基于生产函数的中国旅游发展总量预测模型研究.doc

旅游生命周期模型新解释基于生产投资与需求分析一、本文概述随着全球化的推进和人民生活水平的提高，旅游业已成为全球经济的重要组成部分。

然而，旅游业的发展并非一帆风顺，其生命周期的演变受到多种因素的影响。

本文旨在提出一种基于生产投资与需求分析的新解释，以深入理解旅游生命周期模型，并为旅游业的可持续发展提供新的视角。

本文将首先回顾传统的旅游生命周期模型，分析其优点和局限性。

接着，我们将引入生产投资和需求分析的理论框架，重新解读旅游生命周期的各个阶段。

通过这种方式，我们可以更好地理解旅游业发展的内在动力和外部影响，以及市场需求如何影响旅游业的兴衰。

我们将结合具体案例，探讨如何在新的理论框架下促进旅游业的可持续发展。

我们希望通过本文的研究，为旅游业的决策者、规划者和研究者提供新的思路和方法，推动旅游业在全球范围内的健康、稳定和长期发展。

二、生产投资与旅游发展的关系生产投资是推动旅游业发展的重要动力。

从经济学的角度来看，生产投资是指为获取未来收益而在当前进行的资本支出。

在旅游领域，生产投资体现为对旅游基础设施、接待设施、景区开发、交通建设等多方面的投入。

这些投资不仅直接促进了旅游资源的开发利用，还间接拉动了相关产业的发展，如建筑、交通、餐饮、住宿等。

生产投资在旅游目的地的发展初期起着关键性作用。

在这一阶段，大量的基础设施建设和资源开发投资是必要的，以吸引游客并提供基本的旅游服务。

这些投资通常由政府或大型企业主导，以推动当地经济的增长和就业的增加。

随着旅游业的逐步成熟，生产投资的重点开始转向提升旅游产品质量和服务水平。

在这一阶段，投资不仅关注于硬件设施的建设，还更加注重软实力的提升，如人员培训、管理优化、文化挖掘等。

这些投资有助于提高游客的满意度和忠诚度，进一步巩固和扩大旅游市场的份额。

生产投资还促进了旅游业的创新发展。

通过引入新技术、开发新产品、优化服务流程等方式，投资为旅游业注入了新的活力和动力。

这些创新不仅提升了旅游业的竞争力，还为消费者提供了更加多元化、个性化的旅游体验。

了审慎 的研判 。结果表 明 ， 代表技 术 进 步和效 率 改善 的全要 素 生产 率增 长 ， 是推 动我 国改 革
开放 以来 经济 高速发展 的重要 因素 ， 平 均 贡献 率接 近 ３ ０ ％ 。据 此 预 测 ， 未来 ２ ０年我 国的 潜
在 经 济平 均增速 在 ７ ． ０ ％－ －７ ． ５ ％之间； 但 在 悲观 预期 下 ， “ 十 四五 ” 后 期 的潜在 经 济增 速将 回
模型 ， 避免 了现有 文献 因部 分变量 假定 以及计 量方 法选 择不 同造 成 的偏差 ； 二 是在 梳理 国内 外最 新文献 基础 上 ， 模 拟 了多种假设 条件 下我 国全要 素 生产率 的增 长情 况 ， 对本 文 实证 方 法 的稳健 性进 行 了检验 ， 并在 我 国经 济增 长动力 问题 上得 到 了基 本 一致 的结 论 ； 三是 结合 经 济 增长 理论 与我 国历史 经验 ， 定性分 析 了我 国全 要 素生产 率 的决 定 因素 ， 并 建立 了全 要 素生 产 率与人 力 资本 、 制 度改 革之 问 的定 量模 型 ； 四是通过 分析 得 出制 度 改革 引 发 的全要 素生 产 率 增速 波动 ， 是决定 我 国经济 增长周 期运 行 的最 重要 因素 ， 并 由此 分 基准 和 改革 两种 情形 对 未
国实 际的生 产 函数 ， 以在此基 础上对 我 国经济 增长动 力 和前景 问题 进行 更 加严谨 的讨论 ， 对
我 国经济 的 中长期 增速 以及 主要制 约 因素进 行准确 研判 ， 从而 制定 出具 有 针对 性 的政 策 ， 最
终实 现经 济 的可 持续 增长 。
鉴 于此 ， 本 文完全 利用 国 民经 济 核算 数 据构 建 了我 国生 产 函数 ； 在 此基 础 上 ， 估 计 了历

利用 Ｅｖｉｅｗｓ 软件包计算输出模型参数见图 ４ 所示。
（ 上接第 ８２ 页） 式可最多支持 ３２ 个节点。 ５．软件系统设计 为降低系统复杂性， 提高系统可靠性， 采用时间触发方式， 设计合
作式任务调度器。采用主从控制方式， 本文主要设计从节点软件系统， 程序流程如图 ２ 所示。
文中程序利用 ＫｅｉｌＣ５１ 的集成开发环境编程， 并进行调试。
参考文献 ［ １］ 王 燕 ． 应 用 时 间 序 列 分 析 ． 北 京 ： 中 国 人 民 大 学 出 版 社 ， ２００５： １４５—１４７． ［ ２］ 张晓峒． 计量经济学软件 Ｅｖｉｅｗｓ 使 用 指 南（第 二 版）． 天 津： 南 开 大 学 出 版 社 ，２００４：１１９ —１３２． ［ ３］ Ｊ． 约 翰 斯 顿． 计 量 经 济 学 方 法 （第 四 版）． 北 京： 中 国 经 济 出 版 社， ２００２：２０３—２４５．
科技信息
○科教视野○
ＳＣＩＥＮＣＥ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
２００７ 年 第 ８ 期
基于 ＡＲＩＭＡ 模型的国内旅游人数预测研究
过晓芳 （西安工业大学数理系 陕西 西安 ７１００３２）
摘要： 以我国 １９８５—２００５ 年各年的国内旅游人数 为 例 ， 运 用 计 量 经 济 学 软 件 Ｅｖｉｅｗｓ 建 立 时 间 序 列 模 型 ＡＲＩＭＡ（ｐ， ｄ， ｑ）， 并 对 未 来 五 年 内 国内旅游人数做出预测， 结果表明预测结果满足精度要求， 具有较强的实用性。
间序列预测模型， 特别适合处理复杂时间序列的预测情况。如果一个 平稳序列｛ｙｔ｝， 不仅与其以前时刻的自身值有关， 而且还与其以前时刻 的 扰 动 项 存 在 一 定 的 依 存 关 系 ， 那 么 这 个 序 列｛ｙｔ｝就 可 以 建 立 ｐ 阶 自 回归和 ｑ 阶移动平均模型， 即：

某年中国旅游发展分析与预测随着经济的逐步发展，旅游业已经成为了中国经济的重要支柱之一。

2019年，中国国内旅游总出游人数达到了16.43亿人次，同比增长了7.4%。

同时，中国旅游业也呈现出了许多亮点和挑战。

本文将对某年中国旅游发展进行分析和预测。

一、市场规模从规模来看，中国旅游市场肆意扩张。

2019年全国旅游总收入达到5.72万亿元，同比增长了11.7%。

其中，旅游接待企业收入为4.17万亿元，同比增长了11.2%；旅游景区门票收入为1.42万亿元，同比增长了15.8%；旅游住宿收入为0.65万亿元，同比增长了3.3%。

预计未来几年，随着经济水平和居民收入的不断提高，人们对旅游产品和服务的需求将越来越大。

同时，政府也将进一步推动旅游业发展，加强与其他服务业的融合，推广旅游消费，扶持旅游企业，提高旅游产品和服务质量，推动旅游消费升级。

因此，中国旅游市场的规模有望继续扩大。

二、发展趋势1.精品旅游逐渐走俏随着居民收入水平的提高，越来越多的人开始追求更高质量、更深入的旅游产品和服务。

因此，精品旅游市场逐渐走俏。

精品旅游的特点是个性化、专业化、特色化、文化化、品质化和高性价比。

它与传统旅游有很大不同，更注重于提高旅游产品和服务质量，满足消费者多样化的需求。

未来，随着人们对旅游产品的需求不断升级，精品旅游市场将有望继续走俏。

2.自驾游和自由行趋势明显随着交通运输的逐步发展，自驾游和自由行趋势明显。

通过自驾游和自由行，人们可以更好地享受旅游的自由、自主、惬意和开放。

在自驾游和自由行中，人们可以更好地体验当地的文化、风土人情，更全面、系统地掌握目的地国家的政治、经济、文化等方面的信息，更好地提高自身素质和综合竞争力。

未来，自驾游和自由行将成为中国旅游业新的发展趋势。

三、发展机遇1.文化旅游的重要性不断提高中国历史文化悠久，文化旅游资源丰富。

现在，政府将文化旅游视为未来旅游业的重要方向之一，大力开发和保护文化旅游资源，努力打造中国旅游品牌，推动文化旅游消费升级。

我国国内旅游收入的主要影响因素的计量模型分析引言：近年来，我国国内旅游业取得了快速而稳定的发展，成为国民经济的重要支柱。

然而，国内旅游收入的增长速度却受到许多因素的制约。

因此，了解这些影响因素的统计模型分析对于指导旅游发展政策和促进旅游经济增长具有重要意义。

本文将采用计量模型的方法来分析我国国内旅游收入的主要影响因素。

一、理论框架国内旅游收入的主要影响因素通常包括经济因素、政策因素和社会文化因素。

经济因素主要涉及国内生产总值、人均收入、人口规模等；政策因素主要指国家的旅游政策和相关政策的变化；社会文化因素主要包括旅游消费习惯、旅游意愿等。

二、计量模型（1）模型设定根据以上理论框架，我们可以设定以下计量模型：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+ε其中，Y代表国内旅游收入；X1代表经济因素；X2代表政策因素；X3代表社会文化因素；ε代表误差项。

（2）变量选择为了使用统计数据进行计量模型分析，我们需要选取能够反映经济、政策和社会文化因素的变量。

一般来说，国内生产总值、人均收入、人口规模可以作为经济因素的代表变量；旅游政策调整指数、旅游项目投资额可以作为政策因素的代表变量；旅游消费习惯调查数据、旅游意愿调查数据可以作为社会文化因素的代表变量。

（3）数据采集我们可以通过国家统计局和其他相关机构的统计数据来获得上述变量的时间序列数据。

为了分析的准确性，可以选择近十年的数据进行统计分析。

（4）模型估计通过计量模型的估计，可以得到各个影响因素的系数。

根据系数的正负和大小，可以判断不同因素对国内旅游收入的影响程度。

同时，也可以进行回归统计检验，评估模型的拟合优度。

三、模型实施与结果分析在收集到相应的数据后，我们可以利用计量模型进行实施并分析模型结果。

例如，假设我们得到以下结果：Y=-0.2+0.5X1+0.3X2+0.1X3此时，经济因素和政策因素对国内旅游收入的影响较大，而社会文化因素的影响相对较小。

经济因素和政策因素的系数为正值，说明它们的增加会促进国内旅游收入的增长。

联系单元
图１ Ｅｌｍａｎ人工神经网络
２ 预测效果评价指标
通常采用误差形式评价模型 预测效果 以此判定预测模型的优 劣及可行性 只用某一项误差指标 来评价预测结果会有片面性 拟采 用平均绝对误差 ＭＡＥ 均方百分 比误差 Ｒ Ｍ Ｓ Ｐ Ｅ 和平均绝对百分 比误差 Ｍ Ａ Ｐ Ｅ 项误差指标评 价预测效果
指数平滑模型最佳参数取值 如表１所示 α值越小 则训练期的 相应时间序列越平稳；α 值越大 则 时间序列数据波动性越大 表１ 中 国外旅游的航班 运量 游客的α 值都比国内旅游的航班 运量 游 客的α 值大 说明国外旅游需求波 动性比国内旅游大
表１ 中 国内旅游的航班 运 量 游客的平滑指数模型相似 α值 大并且δ值为０ 说明国外旅游需求 受到近期时间序列的强烈影响 而 趋势与季节因素的影响是稳定的 国外旅游的航班 运量 游客的平 滑指数模型相似 α 值小并且δ 值 大 说明国内旅游需求受到趋势与 季节因素的强烈影响
2.学位论文 刘金敏 基于Logistic种群增长曲线模型的旅游需求预测研究 2008
旅游需求预测在宏观层面上有助于国家和地区制定具有指导意义的旅游发展战略，在微观层面上有助于旅游区确定其开发建设的方向和规模，具有重要的意义。 目前国内外学者对于旅游需求预测的研究，大多是从方法和模型的角度阐述，而较少涉及旅游预测结果如何对旅游实践起到实质性地指导作用，即如何通过旅游需求预测来 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。而且，目前研究较多的四类旅游需求预测模型（趋势外推模型，结构 模型，定性模型及人工智能模型）的应用都需要在一定的旅游人数历史统计数据的基础之上进行，而新开发的或者开发处于初步阶段的旅游景区，往往缺乏大量历史统计数据 ，这就使得此类景区的旅游需求预测比较困难。 作为生态学的基本模型之一，Logistic种群增长曲线模型可以模拟出事物由小到大，由弱到强最终趋于稳定的S型增长趋势，而根据旅游地生命周期理论，旅游区的发展也 具有类似的S型增长趋势，二者具有一定的拟合性。基于此，Logistic种群增长曲线模型可以用于进行旅游区旅游需求的预测。 本文以上海市嘉定区州桥老街历史文化休闲旅游区为例，以旅游人数为预测指标，研究了Logistic种群增长曲线模型在旅游需求预测中的应用，以期对新开发的或者开发处 于初步阶段，缺乏大量历史统计数据作为预测基础的旅游景区的旅游需求预测提供一条可行的途径。实证研究证明，Logistic种群增长曲线模型可以应用于此类旅游景区的需求 预测中。此外，本文还对旅游需求预测结果如何应用于旅游区市场推广策略的制定、实施及旅游服务设施建设等实践环节进行了一定的探索。

（ ）
由 GM（1，1）灰微分方程（1）所对应的白化微分方程：
(1 ) dx 0 (1 ) + ax 0 (t ) = b dt b b (1) (0) ⇒ x0 ( k + 1) = ( x 0 (1) − ) e − ak + ，(k=1,2,3, …) a a b ( 0) (0) ⇒ x0 ( k + 1) = ( x 0 (1) − ) e − ak (1 − e a ) a
r ⎧ dx ⎧ dx x2 = rx − ⎪ ⎪ = αx − βx2 ⇒ xm ⎨ dt ⎨ dt ⎪ ⎪ x (0) = x 0 x (0 ) = x 0 ⎩ ⎩
其解为：
（ ）
x (t ) =
xm ⎛x ⎞ 1 + ⎜ m − 1 ⎟ e − rt ⎝ x0 ⎠
xm =
α β
（ ）
（ ）
2.2 模型 II
2.2.1 模型建立 在 GM（1，1）模型中，我们只考虑了一个因子对旅游需求的预测。为使预测数据更精 准，我们把北京的宾馆数、人口、居民物价指数、城市交通等多个因素对旅游需求的影响也 考虑到模型中，可进一步建立各因素 xi 对因子 x0 的 GM（1，N）模型（模型 II） ：
2.3 模型 III
2.3.1 模型建立 灰色系统模型虽然能较好的预测旅游需求， 但也存在一个缺点——预测结果可能随着时 间的推移而趋向无穷。显然，实际生活中一个城市能容纳的人数是有限的，这就说明灰色系 统模型并不完全适用于旅游需求的预测。 为此，我们借鉴 Logisitic 模型的思想，利用人口预测模型来预测旅游需求[6]。 模型 III： 设 x ( t ) 表示第 t 年北京市接待的旅游人数， r 为旅游人数的增长率， xm 表示北京市所 能容纳的最大人数：

基于柯布-道格拉斯生产函数对全国旅游产业要素的贡献分析牛丹丹;郑志娟;刘熠萌
【期刊名称】《农技服务》
【年(卷),期】2010(027)011
【摘要】随着经济发展,旅游业作为"朝阳产业"已成为国民经济的重要经济增长点,并以其高速发展成为拉动GDP增长的有力因素.分析了旅游产业生产要素劳动、资本、资源、技术的结构机理,并建立了基于柯布-道格拉斯生产函数的我国旅游产业经济增长模型,测算各个生产要素的产业贡献率,并以此对我国旅游产业发展提出了建议.
【总页数】3页(P1478-1480)
【作者】牛丹丹;郑志娟;刘熠萌
【作者单位】中国地质大学,北京,100083;中国地质大学,北京,100083;中国地质大学,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】F59
【相关文献】
1.旅游发展、人力资本、外商直接投资对经济增长的影响——基于柯布-道格拉斯生产函数的实证分析 [J], 郭健全;李维
2.中国半导体行业发展影响因素的实证研究
——基于柯布-道格拉斯生产函数的回归分析 [J], 李禹萱
3.农业信贷对农业产值影响的实证分析及完善举措研究
——基于柯布-道格拉斯生产函数模型 [J], 李欣姿;杨淞婷;曲哲霆
4.人口转型、技术进步对农业产出影响的计量分析——基于柯布-道格拉斯生产函数 [J], 尚荣
5.1993-2008年广东省经济增长的要素贡献分析——基于新柯布—道格拉斯生产函数 [J], 金伟娜;张卓涵
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三种模拟条件下基于生产函数的我国经济增长预测分析作者：戚成蹊来源：《商业经济研究》2017年第21期内容摘要：本文基于1990-2014年的宏观历史数据，在三种模拟条件的假设下，对我国未来50年的宏观经济变量做出预测分析，包括：劳动力增长率的预测、资本投入增长率的预测、劳动收入份额增长率的预测与技术进步率的预测。

并在这些宏观经济变量预测的基础上，运用生产函数模型对我国未来50年的GDP增长率做出预测。

预测结果表明，我国GDP增长率在预测期间内呈持续下降趋势，并且在三种不同的模拟条件下，GDP增长率在2065年将下降到5.5%、3.9%和2.3%。

关键词：GDP增长率劳动收入份额技术进步率生产函数引言近年来我国经济一直保持快速发展，1990-2014年我国国内生产总值（GDP）年均增长率达到9.8%，经济实力显著增强。

2015年我国GDP总值为67.67万亿，占世界比重的15.5%，GDP增长率也高达6.9%。

我国的社会生产力、综合国力、产业升级、所有制结构等指标都反映出我国经济社会保持平稳健康的发展，为“十三五”计划奠定了坚实基础。

GDP反映了一个国家或地区所有常住单位在一定时期内所生产和提供的最终产品和劳务的价值总量，是整个国民经济核算的基本总量和中心环节。

GDP增长是判断一个国家经济运行状况、衡量综合经济实力、正确制定经济政策的基础，在实际的经济研究工作中发挥着不可替代的作用。

因此，对GDP增长的预测研究可以为我国经济政策的制定、经济发展的监管等方面提供依据，是经济学研究的中心问题之一。

王健（2005）运用ARIMA（1，1，2）模型对我国GDP增长进行短期预测，预测结果的相对误差不大，模型具有良好的短期预测效果。

何新易（2012）基于我国1952-2010年的历史数据，运用时间序列模型，对我国2011-2015年的GDP增长率做出预测，结果表明：中国经济增长仍将处于一个水平很高的上升通道。

A =1.4299,δK =0.3840,δL = 0.2432,ρ=1.2505,μ=1.0057
所以：Y=1.4299(0.3840K-1.2505+ 0.2432L-1.2505)-0.8042
各期预测结果见表 1，可以 看出相对误差均很小， 可用此
N
Σ 模 型 预 测 。 总 误 差 平 方 和 i=1
会比较高。 第二种方法是直接优化法，这种方法将误差平方
和对每一个系数求偏导数，令这些偏导数等于 0，然后对这
组非线性方程(称为正规方程组)求解。 这种方法在计算上一
般采用最速下降法，即沿偏 导 数 最 大 的 方 向 从 β1,β2,…,βp)一 个试验数值集移动到另一个试验数值集，因此以最快的速度
差（%） 67884.6 22974.0 68950 66294.6 2.34 74462.6 24941.1 69820 71723.2 3.68 78345.2 28406.2 70637 79507.2 -1.48 82067.5 29854.7 71394 84600.3 -3.09 89442.2 32917.7 72085 92235.6 -3.12 95933.3 37213.5 73025 101869 -6.19 120332.7 43499.9 73740 114414 4.92 135822.8 55566.6 74432 134434 1.02 159878.3 70477.4 75200 157396 1.55 183867.9 88773.6 75825 183610 0.14 210871.0 109998.2 78244 212729 -0.88
复这个循环过程，直到收敛，即新的最小二乘回归系数估计
值不再有很大变化，很多应用软件采用这种方法，本文给出

国内旅游需求的回归模型分析-旅游经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、引言旅游业作为我国国民经济的重要产业之一，在我国的经济建设中发挥了巨大作用。

在本世纪末，第三产业比重将达三分之一，国内旅游业在第三产业中将会有举足轻重的地位，随着它的发展，将会对我国经济发展起着巨大的促进作用。

国内旅游也是国民经济持续发展、人民生活水平不断提高的表现。

统计年鉴数据显示：改革开放以来，我国的旅游业有了非常迅速的发展，但是比较而言，我国国内旅游业发展的广度深度都远远不能适应经济发展和人民生活水平提高的需要。

我国国内旅游发展迅速，覆盖面广，但总的说来仍然处于一种低消费、大众化、低水平、中近距离旅游的状况。

旅游基础设施、服务设施建设发展很快，但仍不能适应国内旅游发展速度的要求。

因此，研究我国国内旅游需求的影响因素和趋势，具有十分重要的意义。

二、国内旅游需求现状与因素分析1.国内旅游需求现状国内旅游需求的规模性，主要表现在旅游收入、出游人次等的总量规模。

到2012年末，国内旅游收入达到了227亿元，相比2011年增加了17.62%;国内旅游人次达到了29.57亿，相比2011年上升了11.97%.国内旅游产品的需求主要集中在目前经济发展水平较高的沿海、沿江地区和大中城市及周边地区。

无论从出游比例还是从人均旅游花费上看，国内旅游需求的地区结构是以大中城市和沿海地区为土、内地及县镇为辅。

国内旅游消费的动态性，随着生活消费水平的不断提高，城镇和农村居民的旅游消费水平、出游比例也不断提高。

从1994年到2012年十八年旅游总体规模--总人次的数据表明，十八年间保持了年均17.73%的增长速度；旅游总收入的增长速度年均75.33%.由于法定假期的集中，出现了以城镇居民为主的春节、寒假、清明、五一、端午、中秋、暑假、国庆节和元旦的旅游黄金周；从国内旅游抽样调查资料来看，我国旅游规划呈现城市化状过度追求商业利益；旅游消费方式、水平和客源看现状从旅游消费方式、水平和客源看现状从旅游消费方式来看，绝大部分属于观光旅游，文化型、享受型极少；国内旅游多集中在经济较发达，知名度较高，旅游基础设施较完善的旅游胜地。

平 的低 层 次性 、 行 社 经 营水 平 的 低 层 次 性 ， 出旅 行 社 数 量及 其 经 营水 平 是 衡 量 一 个 地 区旅 游 发 展 水 平 高 低 的 核 旅 提
心 影 响 因子 。建议 国 家 及地 方政 府 要 转 变对旅 行 社 的 偏 顿认 识 ， 把 加 强 旅行 社 的 管 理 和 指 导作 为地 方 旅 游 经 济 工 要
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２０ 年 第 １ ０７ 期
总第 ８ 期
经济研究导刊
ＥＣ ＯＮＯＭＩ Ｓ Ｃ ＲＥ ＥＡＲＣ ＧＵＩ Ｈ ＤＥ
Ｎｏ １ ． ．２ ０ ０７
Ｓ ｒａ ． ｅ ｉｌ Ｎｏ ８
基于生产函数的中国旅游发展总量预测模型研究
陆 相 林
（ 庄 学 院 旅 游 与 资源 环 境 系 ， 枣 山东 枣 庄 ２７ ６ ） ７ １０
总量 预 测 模 型 （ 实际 模 型 自变量 筛选 后 只 有 旅 行 社 一 个 ） 并 对模 型进 行 了实证 分 析 ， 模 型 参 数 的 经 济 含 义进 行 了 ， 对
解 释 。发 现 了我 国 当前旅 游发 展 总量 预 测 的唯 一决 定 性 影 响 因子 — — 旅 行 社 数 量 ， 量 实证 了我 国 当前 旅 游 发展 水 定
定量 评估 。 述方 法用 于预测 某地 的 出游情况 （ 出 上 外 旅游 需ห้องสมุดไป่ตู้ ） 为合适 ， 对预测 该地 的旅游 发 展总量 较 但
却没 有意 义 。
支 配 时 间等 变 量 作 为 自变 量 ｔ 然 后 采 取 一 定 分 析 ２ ０ ２ １ ， ０ ４年 、０ ５年数 据对模 型预 测 的科 学性进 行 评价 ２０ 常值剔 去 ， 而我 国 １９ ９ ５年 以前 的相 关旅 游统计 只有

杭州市旅游需求的预测预报摘要本文研究了杭州市入境旅游人数的预测问题。

作为国际风景旅游型城市之一，在下一个五年计划到来之际，对杭州未来旅游人数进行预测是很有意义的。

本文从环境、经济状况，交通、人口等因素出发，以时间序列模型，多元线性回归模型，灰色系统等三类模型入手，建立旅游需求的预测数学模型，并对其进行了预测的检验和模型的比较。

根据相关数据，我们首先以最简单的时间序列模型分别用一次、二次、三次、四次指数对往年数据进行拟合，发现二、三、四次指数拟合效果较好，并且拟合效果接近，为了表达式的简洁，我们选择二次指数作为预测模型对未来两年的旅游人数进行预测。

在模型二中，为了改进时间模型的滞后性，得到更精确的结果，将影响旅游人数的各个因素（包括经济实力，人口，环境以及交通状况）进行了多元线性回归，对实际值和预测值比较得出只有3.19%的较精准的相对误差率，并得出影响杭州旅游人数的主要因素在于人口、经济实力以及交通的结论。

进一步，考虑到时间模型在时间趋于无穷大时人数也趋与无穷大，显然不符合实际。

所以基于杭州市旅游人数不会发生巨大变化的假设，利用逐年的历史数据，用灰色模型理论预测其发展情况，根据灰色模型中对参数a的要求，得到的结果满足中长期预测。

另外，根据预测模型利用后验差法进行了检验，误差只有4.42%,综上，我们用灰色模型对未来十年进行预测预报。

但在检验中我们发现，2010年出现了7.84%的较大误差，这应该是和2010年在上海举办的世博会有关。

考虑到2011年杭州将举行全国第八届残疾人运动会，以及杭州市政府在“十二五”规划下对旅游业的高度重视，我们认为2010年将是杭州旅游业的一个转折点，未来杭州市旅游人数将持续强劲增长，所以我们没有剔除2010的数据。

最后，我们对模型对比分析了优缺点，同时进行了简单的推广。

并根据预测结果对提升杭州旅游收益提供了相关意见。

关键字：旅游需求预测、时间序列模型、多元回归模型、灰色模型，政策建议。

浅析我国国内旅游收入函数模型【摘要】随着经济的发展，旅游成为大众休闲的主要方式之一，因此旅游产业成为我国经济新的增长点。

本文通过对影响旅游收入的主要因素进行分析，得出计量经济学模型，通过分析各种因素对旅游收入的影响，为规划旅游未来发展政策提供依据，促使国内旅游业对社会经济的发展产生更积极的影响。

【关键词】旅游收入旅游人数人均花费一、引言旅游推动社会生产的发展,促进生产结构的调整变化,带动就业,提高经济开放程度,从而对整体社会经济的发展产生了积极影响。

我国旅游业立足于开发国内旅游市场，致使国内旅游逐渐在我国的旅游市场上占据重要的地位。

旅游收入直接反映了某一旅游目的地国家和地区旅游经济的运行状况，是衡量旅游经济活动及其效果的一个不可缺少的综合性指标，也是某一个国家或者地区旅游业发达与否的重要标志。

在我国的旅游收入中，主要影响因素为旅游人数和人均旅游花费。

所以，本文主要分析旅游人数和人均旅游花费对国内旅游收入的影响。

二、模型设定1.选定线性模型的原因由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算,并且我们所学知识有限，所以我们在此考虑利用线性模型对该市场进行研究分析。

另外，线性模型存在多种检验方法和修正方法，这样对模型准确程度的分析和修正也更加可靠。

解释变量选择原因分析旅游业是由于受到社会经济状况和经济关系等多种因素不同程度的影响，使得某一旅游目的地国家和地区在一定时期内的旅游收入出现不同程度的高低变化。

也就是说，旅游收入是受多种因素影响的函数。

国内旅游人数旅游目的地国家和地区接待旅游者人数的多少，是影响旅游目的地国家和地区的最主要因素。

在正常情况下，旅游收入与接待的旅游者人数呈正比例变化。

人均旅游花费在旅游接待人数既定的条件下，旅游者的支付能力和人均旅游消费是旅游目的地国家和地区的旅游收入增减变化的又一个决定因素。

一般说，旅游者的人均旅游消费水平与旅游收入成正比例变化，旅游者的支付能力强，旅游者的旅游花费越高，那么旅游收入也就越高。

二、理论基础
经济增长与经济发展是经济学领域中最核心的问题， 经济学家对经济增长的关注由来已 久。 现代增长理论研究的核心主要集中在增长的源泉与动力上， 根据不同的经济增长理论主 要有以下四种代表模型： 1 资本积累论中具有代表性的哈罗得——多玛模型。 ○ 哈罗德和多玛认为储蓄率和产出量 所需资本量的比率决定经济增长。 2 新古典增长模型，该模型认为在技术外生条件下，经济将以固定速度均衡增长。储蓄 ○ 率的提高在短期内可以提高经济增长率，但是无法提高长期增长率。 3 C.W.柯布和 P.H.道格拉斯提出的柯布——道格拉斯生产函数。该函数说明了资本、劳 ○ 动、技术以及管理与经济增长的关系。 新经济增长理论代表提出的内生技术决定论。认为知识或人力资本是经济增长的源动 力，强调知识积累的决定作用。
对模型两边取对数，得到如下线性模型：
ln Y ln A ln K ln L
本文研究过程采用 1957~2008 年的年度数据，数据来源为相关年度《中国统计年鉴》 ， 现对模型采用的变量做如下说明： 1) GDP， 以 1950 年为基期， 选用居民消费价格指数进行扣减消除物价因素影响后作为计量 数据。 （单位：亿元） ，其采用的是永续盘存法测算 2) 资本存量 K ，数据直接来源与对应年份《中国统计年鉴》 资本存量，基本公式为：
根据表格模型估计的结果为：
Coefficient 0.930530 0.790628 0.009988 0.989974 0.989565 0.118046 0.682806 38.86771 0.462820
Std. Error 0.128468 0.011986 0.010178
t-Statistic 7.243263 65.96172 0.981335

基于生产函数的中国旅游发展总量预测模型研究
陆相林
【期刊名称】《经济研究导刊》
【年(卷),期】2007(000)001
【摘要】旅游发展总量指标主要包括旅游收入和旅游人次数.基于生产函数,以旅游收入和旅游人次数为因变量,以构成旅游业的支柱产业旅行社、旅游饭店、旅游交通的相关指标为自变量,采用回归方法建立了中国旅游发展总量预测模型(实际模型自变量筛选后只有旅行社一个),并对模型进行了实证分析,对模型参数的经济含义进行了解释.发现了我国当前旅游发展总量预测的唯一决定性影响因子——旅行社数量,定量实证了我国当前旅游发展水平的低层次性、旅行社经营水平的低层次性,提出旅行社数量及其经营水平是衡量一个地区旅游发展水平高低的核心影响因子.建议国家及地方政府要转变对旅行社的偏颇认识,要把加强旅行社的管理和指导作为地方旅游经济工作的重点.
【总页数】3页(P138-140)
【作者】陆相林
【作者单位】枣庄学院,旅游与资源环境系,山东,枣庄,277160
【正文语种】中文
【中图分类】F592.3
【相关文献】
1.基于时变参数的中国总量生产函数估计 [J], 高宇明;齐中英
2.资本积累、技术变迁与总量生产函数——基于中国1980-2005年经验数据的分析 [J], 郭玉清
3.中国总量生产函数模型选择——基于要素替代弹性与产出弹性视角的研究 [J], 章上峰;董君;许冰
4.中国基础设施的产出弹性与最优规模——基于总量生产函数的研究 [J], 王任飞;王进杰
5.中国省际要素投入与经济增长研究——基于总量生产函数的面板数据分析 [J], 李红霞;傅强
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我国区域旅游需求的预测分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！1 计量经济学模型变量的选择研究方法基于数据的回顾和运用性，许多现代时间序列预测方法都运用了预测，而基本结构模型和时间变量参数计量经济模型xx年至xx年有着事前预测。

该研究的主要目的是审视这些模型是否能运用于未来两年的短期的精确的旅游到达预测。

在此层面中国可以运用的数据仅限于1994年至xx年之间。

模型建立的过程运用了上述讨论的时间参数模型和基本结构模型。

这些方法的研究中，下列数据资源可以检测：临时变量和独立变量。

2 干预的基本结构模型表一显示日本是最低平均绝对误差，只有%，俄罗斯有最高平均绝对误差值在%。

13个国家中有三个国家的总平均绝对误差平均数低于20%。

13个来源国家到31个中国地区的平均绝对误差为%。

3 带有虚拟变量的时间参数预测时间参数模型在这里的发展是基于建模过程提供了6个人机电子软件包。

这种分析在状态矢量空间形式下提供了动态系统。

状态空间形式允许预测伴随可观测模型的未观察到的变量。

其同时允许曾经用过的循环卡尔曼滤波算法同时间序列结构模型共同运用。

卡尔曼滤波算法运用于早一步的运算来预测，同时和确定的协方差值的初始值的平方误差矩阵联系。

这样分析下来，人机电子将他们的值设定较高的初始价值来反应不确定性。

尽管所有的省份需要对比分析，国际旅游到达则关注于小于总的31个省份和地区的选择。

三分之一的到达者关注与排名前五的到达省份，而%则关注排名前十。

4 结论该研究表明尽管数据有限，但是精确预测中国的地区到达是有可能的。

尽管数据的局限性同年居序列有关，而有限时间序列的长度、精确预测错误在20%以下，而10%以下的错误可以持续被推导出来。

所以关注与预测更发达的旅游地区预测，这些流动倾向更明显且有较少不稳定性。

另外，如果只关注于计量经济模型是错误的，因为在此研究中现代时间序列方法被证明是占优势的。