅游市场的影响

利用1991—2010年辽宁省接待入境游客的各项数据,探讨"入世"对辽宁省入境旅游市场产生的影响。研究结果表明,入世前后辽宁省入境旅游市场整体均呈稳定的增长态势,省内各地级市的入境旅游市场规模发生了不同程度的改变。入世前,大连、沈阳两市入境旅游市场占绝对垄断地位;入世后,其他地级市接待入境游客数量所占比例均有大幅增长,以抚顺市的快速增长为首。此外,辽宁各地级市的入境旅游人数在保持增长的同时,游客分布由集中趋向均衡。     

中国两岸三地入境旅游发展的比较研究

通过对中国大陆、香港和台湾三地入境旅游发展的历史、旅游资源的特色、入境旅游发展的政策环境及2001—2008年三地入境旅游发展的业绩指标和客源市场的对比分析可知:香港、台湾是中国大陆入境旅游的重要客源市场,两地游客总数占大陆入境旅游总数的63.4%;香港回归后,大陆放宽居民赴港旅游的政策使大陆游客迅速占据香港入境客源市场的半壁江山;而随着两岸政治关系的缓和,大陆将成为台湾入境旅游的重要客源市场。三地的旅游合作和共赢的途径是:将三地作为整体推广针对远程外国入境游客的"一程多站"旅游模式,使每个进入其中一地的游客都成为其他两地的中转客源,从而使各方受益。由于其地缘邻近、文化同源、旅游资源的互补性强,两岸三地必将相互成为主要的客源市场。     

中国主要客源地进出口贸易与入境旅游发展关系的研究

基于1995—2008年统计数据,从洲际和客源国两个层面入手,分析客源地进出口贸易总额和入境客流总量的关系,选取1995—2008年我国同各洲(国)的进出口贸易和入境客流量的案板数据,建立入境客流量和进出口贸易总额的统计方程,分析两者间的相互关系。同时,分析了贸易市场占有率和客源市场占有率的关系,选取1995—2008年对外贸易和入境旅游的相关数据,计算出各洲(国)贸易和客源的市场占有率,分析其变化规律。     

灰色系统动态模型群GM(1,1)在秦淮河水质预测中的应用

为了较为准确预测水质,基于灰色系统理论建立灰色系统动态模型群,采用对数变换的方式对原始数据进行光滑处理,借以减弱数据波动带来的不利影响,是对常规灰色系统动态模型的改进。结合秦淮河上游源头句容河2011～2016年高锰酸盐指数,运用灰色系统动态模型群对2017年高锰酸盐指数进行预测。预测结果表明误差在1.24%以内,表明灰色系统动态模型群GM(1,1)用于水质预测较为准确。该模型可应用于南京市水质预测,对水环境管理具有指导意义。     

陕西入境旅游流外向扩散的数量化分析

在分析旅游流研究现状的基础上,以1999-2009年<中国旅游统计年鉴>、<入境游客抽样调查资料>为主要数据来源,以陕西入境旅游流外向扩散为研究对象,选取陕西入境旅游流外向扩散的15个典型旅游省市,借助SPSS、Excel等统计软件,从流量变化、流入指数等方面对陕西入境旅游流外向扩散进行数量化分析.结果表明,陕西入境旅游流主要流向上海、北京、重庆、四川和广西等经济发达地区或具有垄断性旅游资源的省市.研究结果为各省市入境旅游业区域联合发展,调整旅游产业结构提供依据.     

近14年中国入境旅游市场的自然性增长分析CSSCI

基于入境旅游市场的属性结构视角,提出入境旅游自然性、竞争性和混合性市场及这三种增长的概念。根据2001—2015年我国入境外国旅游者总人次与目的结构数据,采用增量占比法对2002—2015年我国入境旅游市场自然性增长的历时性与结构演变进行分析,最终得出近14年我国入境旅游市场的增长主要得益于自然性增长,增量占比年均为50.33%,大国优势是促成这一增长特征的主要原因,且未来很长时间内这一格局不会发生明显改变。从目的结构来看,自然性增长主要源自其他、会议/商务、服务员工旅游群体的增长;从目的与空间交叉分析来看,自然性增长多来自亚洲主要客源国但国别间呈现出明显差异,我国得天独厚的地缘优势和"主、客"双边关系差异是导致这一特征的主要原因。