旅游需求预测模型探析
信息与计算科学 2005级郭敏
指导教师石立新讲师
摘要：随着旅游产业的蓬勃发展及在全球范围内的不断推进，有关旅游需求的研究向更深更广的领域展开。需求预测有助于旅游企业掌握旅游需求的基本规律，从而制定有针对性的服务战略，以有效协调服务供需的矛盾。同时也有利于旅游企业科学合理的引导旅游者可持续消费，进而实现旅游的可持续发展。本文采用计量经济法，着重探讨旅游需求预测中的模型构建。并以攀枝花市为例，对AIDS模型进行验证。
关键词：旅游需求，预测，计量经济法，AIDS模型
Travel demand forecast model
GUO Min Information and Computational Science, Grade 2005
Directed by SHI Li-xin (Lecturer)
Abstract:With the rapid development of the tourism industry and on a global scale continue to promote the study of tourism demand to the deeper and broader fields. Demand forecasts will help tourism enterprises to master the basic law of demand for tourism, so as to formulate the strategy of targeted services to the effective coordination of services to the contradiction between supply and demand. At the same time is also conducive to scientific and rational tourism enterprises sustainable consumption tourist guide, and proceed to realize the sustainable development of tourism. In this paper, measurement of economic law, focusing on the travel demand forecast model. And Panzhihua City, for example, to verify the model of AIDS. Keywords:Tourism demand, Forecasting, Econometric approach，AIDS modle
1 绪论
1.1 研究背景
随着旅游产业的蓬勃发展及在全球范围内的不断推进，有关旅游需求的研究向更深更广的领域展开[1]。旅游需求预测是旅游决策的重要支撑，也一直是国外旅游经济研究中的重点。需求预测有助于旅游企业掌握旅游需求的基本规律，从而制定有针对性的服务战略，以有效协调服务供需的矛盾。研究旅游需求的目的主要是为了提高评价、预测与了解旅游者行为的能力及提高对特定旅游目的地、区域的公众行为的理解能力。对旅游需求的研究不仅可以发现游客的需求特征及需求规律，找出影响旅游者需求的因素，而且可以指导旅游企业对旅游产品的开发与规划，为旅游企业制定经营管理策略提供重要参考，为旅游资源的开发与规划提供科学的依据。同时也有利于旅游企业科学合理的引导旅游者可持续消费，进而实现旅游的可持续发展[2]。
旅游业作为一个在战后发展起来的新兴产业不论在发达国家还是发展中国家都获得了快速发展。尤其对于中国这样的发展中大国，旅游业已经成长为国民经济的主导产业之一。然而，随着旅游业的蓬勃发展，与之形成反差的是旅游管理质量和水平的落后。其中一个关键性的衡量指标，就是旅游预测与发达国家相比还处于学习阶段。由于旅游产品的易逝性和不可贮存等特点，必然对旅游的预测工作提出了更高的要求。我国对旅游需求预测的研究主要是在借鉴国外旅游需求预测方法的基础上做更进一步的探索与分析，不少学者对旅游需求预测方法改进做了大量研究。对旅游需求的研究已趋于体系化，研究内容日益丰富，对旅游需求的研究主要集中在对影响旅游者需求因素的研究和旅游需求调查的研究上，近年来也对旅游需求的预测方法进行了探讨。相比而言，目前国外则更多侧重于对旅游需求预测及模型的探讨与应用上，在对旅游需求的分析过程中偏重于定量研究方法的使用和探索，同时注重定量与定性方法相结合。国内也已开始注重旅游需求的定量分析，主观的、经验性的研究正逐渐减少。
从研究结果来看，国内主要是通过对某一具体的消费者群或旅游目的地的实证分析给旅游目的地政策制定者提供一些参考价值，研究结论不具备普遍指导意义。国外对旅游需求的研究则更为深入和广泛，注重研究结果的应用价值，所运用的预测方法正由单一化逐渐向综合化方向发展，研究结果更为精确。由此看来，国内外对旅游需求的研究无论是对基础理论的探讨，还是对具体案例的分析与应用，都已经日趋成熟。大量的研究使用了定
量分析方法，预测模型的研究和使用最为广泛。但无论是理论的研究还是具体案例的分析都是为旅游业各方面的发展提供可借鉴和参考的依据。旅游企业究竟如何很好的预测旅游需求，鉴别旅游者的需求，并在旅游活动中如何适应和引导旅游者的需求仍是研究者们亟待探索和研究的问题。
1.2 旅游需求定义
旅游需求预测开始于20世纪60年代，研究文献主要侧重于对旅游需求模型与旅游需求预测的理论探索与案例研究。我国对旅游需求的研究开始于20世纪80年代。这时期的旅游需求研究以理论研究为主，研究特点在于对西方经济学在旅游学中的阐述以及国外计量研究成果的介绍。进入上个世纪90年代，相关研究开始丰富并逐步深化。就旅游需求的概念而言，国内外对什么是旅游需求并无统一的界定。
斯蒂芬.史密斯曾指出，需求有多种解释，旅游分析者所用的定义至少有四个。最传统的定义是新古典主义经济学的定义，需求是以不同的具体价格进行消费的商品和服务的数量一览表；需求也指实际消费；第三个定义是指潜在需求，即潜在消费水平同观察消费水平之差量。这种差量可能是由于供给不足、价格过高、安排不当或其他障碍所引起的；最后一个定义，需求也用来指未消费预测。从未来参与这一意义来讲，需求可以被看作是许多变量的功能，不仅仅是价格[2]。
目前国内一般将其定义为，在一定时期内，一定价格上，旅游者愿意而且能够购买的旅游产品的数量，即旅游者对某一旅游目的地所需求的数量[3]。从经济学的角度出发将旅游需求定义为“价格与需求”的关系，把旅游者的需求界定为是对旅游产品的需求，定义中包含了旅游者需求内容和需求量两个方面的内容。
1.3方法简介
旅游需求预测开始于20世纪60年代，但预测方法的快速发展却是在20世纪80年代。国外对旅游需求的预测主要以定量分析为主，分析方法包括德尔菲法、逻辑推断法、回归模型法、时间序列法、计量经济学模型等。20世纪90年代以前有关旅游预测的研究多集中在传统的回归模型上，然而近来的研究越来越集中于更先进的计量技术，包括整合分析、误差校正模型(ECM)，向量自回归法(VAR)和TVP法，以及人工智能方法包括神经网络模型、粗集理论和灰色理论等方法。这些研究的目的是决定影响旅游需求的因素并预测旅游者到达的数目，以便旅游部门制定适当的旅游政策。
Greenidge 使用STM 模型(Structural Time SeriesMode1)对加勒比海地区的阿卢巴岛进行国际游憩需求预测。Christine Lima ，和Michael McAleer(2000) 使用ARIMA 法对澳大利亚在亚洲的三个主要客源国：香港、马来西亚、新加坡进行旅游需求预测。
Fong.Ramesh Durbarry 和M ．Thea Sinclair 使用AIDS 模型预测了法国人的旅游需求。Song 和Witt(2000)，Song et al(2003)和Witt ，Song ，以及Wanhill 将传统VAR 法应用于预测旅游需求和旅游就业。Kuan —Yu Chen ，Cheng —Hua Wang 以1985—2001年到中国的旅游者为样本，研究应用了一个新的神经网络技术，支持向量回归(SVR)来预测旅游需求。
国内对旅游需求预测的研究主要是在借鉴国外旅游需求预测方法的基础上做更进一步的探索与分析，不少学者对旅游需求预测方法改进做了大量研究。王娟、曾吴(2001) 探究了人工神经网络作为一种新型的预测系统在旅游市场需求研究中的重要性。吴江华等(2002)尝试用人工神经网络模型的3层BP 模型来仿真模拟国际入境旅游需求，并以香港的国际旅游需求为例进行模型验证。腾丽等(2004)利用人工神经网络的Kohonen 网络对中国39个城市居民的旅游需求分类，并在考虑收入、旅游消费占收入的比例、区域旅游供给强度和交通条件4个因素的基础上对各个类型的城市居民旅游需求特征信息进行了进一步的分析。孙睿君、钟笑寒(2005)运用旅行费用模型估计典型消费者需求函数与收益。
但是，对于旅游需求预测方法的最优模型尚无统一定论。不过，通过对计量经济预测与外推预测的比较发现在大多数案例中计量经济预测更为精确，计量经济方法具有较强的说服力，所以大多数研究采取的是计量经济研究方法[4]。计量经济方法，又分为因果关系的计量经济方法与时间序列方法。时间序列方法在中短期预测方面性能良好，但该方法由于没有考虑需求的影响因素，得出的结果不能进行结构分析，也不能为政策制定者与旅游管理者提供决策支持。所以本文采用计量经济方法。本文着重探讨了旅游需求预测中计量经济模型构建。
2 模型构建
2.1基本模型
最基本的因果关系计量经济模型是将影响旅游需求的主要因素考虑进去，如旅游者的可自由支配收、旅游价格、替代旅游价格、旅行成本、旅游营销费用等[5]。其函数[6]为 ：
(,,,,)ij i j jk ij ij Q f Y P P C M ( 1 )
ij Q 是 i 国旅游者对目的国j 的旅游需求 ；i Y 是客源国i 真实的收入 ；j P 是目的国j 旅游产品价格；jk P 是目的国j 的竞争对手k 国的旅游价格；ij C 是旅行成本；ij M 是旅游目的国j 针对旅游客源国i 的营销费用。
一般，我们把它写成这样的形式：
35
124ij j i jk ij ij Q AP Y P C M βββββ= （2）
A 是常数，12345 , , , , βββββ是参数。
等式两边取对数， 设0 ln A β=， 则上式可变为：
012345ln ln ln ln ln ln ij j i jk ij ij Q P Y P C M ββββββ=+++++ ( 3 ) ij Q 依据研究的对象不同而不同，它可表示为旅游收入、旅游者人数、旅游过夜天数、 旅游者花费等；j P 一般用旅游目的国的消费者价格指数来表示；i Y 一般用客源国的真实的国内生产总值来表示；jk P 是竞争国的旅游价格的加权平均值；ij C 一般用平均的经济仓机票价格来表示；ij M 是营销费用。
1
*
j j i
ij
CPI P CPI EX =
； 1
(/)n
jk k k k k P CPI EX w ==∑ ；
1[/]n
k K K w TTA TTA =∑ ；
CPI 是消费价格指数 ；ij EX 是i 国与j 国的外汇比率；j 是目的国；i 是客源国； k
是同类地区的竞争对手 ；n 是竞争对手总数；k TTA 是到k 国的旅游人数 ；k w 是k 国的市场份额。
式( 3) 中，12345 , , , , βββββ是弹性系数，反映了价格、收入、替代价格、旅行成本、营销费用变动对旅需求的影响。其中，1,β4β为负，意味着需求随价格与旅行成本成反向变动，即价格上升，需求量减少；价格下降，需求量增加；旅行成本增加，需求量
减少；旅行成本减少，需求量增加。另外，235 , , βββ为正，意味着需求随客源国收入、替代价格与营销费用成正向变动 ，即客源国收入增加，需求增加；替代价格上升，需求增加；营销费用增加，需求增加；反之亦然。
研究结果表明，模型中ij C 并不显著，所以可以剔除出模型，并且认为ij C 不显著的原因可能是因为平均的经济仓机票价格并不能很好地代替旅行成本[7]。
基本模型将影响旅游需求的主要因素考虑了进去，较为完整地反映了旅游需求与收入、价格、替代价格之间的关系，同时模型清楚地将弹性计算了出来，有利于管理者进行各种经济分析。但是，旅游需求是具有趋势性的，从世界各国的旅游发展来看，旅游人次呈不断上涨的趋势。据世界旅游组织预测，到 2020年，全球的国际旅游者人数将达到 l 6亿人次，而旅游收入也将超过2万亿美元，旅游业将成为增长速度最快也是最大的产业之一。另外，旅游业又是个非常脆弱的产业，任何政治、经济、社会的风吹草动都会影响到旅游需求。而在基本模型里没有将旅游的发展趋势与脆弱性考虑进去 ， 这可以说是该模型的致命缺陷。 2.2改进模型
改进模型是在基本模型的基础上，添加了趋势变量与虚拟变量，使得模型更能反映旅游业的发展趋势性与受特殊事件影响的脆弱性[8-11] 。
改进后的旅游需求预测模型是 ：
(,,,,,,)ij i j jk ij ij h Q f Y P P C M T D = （4） ij 01j 2 i 3jk 4ij 5ij 67ln Q = + l n P + ln Y + l n P + l nC + l n M + T+h it D ββββββββμ+ （5） T 是时间趋势；h D 是指影响旅游需求的特殊事件， h 是特殊事件的数目，h=1， 2，…。如 1973—1974年的石油危机，1991年的海湾战争，2001年恐怖分子袭击美国世贸大厦事件，都对旅游需求造成了很大的影响，所以这些事件就用h D 来反映。h D 是0 — 1变量，当某事发生时，h D 的值为1；当某事没有发生时，h D 的值为0。比如，要预测美国来华旅游人数，2001年的9．11事件就要作为虚拟变量进入模型，2001年时，h D =1 ， 其他年份，h D =0。t μ是随机误差。
考虑了时间趋势、特殊事件与随机误差的改进模型更为优越。前面提到，计量经济方法中的时间序列模型在中短期预测方面精度更高一点。所以，如何在因果关系计量经济模型中将时间序列预测方法的优点吸收进来，是下一步研究的重点。 2.3 因果关系模型与时间序列模型的结合——结构时间序列模型
时间序列分析是研究事物发展变化规律的一种量化分析方法，它认为时间序列是过去值和一些相关变量的函数。正是在此理论基础上建立了时间序列预测模型，即根据序列的过去值来预测序列的未来值。由旅游人次数构成的时间序列具有趋势性、季节性与周期性的特征[12]。将时间序列的这3种发展变化特征考虑进模型，从而形成因果关系预测与时间序列预测的结合预测模型称为结构时间序列模型(Structural Timing Series Mode1)，简称为STM 模型[13]。
STM 模型的形式为：
j j ij i i
k
P P lnARR = f(1nY ,In
,In
,Trend,Seasonal,Cycle)P P (6)
这里，ij ARR 代表客源国i 到目的国j 的旅游人数，i Y 是客源国i 真实的GDP ，j P 是旅游目的国j 旅游服务的价格指数，i P 是客源国i 的消费者价格指数，k P 是竞争对手k 国的价格指数，i 代表客源国，j 代表目的国，k 代表竞争对手；Trend 代表时间序列的趋势性，Seasonal 代表时间序列的季节性，Cycle 代表时间序列的周期性。
时间序列的趋势性包括两种，一种是水平趋势，一种是倾斜趋势。 水平趋势：
11t t t t μμβη--=++ 2
(0,)t NID ηησ (7)
倾斜趋势：
1t t t ββξ-=+ 2(0,)t NID ξσ (8) t μ代表水平趋势变量，t β代表倾斜趋势变量；t η与t ξ是水平趋势与倾斜趋势的分布，
它们是均值为0、方差为2σ的白噪音。NID 指正态独立分布。
季节性为：
11...t t t s t γγγ?--+=+++ 2(0,)t NID ??σ (9)
t γ是季节性变量，s 是季节长度，t ?是均值为0、方差为2σ的白噪音；它是随机季节性
的虚拟变量形式。随机季节性的三角形式可表达为：
[/2]
,1
s t a t j γγ==∑ (10)
[/2]s 是s ／2取整数。总的,a t γ就可以表示为：
*
,,1,1cos sin a t a t a a t a at γγλγλ?--=++ (11) ***,,1,1sin cos a t a t a a t a at γγλγλ?--=-++ for 1,...,[/2]s α= (12) at ?与*at
?是均值为0，方差2
ασ在1,...,[/2]s α=时互不相关的白噪音。 a λ是频率， 0≤a λ≤π。可以通过2
?σ的参数估计来决定作为确定的或离散的季节性是否应该进入模
型。
周期性是指旅游目的地的旅游产品需求具有生命周期。这一理论是巴特勒(Butler) 于1980年首次提出的，并命名为“旅游生命周期”。“旅游生命周期”理论指出旅游目 的地会经历6个成长阶段：开拓、进入、发展、巩固、停滞、下降或者复兴[14-15]。
周期性变量为：
()(
)()()
1*
**
1
cos sin sin cos t
c c t t c c
t t t k k ψλλψλλψψρ---=+ 1,...,t T = (13)
c λ是频率，0≤c λ≤π，ρ是阻尼(衰减)因子，0<ρ≤1，*,t t k k 是均值为0，方差为2
σ的白噪音(Harvey ，1995)。
STM 模型既保留了因果分析计量经济模型结构分析的特点，也吸取了时间序列模型趋势性、季节性、周期性预测的优点。STM 通过STAMP5．0软件包来计算。Greenidge Kevin 采用STM 模型预测了美国旅游者对巴巴多斯岛的旅游需求。一般来说，STM 模型能够包含大多数被普通的回归模型抛弃在残差里的重要的信息；STM 模型可以直接用来解释，并能让计划者更进一步洞察旅游行为；而且，模型中的变量可以随时间变动。模型的预测结果也得到了改良。
2.4 基于效用理论的AIDS 模型
AIDS 模型是Almost Ideal Demand System 的缩写，它是在1980年由Deaton 与Muellbauer 共同提出的。AIDS 模型最初是用来研究消费者行为的，后来研究者将它引入旅游业，用来分析旅游目的地的旅游收入。
AIDS 模型的基本形式是：
*
001111
1log (,)log log log 2i n
n
n n i i ij i j i i i j i c u p p p p u p βααγβ=====+++∑∑∑∏ (14)
u 是效用水平，(,)c u p 是既定价格p 下为达到效用水平u 所花费的成本。i P 是旅游目的
地i 的旅游价格，j P 是竞争对手j 的旅游价格，n 是目的地数量，*
00,,,,i ij i ααγββ是参数，
i=1,...,n; j=l,...,n 。
旅游目的国i 的旅游收入份额为：
log log()i i ij j i j
X
p P
?αγβ=++∑ (15)
i ?是旅游者在目的国i 的花费份额，*
*()/2ij ij jt γγγ=+，X 是旅游者的旅游总花费，P 是
旅游价格总指数。P 通过下式计算得来：
01
logP=log log log 2i i ij i j i
i j
p p p ααγ++
∑∑∑ （16） 在AIDS 模型中，旅游需求是相关价格与真实花费的非线性函数。Muellbauer 与Deaton(1980)表示将P 用斯顿指数(Stone’S index) *P 来代替，从而将非线性函数转化为近似线性函数。
斯顿指数*P 为：
*log log i i i
P p ?=∑ （17）
i ?是样本预算份额。
各约束条件为：
1
1
1
1,0,0,n
n n
i
ij i ij ji i i i α
γβγγ=======∑∑∑
AIDS 模型在预测旅游收入方面是较为理想的模型，而且通过AIDS 模型可以分析目的国在同类竞争市场上所处的地位，从而管理者通过调整相关的政策或采取相应的措施来提高旅游目的国在区域中的地位。
3 预测结果与分析
3.1 AIDS 模拟验证
由攀枝花市旅游局统计资料，《凉山统计年鉴》，《中国统计年鉴》，整理得到表1如下。
表 1 2000年到2007年，攀枝花与西昌一览表
Table 1 A list of Panzhihua and Xichan from 2000 to 2007
指标 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 攀枝花旅游收入（万元）
西昌旅游收入（万元）
攀枝花市GDP （万元）
旅游价格总指数（%）
15800
29380 1147600
0.4 24400
38300 1240800
0.7
32000
43200
1380500
-0.8
46800
52900
1638200
1.2
75500
82000
2030000
3.9
104457
117000
2480000
1.8 181200
136900
2900717
1.5 261700
205000
3455875
4.8
本文在攀枝花市旅游局与《凉山年鉴》中提取2000年到2007年间，攀枝花与周边城市西昌旅游收入作为观测值，攀枝花作为旅游目的地，周边城市西昌则为竞争地区，利用AIDS 模型log log(
)i i ij j i j
X
p P
?αγβ=++∑，代入2000年到2007年西昌与攀枝花相关数据，进行2008年攀枝花地区的旅游需求预测，并与实际值做比较，算出误差值。
通过MATLAB 7.0软件包，得到2008年攀枝花旅游需求预测值如下表2：
表 2 2008年攀枝花旅游需求
Table 2 Panzhihua tourism demand in 2008
指标 i a
ij γ
i β
j p
X
P
i ?
数据
0.2145
0.1872
-0.1769
237500
295481
0.059
0.0691
i ?=0.0691为攀枝花2008年的旅游收入份额，攀枝花市2008年旅游收入则为X 值，
295481万元。
实际上，2008年，攀枝花地区实际旅游收入份额为0.0658，实际旅游收入则为281200
万元。可以算出，预测误差约为5%。通过预测值与实际值的比较，能够体现出用AIDS方法进行旅游需求预测，在实际应用过程中具有一定的准确性和实际应用价值。
3.2结论分析
计量经济模型是旅游需求预测的重要工具，包含影响因素变量，具有强大的解释功能，对数线性构建的预测模型对旅游管理者与政策制定者来说更有价值。本文从模型变量的选择开始分析，阐述了从最简单的计量模型到包含季节性、趋势性、周期性计量模型的构建。本文虽然提出了各种计量模型的一般形式，但是在实践中需要注意的是一定要根据研究对象的特点而选择合适的模型进行预测，因为不可能构建一个单一的模型来适合所有的旅游目的地。
没有哪一种模型方法是绝对最优的，只有相对的。有些简单的预测方法也能取得理想的预测效果，因而预测技术并不是越复杂越好，考虑因素也不一定力求面面俱到，应根据实际问题选用适当的方法。在选取预测方法时，还要考虑预测的精度与成本之间的关系。例如采用立方多项法进行旅游需求预测，表明立方多项模型的平均绝对误差百分比要高于正弦波动非线性回归模型与季节性——非季节性自回归移动平均结合模型。从精确度来说，立方多项模型并不是最理想的，但是因为立方多项模型内在的线性特征，它具有低成本的优势。
预测的目的绝不是为了单纯的预测，预测是用来提高管理水平与绩效的。而目前的旅游需求预测，主要是从方法的角度来研究，基本上没有涉及到旅游预测方法在实践中的作用，也没有提到通过旅游需求预测，如何提高旅游目的地的服务水平与供给能力，使需求与供给达到平衡，最大可能地提高旅游目的地的绩效水平。这一点才是旅游目的地最关心的，也是旅游需求预测的最终目的。
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致谢
四年的大学生活马上就要画上句号，这篇论文算是这段生活的一点沉积。这是我学生生涯的结束，也是我社会生活的开始。四年的路，在学校，师长，亲友的大力支持下，少了许多辛苦，同时也收获颇丰。
感谢学校和院上为我提供了良好的学习环境！感谢所有在四年里帮助过我的老师和同学，谢谢你们陪我度过我的大学时光。
最后，需要特别感谢的是我的导师石立新老师！本论文是在石立新老师的悉心指导下完成的，在写作过程中，得到了他许多帮助，在此对他表示衷心的感谢！
第四讲层次分析法 在现实世界中，往往会遇到决策的问题，比如如何选择旅游景点的问题，选择升学志愿的问题等等。在决策者作出最后的决定以前，他必须考虑很多方面的因素或者判断准则，最终通过这些准则作出选择。 比如选择一个旅游景点时，你可以从宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山和楠溪江中选择一个作为自己的旅游目的地，在进行选择时，你所考虑的因素有旅游的费用、旅游地的景色、景点的居住条件和饮食状况以及交通状况等等。这些因素是相互制约、相互影响的。我们将这样的复杂系统称为一个决策系统。这些决策系统中很多因素之间的比较往往无法用定量的方式描述，此时需要将半定性、半定量的问题转化为定量计算问题。层次分析法是解决这类问题的行之有效的方法。层次分析法将复杂的决策系统层次化，通过逐层比较各种关联因素的重要性来为分析、决策提供定量的依据。 一、建立系统的递阶层次结构 首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。一个决策系统大体可以分成三个层次： （1） 最高层（目标层）：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结果； （2） 中间层（准则层）：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则； （3） 最低层（方案层）：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等。 比如旅游景点问题，我们可以得到下面的决策系统： 目标层——选择一个旅游景点 准则层——旅游费用、景色、居住、饮食、交通 方案层——宁波、普陀山、浙西大峡谷、雁荡山、楠溪江 二、构造成对比较判断矩阵和正互反矩阵 在确定了比较准则以及备选的方案后，需要比较若干个因素对同一目标的影响，从额确定它们在目标中占的比重。如旅游问题中，五个准则对于不同决策者在进行决策是肯定会有不同的重要程度，而不同的方案在相同的准则上也有不同的适合程度表现。层次结构反映了因素之间的关系，但准则层中的各准则在目标衡量中所占的比重并不一定相同，在决策者的
波特五力模型分析文具行业
波特五力模型分析文具行业 班级：营销091 组长：宣刘婷 组员：许美君、南璐、方超宇、黄瑜、邵海芳一、文具行业的现状 文具行业是我国轻工产业发展最迅速、最完善的一个行业。我国文 具的市场容量已突破1000亿元，近年来的文具市场年增长幅度均在10％以上，随着国内经济的发展，集团购买力的提高，将更加加速文具行业 的发展。许多大的外企文具生产商、经销商都纷纷驻足国内市场，正是 看中了文具广阔的消费市场前景。如果把文具行业的发展分为初级 阶段、竞争阶段、成熟阶段的话，目前文具行业已进入了后竞争阶段， 也就是逐步步入品牌化时代，文具行业的竞争方式由单一的价格竞争转 向服务、管理、购物环境等多方位的品牌化竞争。面对品种繁多的文具 用品，消费者可选择的余地也越来越多，国外竞争对手的涌入，将使得 整个市场的竞争压力不断加强，未来的竞争也将更加残酷。 目前，文具行业市场发展正凸显的五大特点：市场潜力大，购买力 增加；文仪用品多元化、多层次消费结构已经形成，且向高档产品发展；电脑网络技术的发展，使传统的办公和学习方式发生了新的变革；在商 品流通环节上，外资企业已进入了批发零售业；政府采购已从试运行扩 大到普遍行为。 随着文具专卖店、专业化市场的渐趋成熟，批发市场的影响力逐渐 减少。这就要求经营者的管理水平和服务内涵要向高层延伸，以品牌为 主的中高档产品将成为消费的主流。 二、下面用波特五力分析模型来分析下玩具行 业 （1）现有竞争对手研究 文具行业环境分析 行业中位居前三位品牌：晨光、白雪、得力 以晨光为例 主要竞争对手的研究:
青岛昌隆文具有限公司（Qingdao Changlong Stationery Co.，Ltd.），创建于1988年5月，位于青岛市经济技术开发区，是国内 集研发、生产、销售于一体的中外合作经营企业。 公司主要生产“白雪”等品牌的系列文具，主要产品类别有中 性笔、圆珠笔、直液式/棉管式签字笔、直液式/棉管式荧光笔、直 液式毛笔、修正液、修正带、白板笔、永久性记号笔、钢笔、油画 棒、魔擦笔、摩擦复写笔、笔芯及书写板等14类400多个规格品种，其产品多以米老鼠、呆呆（原创）为动漫形象，到目前为止，公司 已成为亚洲最大的修正液生产厂家之一和中国最大的制笔公司之一 公司于2000年启动了以ERP（企业资源计划）项目为核心的信息化 工程，成为国内文具行业第一个成功运行ERP软件的企业。ERP在白雪文具的实施，实现了信息系统集成化、业务流程合理化、绩效 监控动态化、公司管理精细化，降低了企业经营管理成本，为信息 化带动工业化树立了典范。 公司国内销售业务遍及全国各省、市、自治区，并在北京、上 海、广州设立了分公司，在沈阳、武汉、成都、西安、长沙、山东、 河南、江西等地设立了服务处。随着中国加入WTO及承诺的逐步实现，公司也加大了国际市场的开拓，连续多年为世界级品牌企业承 做OEM订单，并实现了年年零投诉的目标。至今已经初步形成一个 以东南亚、中东、欧美为主体，辐射世界各地的国际销售网络，并 在合作过程中获得了顾客高度赞誉。 质量方针： 追求卓越的产品品质，准确把握顾客需求和期望，提供顾客满 意的产品和服务。 把现代管理思想同信息技术应用相结合，时时事事创新，提高 企业核心竞争力。 质量管理目标： 顾客满意度：90%以上 出厂合格率：99.9%以上 新产品开发成功率：95%以上 竞争对手的发展动向 (一)依靠科技进步打造品牌形象、加速企业发展 1．时刻关注市场，狠抓产品开发 2．加速技术改造，增强发展后劲 二)运用国际先进管理技术，实施管理技术改造，提升企业管理水平 1．成功实施三大体系认证，标准化管理保驾护航 2．投资ERP系统，实现销售、生产计划、物流、财务的信息化管理
五力模型案例分析 Prepared on 22 November 2020
雅培奶粉市场环境“五力模型”分析 “五力”模型：1）行业新进入者的威胁；2)供应商的讨价还价能力；3）顾客的讨价还价能力；4）替代产品的威胁；5）同业竞争者的竞争强度。 先就“同业竞争者的竞争强度”这个因素来说。现在网络销售的公司很多很多，服装饰品，电气等等的网络销售很火。但是由于婴儿奶粉行业的特殊性，现在Ｂ２Ｃ做婴儿奶粉的很少，而且专门做奶粉的网络销售公司更是没有几个，现在我们做这个业务，一方面来说竞争压力比较小，但是大家对我们的信任问题也会很大。由于三鹿奶粉事件，让中国婴儿奶粉市场上的国产品牌所剩无几，大部分市场被洋奶粉所占有。就国内来说，在婴儿奶粉这个行业，竞争是比较激烈的。像我们熟知的“贝因美”、“惠氏”，“雅力士”、“美赞臣”、“雀巢”等在婴儿奶粉方面就做的很好，占市场的很大份额。对于“雅培”来说，这样的竞争对手的威胁是非常大的。因而，我们可以看到，很多的商家在打“质量信誉战”。在面临这样一个局面下，怎样制定一个很好的战略是一个非常重要的问题。只有这样，才可以在继续的生存下去。现在的奶粉消费越来越向“安全”这个方向走，而我国国内奶粉企业显然在三鹿事件以后收到了很大冲击。所以，面对诸强，质量信誉是最重要的。另外，也要加强售后服务和这个环节，这样不仅有利于扩大消费市场，也可以加强消费者对商品的“忠诚度”。 就购买商的议价能力来说，现在消费者可选择的品牌越来越多，价格也成为消费者选择品牌的重要因素。所以，面对这种情况，我们的公司应该采取“直销”模式。直销就是直接从厂家拿货，中间不再经过别的经销商，这样就能保证中间的那部分利润我们能够用来进行价格之战。这样不仅能降低成本，也能提
五力分析模型 定义 五力分析模型作为由外而内的管理工具，从五个方面分析企业结构的吸引度，即竞争力，这五个方面分别是，行业现有的竞争状况、供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁、新进入者的威胁。 起源 五力模型是由麦克尔·波特（Michael Porter）于80年代初提出，对公司战略制定产生全球性的深远影响。五力模型应用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。演变 1996年，在麦克尔·波特的五力分析模型基础上，Intel 前总裁Andrew S. Grove提出了六力分析的概念，重新探讨并定义产业竞争的六种影响力。他认为影响产业竞争态势的因素分別是:1.現存竞争者的影响力、活力、能力；2.供应商的影响力、活力、能力；3.客戶的影响力、活力、能力；4.潛在竞争者的影响力、活力、能力；5.产品或服务的替代方式(substitution)；6.“协力业者”（政府）的力量。 应用 五力模型中的五种力量确定了竞争的五种主要来源，一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。 1.行业现有竞争状况 参考因素：竞争结构、产业结构成本、战略目标、退出障碍、产品差异化程度； 2．购买者的议价能力 参考因素：购买者的集中程度、产品的标准化程度、购买者的转换成本、替代品的替代程度、大批量购买的普遍性、购买者的利润率；（购买者对行业盈利性的影响表现在，购买者能够强行压低价格，或要求更高的质量或更多的服务，为达到这一点，他们可能使生产者互相竞争，或者不从任何单个生产者那里购买商品） 3．供应商的议价能力 参考因素：供应商所在行业的集中程度、供应商的品牌、供应商的利润率、供应商的转换成本、供应商前向一体化的战略意图等；（供应商影响行业竞争者的主要方式是提高价格或降低所提供产品或服务的质量） 4．替代品的威胁 参考因素：替代品的质量、替代品的价格、购买者选择替代品的转换成本；（替代品是指那些与客户产品具有相同功能的或类似功能的产品，行业中的每一个企业或多或少都必须应付替代品构成的威胁） 5、新进入者的威胁 参考因素：经销渠道的可进入性、技术支持的可能性、进入壁垒的难易程度、品牌忠实
空调行业 波特五力竞争模型 分析
空调行业市场分析 国家信息中心信息资源开发部近日举办的"2012中国空调行业发展高峰论坛"上，发布的《2012冷冻年度中国空调市场白皮书》显示，2010冷年国内空调市场销售量同比增长23.6%，销售额同比增长24.4%；2011冷年，销售量同比增长为1.4%，销售额同比增长更达到15.6%；而到了2012冷年，国内空调市场销售量同比下滑12.4%，销售额同比下滑8.9%。 图1 国内空调市场零售规模变化趋势 而中怡康的统计数据也表明，与2011年相比，2012国内空调业全年12个月均出现负增长，不仅国内市场销售受阻，出口量同比也下降 2.9%，国内外市场的双重压力加速空调产业的调整和转型。 2012年空调行业表现低于预期，政策性影响是相对主要原因。各种扩大消费政策的集中出台打破了经济运行的正常规律，造成短时间消费潜力集中释放，透支多年正常消费能力。而且大量消费的提前实现给制造商或潜在进入者构成虚幻消费预期，形成新一轮的产能扩张，造成供求失衡。 ★具体表现在：首先，宏观经济从快速增长进入平稳增长阶段、房地产市场的疲软，使得短期内市场缺乏新的增长点，导致空调销售下滑；其次，“以旧换新”和“节能补贴”等空调利好政策的阶段性退出，以及用工成本的上涨令空调产业承受了不少压力。 受国内房地产市场的政策影响，2011年商品房成交量有所萎缩，这在中短期内明显地抑制了空调市场新增需求的产生。数据显示，2011年，国内主要城市新房市场交易量同比跌幅超过50%，一二线城市的住宅成交量已经低于2008年的低点。由于家电购买周期一般在购房后半年或一年以上，所以2011年房地产市场的疲软，极大程度上影响了2012年空调的内销，对整个家电行业也存在较
2008年9月 甘肃省经济管理干部学院学报 Sep te mber 2008第21卷第3期 Journal of Gansu Econom ic Manage ment I nstitute Vol 121 No 13 旅游需求预测方法与模型评述 3 殷书炉,杨立勋 (西北师范大学经济管理学院,甘肃兰州 730070) 摘 要:对旅游需求预测研究始于上世纪60年代,绝大多数研究成果出现于80年代以后,然而对此类研究进行整理和述评的论文较少。因此,文章系统论述了各种方法与模型在旅游需求预测中的应用,并对其预测效果做了简略评价,同时指出了将来的研究重点和发展趋势。 关键词:旅游需求;预测模型;发展趋势 中图分类号:F224.9;F59 文献标识码: A 文章编号:100924830(2008)0320042204 一、引言 随着经济全球化和国际交流的不断深化,国际旅游业得到了长足的发展。旅游业对于平衡国际收支,改善贸易结构具有不可替代的作用,同时又是扩大对外开放、促进对外交流的重要手段。因此在过去20年里旅游研究也得到了前所未有的发展,而旅游需求模型与预测更是研究的重点。 本文在综合介绍旅游需求预测中各种模型运用的基础之上,对这些模型的优缺点做出相应的评价,同时分析了今后旅游预测的研究重点和发展趋势。 二、旅游需求预测中模型的应用 (一)计量模型 经济预测方法常用的有两类,一类是解释性预测方法,即找出预测变量的相关影响因素,建立回归模型,进行分析和预测。另一类是时间序列分析方法,它只依赖于预测变量的历史观测数据和其背后的规律,通过相应的数学模型拟合出变化趋势,从而进行预测。 Kulendran et al .(2000)[1] 研究发现误差修正模型EC M (Err or Correcti on Model )优于天真1(Naive 1)和季节性自回归移动平均法(S AR I M A )。L i et al .(2006)[2] 将误差修正模型EC M 和T VP (Ti m e Varying Para meter )两者的优点相结合而提出T VP -EC M ,并验证了比其他单一的分析方法有更好的预 测效果。线性回归L (L inear )和滞后线性模型LL (Lag L inear )在许多旅游预测中都有应用,但预测效 果都不甚理想。 近乎理想需求方法A I D S (A l m ost I deal De mand Syste m )有很好的经济学理论基础,它特别适合于旅 游需求的弹性分析。L i,Song,W itt (2006)[3] 将T VP 分别和EC M -LA I D S 与长期线性近乎理想需求方法LR -LA I D S 组成T VP -EC M -LA I D S,T VP -LR -LA I D S,并且证明这种组合模型的预测能力更好。 联立方程组主要强调的是各单个方程之间的内在联系,在社会管理方面应用较多,比如对G DP 、电 力需求的预测。Turner,W itt (2001)[4] 运用联立方程组探讨了假日游、商务游和探亲游的内在关联,并对旅游需求做了分析与预测。 (二)时间序列模型 由于旅游业存在着明显的季节性,因而季节这个显著特征变量成了重要的考察因素。融合季节性的自回归移动平均法(S AR I M A )也就得到了广泛研 究和运用。Goh ,La w (2002)[5] 在对香港的旅游预测中,选用了多种时间序列模型,分别是天真法Na 2ive 、移动平均法MA 、指数平滑法ES 、自回归移动平 — 24—3 收稿日期:2008-04-01 作者简介:殷书炉(1982-),男,安徽太湖人,西北师范大学经济管理学院研究生,研究方向:数量经济学; 杨立勋(1965-),男,甘肃武山人,西北师范大学教授,研究方向:宏观经济统计分析及国民经济核算。
层次分析法 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理地给出每个决策方案的每个标准的权数，利用权数求出各方案的优劣次序，比较有效地应用于那些难以用定量方法解决的课题。 缺点： （1）层次分析法的主观性太强，模型的搭建，判断矩阵的输入都是决策者的主观判断，往往会因为决策者的考虑不周、顾此失彼而造成失误。 （2）层次分析法模型的内部结构太过理想化，完全分离、彼此独立的层次结构在实践中很难做到。 （5）层次分析法只能从给定的决策方案中去选择，而不能给出新的、更优的策略。 1.模型的应用 用于解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析。 （1）公司选拔人员， （2）旅游地点的选取， （3）产品的购买等， （4）船舶投资决策问题（下载文档）， （5）煤矿安全研究， （6）城市灾害应急能力， （7）油库安全性评价， （8）交通安全评价等。 2.步骤 ①建立层次结构模型 首先明确决策目标，再将各个因素按不同的属性从上至下搭建出一个有层次的结构模型，模型如下图所示。
目标层 准则层 方案层 目标层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的总目标。通常只有一个总目标。 准则层：表示采取某种措施、政策、方案等实现预定总目标所涉及的中间环节。 方案层：表示将选用的解决问题的各种措施、政策、方案等。通常有几个方案可选。 注意： （1）任一元素属于且仅属于一个层次；任一元素仅受相邻的上层元素的支配，并不是任一元素与下层元素都有联系； （2）虽然对准则层中每层元素数目没有明确限制，但通常情况下每层元素数最好不要超过 9 个。这是因为，心理学研究表明，只有一组事物在 9 个以内，普通人对其属性进行判别时才较为清楚。当同一层次元素数多于 9 个时，决策者对两两重要性判断可能会出现逻辑错误的概率加大，此时可以通过增加层数，来减少同一层的元素数。 ②构造判断（成对比较）矩阵 以任意一个上一层的元素为准则，对其支配的下层各因素之间进行两两比 a重要程度的衡量用Santy的1—9较。得到判断矩阵，再求出各元素的权重。 ij 标度方法给出。即
大学生消费问题的层次分析模型 1.问题的提出及相关问题的分析 大学生的消费结构是指大学生所消费的各种消费资料之间的比例关系．全面细致地了解大学生的消费状况具有重要的现实意义．关注大学生的消费行为，引导大学生科学消费，可以使大学生在校时合理使用有限的经济收入，进行科学消费．因此帮助大学生树立起适度、合理的消费观念，对于促进经济的发展和社会进步有着重要的意义． 1.1 目前大学生的消费来源 当今大学生的经济来源主要包括: 家庭供给、家教兼职、特困补助和奖学金．大学生由于其自身社会角色的限制，没有独立的经济来源, 主要靠家庭供给．大学生消费收入差距悬殊，主要受家庭收入的影响．1.2 目前大学生的消费状况 目前大学生的消费主要由生活消费、学习消费、娱乐消费三部分构成．生活消费,如吃饭、购置生活必需品;学习消费,如学习用品等; 娱乐消费,如购物、旅游等．随着生活水平的提高和网络信息化的发展,大学生消费呈现出多样化．在市场经济的今天，大学生的消费形式、内容、消费心理以及消费观念都发生了显著的变化．大学生传统必需型消费呈明显下降趋势，如饮食消费、衣着消费所占比例下降，其他形式的消费比例逐渐增加．学习消费主要集中在购买学习参考书、英语和计算机等级考试等和学习工具上．娱乐消费主要表现为休闲、旅游等方面，并呈上涨趋势．通讯消费主要表现在手机话费、上网等方面．大学生的
人际交往消费、恋爱消费也成为日常支出的一个重要方面． 1.3 研究目的 了解当代大学生消费的基本情况，发现大学生日常消费中存在的一些问题，为大学生的消费提供正确合理的建议指导,帮助大学生确立正确的消费观． 2 数据说明与符号约定 2.1 数据说明 以韶关学院学生为调查的对象，通过问卷调查所得数据，调查问卷的原始数据见附录．问卷是通过对60名韶关学院学生随机发放，并收回有效问卷52份而得．由调查的统计结果可知：在校大学生平均的月总支出为514.8077，学习支出为64.42308元，食物支出占301.7308元，衣着支出为62.5元，通讯支出为39.32692元，娱乐支出为51.05769元．家庭月人均收入不同的在校大学生在月总支出和其他各项具体支出方面存在差异，在校大学生的月总支出主要用于食物支出、其他方面的支出相对较少，这反应了当代大学生的消费仍然是以物质消费为基础，这是由在校大学生的非独立经济地位决定的． 2.2 符号约定 y y 为学生的平均月消费(元) 1x 1x 为学生每月由家庭提供的收入(元) 2x 2x 为学生每月做家教等兼职所获取的收入(元) 3x 3x 为学生每月的特困补助的收入(元)
行业环境分析之五力模型的运用实训报告 日期：年月日班级：工商企业管理2班 一、实训目的和要求 通过本课程的教学实训内容要求，充分利用所学专业知识并获取有关资料，写出本课程的实训报告。报告要求语言简练、准确；调查的资料可靠。能够熟练地运用五力模型进行行业环境分析。 本次分析报告可以通过各种途径收集资料，可以查阅有关文献，咨询一些专家，也可以到网上搜索一些资料来佐证你的观点。要求注明资料来源，凡资料详实、来源清楚者符合要求。 二、实训所需仪器、设备 每位同学准备好文具用品，A4的纸以及相关的参考书籍。 三、实训内容 选择一家义乌的大型超市（世纪联华、有加利、沃尔玛、福泰隆、乐购，选定其中的一家），对其行业环境进行分析，从购买者、供应商、潜在竞争者、现有竞争者以及替代品这五个角度进行行业环境分析研究，最后得出产业投资建议。 四、总结与分析
沃尔玛 沃尔玛在中国零售行业的“五力模型”分析 一、名词解释 （一）零售业： 零售业没有一个统一定义。目前比较主流的零售业定义分为两种： 一种是营销学角度的定义：认为零售业是任何一个处于从事由生产者到消费者的产品营销活动的个人或公司，他们从批发商、中间商或者制造商处购买商品，并直接销售给消费者。这种定义在近三十年的营销学的文献中非常普遍。 另一种是美国商务部的定义：零售贸易业包括所有把较少数量商品销售给普通公众的实体。他们不改变商品的形式，由此产生的服务也仅限于商品的销售。零售贸易板块不仅包括了店铺零售商而且包括了无店铺零售商（二）五力模型： 行业现有的竞争状况、供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁、新进入者的威胁这五大竞争驱动力，决定了企业的盈利能力，并指出公司战略的核心，应在于选择正确的行业，以及行业中最具有吸引力的竞争位置。 二、沃尔玛公司简介： 沃尔玛百货有限公司由美国零售业的传奇人物山姆·沃尔顿先生于1962年在阿肯色州成立。经过四十多年的发展，沃尔玛公司已经成为美国最大的私人雇主和世界上最大的连锁零售企业。沃尔玛在全球27个国家开设了超过10000家商场，下设69个品牌，全球员工总数220多万人，每周光临沃尔玛的顾客2亿人次。
本科毕业设计(论文) 理学院 题目：旅游需求的预测问题
毕业设计（论文）独创性声明 本人所呈交的毕业论文是在指导教师指导下进行的工作及取得的成果。除文中已经注明的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名：王赞 日期：2013.5.18
目录 摘要................. -错误！未定义书签。-ABSTRACT ................. -错误！未定义书签。-第一章引言 .......... -错误！未定义书签。- 1.1背景知识................... -错误！未定义书签。- 1.2问题假设................... -错误！未定义书签。- 1.3符号说明................... -错误！未定义书签。-第二章问题分析求解 ...... -错误！未定义书签。- 2.1模型一的建立与分析：....... -错误！未定义书签。- 2.2模型二的建立与分析：....... -错误！未定义书签。- 2.3模型三的建立与分析：....... -错误！未定义书签。-第三章结果分析 .......... -错误！未定义书签。-第四章模型评价 .......... -错误！未定义书签。-谢辞..................... -错误！未定义书签。-参考文献................. -错误！未定义书签。-附录..................... -错误！未定义书签。-
基于灰色模型的旅游需求预测问题 摘要 本文根据中华人民共和国国家统计局和中国旅游网公布的数据，运用灰色关联分析理论分析了北京市的旅游资源、环境、交通、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，并在此基础上建立了旅游需求的灰色系统预测模型，预测了北京未来几年的旅游需求的发展趋势。同时，针对灰色系统预测模型的缺点，本文引入了Logistic人口预测模型，将之应用到旅游需求的预测上，利用最小二乘法得到其中两个参数的值，由此推断出北京市最大容纳外来旅游人数。进一步我们假设北京市最大容纳旅游人数在短时间内不会改变，利用逐年的历史数据来计算出其旅游人数增长率的变化情况，用灰色系统GM(1，1)模型预测其发展情况，进一步修正模型，得到更加理想的预测模型。 关键字：灰色预测模型；灰色关联分析；Logistic模型；最小二乘法；
麦克波特五力模型： 1、供应商的讨价还价能力 2、购买者的讨价还价能力 3、新进入者得威胁 4、替代品的威胁 5、行业内现有竞争者的威胁 五种力量的不同组合变化，最终影响行业利润潜力的变化，但是顾客讨价还价的前提是他有这种需要，有需要才会去讨价还价。而且，他没有考虑到以下三个条件的影响： 1、整体的经济（金融）环境 2、国家关于该行业的政策 3、互补品的市场状况 该模型更多是一种理论思考工具，而非可以实际操作的战略工具。 该模型的理论是建立在以下三个假定基础之上的： 1、制定战略者可以了解整个行业的信息，显然现实中是难于做到的； 2、同行业之间只有竞争关系，没有合作关系。但现实中企业之间存在多种合作关系，不一定是你死我活的竞争关系； 3、行业的规模是固定的，因此，只有通过夺取对手的份额来占有更大的资源和市场。但现实中企业之间往往不是通过吃掉对手而是与对手共同做大行业的蛋糕来获取更大的资源和市场。同时，市场可以通过不断的开发和创新来增大容量。 因此，要将波特的竞争力模型有效地用于实践操作，以上在现实中并不存在的三项假设就会使操作者要么束手无策，要么头绪万千。 波特的竞争力模型的意义在于，五种竞争力量的抗争中蕴含着三类成功的战略思想，那就是大家熟知的：成本领先战略、差异化战略、集中战略。 而且，五力模型还受到静态本质的限制。它将行业结构看作是稳定的和由外部确定的。行业结构驱动竞争强度，而竞争强度反过来又决定行业的收益率水平。实际上，这并非一个保持行业结构不变的线性过程。竞争是一个动态过程，在其中战略也同样改变行业结构。因此，要将波特的竞争力模型有效地用于实践操作，以上在现实中并不存在的三项假设就会使操作者要么束手无策，要么头绪万千。
旅行社行业的五力模型分析 1. 潜在进入者的威胁 在中国的旅行社行业中，有众多的中小型旅行社的盈利模式仍是采取价格战方式，一方面利用低价格来吸引游客，用于扩大市场份额；另一方面努力降低成本，凭借二者的差额来获取利润，尚未形成规模经济优势，因此，纵观全局，旅行社行业的规模经济优势不明显，潜在进入者对其威胁较大。 2. 同业之间的竞争 竞争对手指的是产业内互相竞争市场份额的企业。一般情况下，激烈的竞争意味着价格下降，成本上升，者势必会导致整个行业利润下降。在同一地区，一旦需求旺盛，利润率高，新的企业就会迅速进入市场，新企业的进入会导致行业内的产品供大于求，接着各个旅行社为了抢占市场份额，就会展开价格战，导致行业内竞争异常激烈。 3. 替代品的威胁 随着人们思想意识的日益转变以及对旅行社服务的各种不满，部分游客选择自驾游，此外，还出现其他旅游方式：如探亲游、组团游等。与此同时，随着旅游居住方面多种形式的出现，旅行社已不再是唯一能提供旅游服务的机构，游客可以根据自己的实际需要选择真正适合自己的旅游方式。 4. 客户议价能力 旅行社在提供旅游服务时，一般要面对公司团队、家庭、个人三方面。如果是团队购买旅游服务，集中度高，数量大，则其议价能力自然高；如果是家庭和个人，集中度低，数量小，则其议价能力就小了。 5. 供应商议价能力 6. 对于旅行社来说，其供应商主要有：景区、酒店、商店、超市以及旅游车船公司等。就目前情况来说，旅行社对于某一个景区或是某 家酒店的依赖度并不高，也就导致其供应商的议价能力并不高。而且，通常旅行社所提供的客户数量庞大，对景区、酒店等产品采取团体性购买，所得到的优惠折扣返利也较多。另外，随着现代旅游业的发展，各种旅游资源处于未充分利用状态，资源浪费率较高，导致个供应商之间的的竞争也很激烈，因此，供应商议价能力不是很高。
一、需求分析报告 1 引言 由于时下大多数人生活优越，交通工具方便快捷，信息获取方便，导致旅游业迅猛发展。为了方便旅游爱好者在网上获取信息，有效地掌握各大旅游景点的详细情况，我们多方听取意见、追加和完善大量实用功能，开发出一套适合于旅游者在网络上快速获取信息的管理系统。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，自驾车、公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。 1.1 编写目的 在深入考察了已有的旅游景点网站，同时与多位软件使用者进行了全面深入地探讨和分析的基础上，提出了这份软件需求规格说明书。 此需求规格说明书对《旅游景点综合信息查询系统》软件做了全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面，使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求，并在此基础上进一步提出概要设计说明书、详细设计说明书及完成后续设计与开发工作。本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理人员。 1.2 开发目的及意义 本系统提供对各旅游景点综合信息（景点介绍、景点图片视频展示、等）的查询与管理，可以作为旅游出行综合信息查询的门户。通过本系统，出行者可以查看某个地区的全部景点列表，了解某个景点的详细情况，公交线路，获取景区内的旅游地图等。该系统为游客提供全面的旅游景点查询服务。通过本系统的开发，要求掌握一个完整B/S应用系统设计、开发的全过程，掌握数据库编程。 1.3 预期读者和阅读建议 本文档主要描述了系统设计中运用到的各种词汇、系统的功能、运行的环境和配置、外部接口的设计和界面设计等各项系统开发的前期准备材料。并将推荐阅读本文档的读者和阅读建议列举如下：
五种力量分别是： ①行业新加入者的威胁 ②现有竞争者之间的竞争程度 ③替代产品的威胁 ④购买者讨价还价的能力 ⑤供应商讨价还价的能力 这五大竞争驱动力，决定了企业的盈利能力，并指出公司战略的核心应在于选择正确的行业，以及行业中最具有吸引力的竞争位置。 行业竞争分析： 利用波特五力模型进行分析： 1.买方对行业内的影响 买方对行业的影响主要取决于买方与行业的讨价还价能力。主要包括如下因素： (1)行业内企业的产品的差别化程度。 录像带出租行业差别很小，买方在交易中就占有优势，而且会使行业产品价格下降。 (2)买方对价格的敏感程度。 客户对录像带出租价格较敏感，对行业形成一定的成本压力。 (3)买方拥有行业内企业成本结果信息的程度。 客户对录像带出租企业成本信息掌握程度一般，客户的讨价还价能力一般。 新进入者的威胁 替代品或服务的威胁 购买者的 侃价能力 供应者的侃 价能力 行业内竞争者 现有企业间的抗衡 潜在的 进入者 购买者 供应者 替代品
(4)买方行业与供应商行业的集中程度。 录像带出租行业很集中，只能在少数几家供方企业买到这种产品，供方相对比较主动(5)买方的采购量的大小。 单个客户租录像带的数量不多。 (6）买方的转换成本。 目前还没有成熟的替代品，但电讯公司正在不断努力，力争用光纤技术建立家用信息高速公路，每户家庭交纳一定费用后就可以足不出户地观看电影，到时候如果买方因为转向购买替代品而产生的转换成本很小，买方对行业内企业的压力就比较大。 2.供方对行业内企业影响 有几家大的批发分销商，供应商掌握更多信息，供应商相对比较主动。 3.替代品威胁 随着光纤技术家用信息高速公路建立，不仅录像带出租行业，连电影行业也将遭受巨大的冲击，客户可以足不出户在家里利用网络随心所欲地观看电影，在不久的将来，录像带出租录像带出租将受到很大的威胁。 4.新加人者的威胁 从目前的情况来看，整个录像带出租行业已经成熟并趋向于饱和，应该很少有新加入(1)行业内企业的规模经济性。 录像带出租的老企业比新加人者的规模大，这将给那些产量低、成本高的新加人者进人该行业造成很大的障碍。 (2）产品差异。 顾客已经对录像带出租行业产品形成了独特的认识、信念或偏爱，已成为行业内企业的“忠诚顾客”，那么新加人者要想占领市场，就必须克服消费者对这种老品牌的忠诚。(3)顾客的转换成本。 有一定的转换成本，例如视频概念公司的租十次后免费一次，顾客一旦租了一定数量，变更愿意去享受免费的那一次。 (4)预期的市场增长率。 随着录像带出租行业增长机会的不断缩减，进人一个新市场的诱惑力也不断减弱。 5.行业内企业的竞争 行业内企业的竞争程度取决于很多因素： (1)行业内企业的数量和力量对比。 能与视频概念公司较量的主要是百事达公司，剩余的6家竞争对手平均库存不足1000盘，没有一个超过1600盘，力量不足。查得估计，百事达的到来，使莱克星顿的录像带出租需求增加到1300000美元。他认为，百事达一年的份额为700000美元，其余几个独立的竞争对手的一年收入大约共有100000美元。查得发现，目前的竞争态势十分明显。视频概念公司有一个商店可以同百事达相提并论，不论是在录像带的选择，还是在人工成本和经营的效率上。视频概念有成本优势，租用商店的成本每平方英尺 3.5美元，而百事达为8.5美元，但百事达在购买录像带方面有更大的优势。它能借助其强大的购买力以低得多的价格购货。 (2)行业市场的增长速度。
旅游市场的需求预测理论基础与模型 旅游管理11级（硕）吴鸿成学号：21120078 摘要 随着我国经济的持续高速增长和人均收入的提高，我国旅游市场呈迅速扩张态势。旅游业作为朝阳产业将对我国经济发展产生日益明显的推动作用，中国将成为世界一流旅游大国。建立科学的、可操作的旅游需求预测模型，进行准确预测是实现我国旅游业持续健康发展的基础性前提。 通过文献阅读，发现西方学者对于旅游需求预测的研究主要侧重于旅游需求模型与实证分析。我国旅游需求预测研究主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨。本文基于对中西方研究差距与差异的对比分析，讨论了旅游需求预测的难点、全球及中国旅游需求预测的各种问题，并且列举了中国旅游需求影响因素的分类方法。 ［关键词］旅游需求;预测;理论基础;模型 1.背景 旅游需求预测在国家旅游发展政策制定和战略规划、旅游市场资源优化配置、旅游企业战略计划和决策制定等方面有着极为重要的作用。西方学者对于旅游需求预测的研究始于20 世纪 60 年代，在 80年代迅速发展，研究文献主要侧重于旅游需求模型与实证分析。而我国作为世界旅游大国，旅游需求预测研究从 20 世纪末才开始，正处于起步阶段，现有的文献主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨，实证研究较少。中西方研究差距与差异的对比对我国旅游需求预测研究的进一步推进有着积极的意义。 2.文献综述 2.1旅游需求的影响因素 旅游需求影响因素的研究是旅游需求预测研究的核心内容之一，是国内外旅游需求预测研究中相对成熟的领域。国外在旅游需求影响因素研究方面主要运用定量方法构建模型来分
析，并已有两种普遍较为认可的分类。
层次分析法 一、分析模型和一般步骤 二、建立层次结构模型 三、构造成对比较矩阵 四、作一致性检验 五、层次总排序及决策 一. 层次分析模型和一般步骤 层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法。这种方法将决策者的经验判断给于数量化，在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便，因而在实践中得到广泛应用。 层次分析的四个基本步骤： （1）在确定决策的目标后，对影响目标决策的因素进行分类，建立一个多层次结构； （2）比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性，构造成对比较矩阵； （3）通过计算，检验成对比较矩阵的一致性，必要时对成对比较矩阵进行修改，以达到可以接受的一致性； （4）在符合一致性检验的前提下，计算与成对比较矩阵最大特征值相对应的特征向量，确定每个因素对上一层次该因素的权重； 计算各因素对于系统目标的总排序权重并决策。 二. 建立层次结构模型 将问题包含的因素分层：最高层（解决问题的目的）；中间层（实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等。也可称策略层、约束层、准则层等）；最低层（用于解决问题的各种措施、方案等）。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内。用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。 〔例1〕购物模型 某一个顾客选购电视机时，对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据，建立层次分析模型如下：
例2〕选拔干部模型 对三个干部候选人、、，按选拔干部的五个标准：品德、才能、资历、年龄和群众关系，构成如下层次分析模型：假设有三个干部候选人、、，按选拔干部的五个标准：品德，才能，资历，年龄和群众关系，构成如下层次分析模型 例3〕评选优秀学校 某地区有三个学校，现在要全面考察评出一个优秀学校。主要考虑以下几个因素： （1）教师队伍（包括平均学历和年龄结构）
一、问题重述 我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。随着社会的发展，旅游业已成为全球经济中发展中势头最强劲和规模最大的产业之一，其直接或间接地促进国民经济有关部门的发展，日益凸显了它在国民经济中的重要地位。所以合理规划、正确地预测预报旅游需求，对于促进我国各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。现在自己选择合适的旅游城市或地区，对旅游需求的预测和预报建立数学模型，来帮助有关部门进一步规划好旅游资源，并做到以下几点： 1.对你们所选的旅游城市或地区，根据你们能够查到的关于旅游需求的预测预报资料，并结合你们从相关旅游部门了解到的情况，分析旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测预报的数学模型。 2.你们可以利用国内外已有的与旅游需求预测预报相关的数学建模资料和方法，分析这些建模方法能否直接移植过来，做出合理、正确的预测预报；如果不行的话，请对这些方法的优、缺点做出评估，并提出改进的办法。但在引用他人的资料时必须注明出处。 3.为了能够用数学建模的方法对旅游需求进行预测预报，必须做好哪些准备工作（包括有关数据的采集和整理）？ 4.在调研及对你们所建立的数学模型分析的基础上写出一篇报告，向有关旅游部门提出具体的建议。 二、问题假设 三、符号说明
四、问题分析 4.1问题一的分析 题目要求通过对旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，建立关于旅游需求的预测模型。这里，我们将旅游需求简化为旅游总人数，以星级饭店、旅行社数量、客车数量、高速公路总公里数、全国人均GDP、重庆地区CPI、重庆市环保投资总额及重庆市地下水量为因素，利用BP神经网络模型进行求解，可得出下一年旅游总人数的预测值。 4.2问题二的分析 4.3问题三的分析 4.4问题四的分析 五、模型的建立与求解 5.1问题一的模型建立与求解 5.1.1建立BP神经网络的数学模型 5.1.2基于BP神经网络模型的实现 5.1.3模型的求解
我国物流行业五力模型分析 （一）潜在的进入者：1.规模经济:总体而言，中国的运输成本占中国GDP的18%，比许多经济发达国家都要高出很多，约8%。对厂家来说，物流成本可以高达生产成本的30%-40%。在当前的经济环境下，物流市场规模经济效应对于本行业潜在的进入者要求很高。2.资金需求:物流市场的潜在的进入者进入物流市场需要进行一次性的巨额投资用来建设覆盖本地区、区域和全国的物流配送网络，购买设施设备、招聘人员、建设信息系统网络，建立完善的运行强健的公司管理体制等。由于需要庞大的资金支持，这将导致潜在的进入者不可能轻易进入物流市场，形成了一种资金的进入障碍。 (二) 现有竞争者之间的竞争总体看来物流行业运行平稳快速发展，但物流行业内的竞争者数以万计的数量将导致激烈的竞争。规模化的外资物流企业。如联邦快递等跨国物流企业，依托长期的积累以及现代化的管理和信息技术的应用，使得跨国物流企业具有较强的规模化、网络化、集约化和国际化运作的优势。2011年，我国放宽外资企业进入中国物流市场的政策限制，外资企业将被获准运营“异地快递”“同城快递”，包括快递业在内的中国的物流行业竞争将会继续加剧。 （三）替代产品的威胁:对于当前快速发展的物流行业而言，因为物流行业是服务性质的行业，所以其他行业还没有出现能够替代像快递运输，大型货运运输等物流服务的替代品。（四）购买者讨价还价能力:由于我国各地区经济发展不平衡，物流行业服务的购买者相对分散，较多的分布于经济发展快速，经济发达的地方，分散的购买者降低了他们的讨价还价的能力。面对众多的物流服务企业，购买者的更换物流服务企业的转换成本低提高了购买者的讨价还价的能力。购买者对于物流企业的服务质量要求高，准时、及时、安全、高效的物流派送服务，降低了它们的讨价还价的能力。 （五）供应商讨价还价能力:中国物流企业众多，所以我国众多的物流企业面对购买者时降
空调行业波特五力竞争模型分析 空调行业市场分析 国家信息中心信息资源开发部近日举办的"2012中国空调行业发展高峰论坛"上，发布的《2012冷冻年度中国空调市场白皮书》显示，2010冷年国内空调市场销售量同比增长23.6%，销售额同比增长24.4%；2011冷年，销售量同比增长为1.4%，销售额同比增长更达到15.6%；而到了2012冷年，国内空调市场销售量同比下滑12.4%，销售额同比下滑8.9%。 图1 国内空调市场零售规模变化趋势 而中怡康的统计数据也表明，与2011年相比，2012国内空调业全年12个月均出现负增长，不仅国内市场销售受阻，出口量同比也下降2.9%，国内外市场的双重压力加速空调产业的调整和转型。 2012年空调行业表现低于预期，政策性影响是相对主要原因。各种扩大消费政策的集中出台打破了经济运行的正常规律，造成短时间消费潜力集中释放，透支多年正常消费能力。而且大量消费的提前实现给制造商或潜在进入者构成虚幻消费预期，形成新一轮的产能扩张，造成供求失衡。
★具体表现在：首先，宏观经济从快速增长进入平稳增长阶段、房地产市场的疲软，使得短期内市场缺乏新的增长点，导致空调销售下滑；其次，“以旧换新”和“节能补贴”等空调利好政策的阶段性退出，以及用工成本的上涨令空调产业承受了不少压力。 受国内房地产市场的政策影响，2011年商品房成交量有所萎缩，这在中短期内明显地抑制了空调市场新增需求的产生。数据显示，2011年，国内主要城市新房市场交易量同比跌幅超过50%，一二线城市的住宅成交量已经低于2008年的低点。由于家电购买周期一般在购房后半年或一年以上，所以2011年房地产市场的疲软，极大程度上影响了2012年空调的内销，对整个家电行业也存在较大的影响。 家电下乡政策的到期停止必然会在一定程度上减少空调市场需求，加剧空调市场的负增长现象。 “家电下乡政策到期停止执行” 为刺激经济，扩大内需，我国在2008年、2009年分别开始启动执行“家电下乡”、“以旧换新”、“节能惠民”活动。受益这三大利好政策，中国家电行业历经了一轮近3年高速成长期。然而如今家电业的幸福时光似乎逐渐不再了。 从2011年5月底，一系列利好政策逐渐退出。首先是2011年5月31日空调节能补贴政策到期了，2011年11月底，先行试点的山东、河南和四川三省“家电下乡”政策也到期终止。2011年年底，利好城市更新需求的大家电“以旧换新”政策到期终止的可能性极大；而到2012年底，其它省市的“家电下乡”政策也行将全部到期。