基于多元线性回归分析的国内旅游收入预测

多元线性回归分析实验报告——以影响我国旅游市场发展的主要因素为例一、研究的目的要求近年来，中国旅游业一直保持高速发展，旅游业作为国民经济新的增长点，在整个社会经济发展中的作用日益显现。

中国的旅游业分为国内旅游和入境旅游两大市场，入境旅游外汇收入年均增长22.6%，与此同时国内旅游也迅速增长。

改革开放20多年来，特别是进入90年代后，中国的国内旅游收入年均增长14.4%，远高于同期GDP 9.76%的增长率。

为了规划中国未来旅游产业的发展，需要定量地分析影响中国旅游市场发展的主要因素。

二、模型设定及其估计经分析，影响国内旅游市场收入的主要因素，除了国内旅游人数和旅游支出以外，还可能与相关基础设施有关。

为此，考虑的影响因素主要有国内旅游人数，城镇居民人均旅游支出，农村居民人均旅游支出，并以公路里程和铁路里程作为相关基础设施的代表。

为此设定了如下对数形式的计量经济模型：其中 ：——第t 年全国旅游收入——国内旅游人数 （万人）——城镇居民人均旅游支出 （元）——农村居民人均旅游支出 （元）——公路里程（万公里） ——铁路里程（万公里）为估计模型参数，收集旅游事业发展最快的1994—2003年的统计数据，如表4.2所示：2X 3X 4X 5X 6X 23456123456t t t t t t tY X X X X X u ββββββ=++++++t Y 2X 3X 4X 5X 6X三、估计参数利用EViews 估计模型的参数，方法是：1、建立工作文件：启动EViews ，点击File\New\Workfile ，在对话框“Workfile Range ”。

在“Workfile frequency ”中选择“Annual ” (年度)，并在“Start date ”中输入开始时间“1994”，在“end date ”中输入最后时间“2003”，点击“ok ”，出现“Workfile UNTITLED ”工作框。

贵州省国内旅游客流量预测分析研究——基于多元线性回归
分析
宋亚飞
【期刊名称】《艺术科技》
【年(卷),期】2021(34)22
【摘要】文章选取2003—2018年贵州省国内旅游人数为研究对象,将国内旅游总收入、城镇居民人均可支配收入、旅行社总数等其他指标作为自变量进行逐步回归。

借助SPSS、Excel软件处理分析数据,建立多元线性回归模型和时间序列模型,根据贵州旅游业发展现状,预测贵州省国内旅游人数,并进行比较分析,从而为提高旅游服务质量提出可行性建议。

【总页数】4页(P111-114)
【作者】宋亚飞
【作者单位】贵州大学公共管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F592.7
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《北京市旅游收入影响因素分析——基于计量经济学模型》篇一一、引言北京市作为中国的首都，拥有丰富的历史文化遗产、现代化的城市设施和独特的地理环境，每年吸引着大量国内外游客。

随着旅游业的发展，旅游收入已经成为北京市重要的经济来源之一。

因此，分析影响北京市旅游收入的因素，对于推动旅游业的可持续发展具有重要意义。

本文基于计量经济学模型，对北京市旅游收入的影响因素进行分析。

二、研究背景及意义近年来，北京市旅游业呈现出蓬勃发展的态势，旅游收入持续增长。

然而，旅游收入受多种因素影响，如经济发展水平、政策支持、旅游资源、交通设施等。

因此，通过计量经济学模型分析这些因素对北京市旅游收入的影响，有助于为政府决策提供科学依据，促进旅游业的健康发展。

三、计量经济学模型构建本文采用多元线性回归模型，以北京市旅游收入为因变量，以经济发展水平、政策支持、旅游资源、交通设施等为自变量，构建计量经济学模型。

其中，因变量为北京市的旅游总收入（单位：亿元），自变量包括国内生产总值（GDP）、政策支持指数、旅游资源丰富度、交通设施完善程度等。

四、影响因素分析1. 经济发展水平经济发展水平是影响北京市旅游收入的重要因素之一。

GDP 的增加意味着居民可支配收入的增加，从而提高了人们的旅游消费能力。

此外，经济发展还能带动相关产业的发展，如餐饮、住宿、购物等，进一步促进旅游收入的增加。

因此，经济发展水平对北京市旅游收入具有显著的正面影响。

2. 政策支持政策支持对北京市旅游收入的影响也不可忽视。

政府通过出台相关政策，如旅游产业扶持政策、税收优惠政策等，可以吸引更多的游客前来旅游，从而提高旅游收入。

此外，政策支持还能改善旅游环境，提高游客的满意度和忠诚度，进一步促进旅游收入的增加。

3. 旅游资源北京市拥有丰富的旅游资源，如故宫、天坛、长城等世界文化遗产和自然景观。

这些旅游资源对游客具有很大的吸引力，是推动旅游业发展的重要因素。

此外，旅游资源的丰富度还影响着游客的停留时间和消费水平，从而对旅游收入产生积极影响。

基于多元线性回归模型的国内旅游消费分析刘振中【摘要】This paper selected domestic tourism consumption data during 2003-2012,and analyzed the main factors affecting the consumption level of domestic tourism in China,and established and solved the multiple linear regression models,taking domestic tourism consumption as dependent variable and taking per capita disposable income,and per capita consumption of tourists and travel agency as dependent variables.The results show that there is significant positive correlation between domestic tourism consumption and residents’disposable income,per capita,and there is significant negative correlation between tourist consumption and the number of travel agencies.%选取我国2003—2012年间的国内旅游消费情况相关数据，分析影响我国国内旅游消费水平的主要因素，建立并求解了以国内旅游消费为因变量，以居民人均可支配收入、游客人均消费和旅行社数量为自变量的多元线性回归模型。

结果表明：国内旅游消费与居民可支配收入、游客人均消费呈现正相关关系，与旅行社数量呈现负相关关系。

《北京市旅游收入影响因素分析——基于计量经济学模型》篇一一、引言北京作为中国的首都，其旅游业的发展状况对地方经济具有举足轻重的影响。

近年来，北京市的旅游收入持续增长，然而其背后的影响因素众多且复杂。

本文旨在通过计量经济学模型，对北京市旅游收入的影响因素进行深入分析，以期为北京市旅游业的持续发展提供理论依据和决策参考。

二、文献综述前人关于旅游收入影响因素的研究主要集中在旅游资源的丰富程度、地区经济发展水平、交通设施的完善程度、政策支持力度等方面。

这些研究为本文提供了丰富的理论依据和实证支持。

然而，随着时代的发展，新的影响因素如互联网技术的发展、文化活动的丰富等也逐渐显现出来。

因此，本文将结合最新的数据和理论，对北京市旅游收入的影响因素进行更全面的分析。

三、计量经济学模型构建1. 数据来源与处理本文采用北京市近五年的旅游收入及相关影响因素的统计数据。

数据来源包括北京市统计局、文化与旅游局等官方渠道。

在数据预处理阶段，本文对数据进行清洗、整理和标准化处理，以保证数据的准确性和可靠性。

2. 变量选择与模型设定根据前人研究和实际情况，本文选取了以下影响因素：旅游资源丰富程度、地区经济发展水平、交通设施完善程度、政策支持力度、互联网发展水平、文化活动丰富程度等。

模型设定为多元线性回归模型，以旅游收入为因变量，各影响因素为自变量。

四、实证分析1. 描述性统计分析通过对各变量的描述性统计分析，我们发现北京市的旅游资源丰富、地区经济发展水平高、交通设施完善、政策支持力度大、互联网发展迅速以及文化活动丰富等因素都对旅游收入产生了积极影响。

2. 多元线性回归分析通过多元线性回归分析，我们发现各影响因素对旅游收入的影响程度存在差异。

其中，旅游资源丰富程度和地区经济发展水平对旅游收入的贡献最大，其次是交通设施的完善程度和政策支持力度。

而互联网发展水平和文化活动丰富程度也对旅游收入产生了积极影响，但影响程度相对较小。

3. 模型检验与修正通过模型检验，我们发现该模型具有较好的拟合度和解释力度。

基于改进的多元线性回归分析广州市旅游业收入影响因素作者：刘鉴璇来源：《旅游纵览》2020年第07期近年来，国内旅游业的发展，不仅使旅游产业规模不断壮大，而且带动和促进了餐饮、住宿等多个服务行业的发展。

由此可见，旅游业在各个方面中扮演着越来越重要的角色，已经成为人们生活中不可分割的一部分。

广州市是广东省的省会，其旅游业的发展已成为人们关注的话题。

广州市旅游业发展受多方面的影响，经济环境、自然环境、社会文化环境等方面都潜移默化地影响着广州市旅游业收入，加强对广州市旅游业收入的影响因素分析是非常有必要的。

分析广州市旅游业收入影响因素，给各相关部门提出合理的发展对策，对促使广州市旅游业更好地发展具有重要意义。

（一）因素选择为了找出影响广州市旅游业收入的重要因素，本文从宾馆酒店服务水平、旅行社规模与效益这两个方面中选取宾馆酒店数、过夜旅游者、旅行社个数等12个因素的相关数据，运用逐步回归分析进行筛选变量，初步得出广州市旅游业收入的影响因素。

（二）因素分析考虑到对数据进行对数处理可以大大地降低系数间的相关性，并通过研究发现，对模型两边均取对数而建立的多元线性回归模型无法消除多重共线性，仅对自变量作对数处理而建立的多元线性回归模型回归系数间仍存在着较强的相关性。

因此，本文建立改进的多元线性回归模型为：lny=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε，其中βk（k=0，1，…，k）是模型参数，ε为误差项，k=1，2，…，n。

同时对改进的多元线性回归模型进行采用F检验和White检验。

（一）数据处理首先，本文从宾馆酒店服务水平、旅行社规模与效益这两个方面中选取宾馆酒店数、过夜旅游者、旅行社个数等12个因素的相关数据，考虑到原始数据中可能存在异常数据，并且单个变量的数据量超过10，按照拉依达准则，对原始数据进行检验计算，将超过3的数据剔除。

检验结果为：2016年旅行社的营业利润属于异常数据，应予以剔除。

其次，本文所搜集到的变量较多，并且不同的变量数据具有不同的量纲，若直接使用原始数据将会对模型的建立造成一定的影响。