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。

基于多元统计分析的旅游市场预测模型研究随着旅游业的发展，如何更准确地预测市场需求成为了旅游企业的一大挑战。

传统的预测方法多依靠专家经验和历史数据，但这些方法往往无法考虑到过多的潜在因素和非线性关系。

基于多元统计分析的旅游市场预测模型，则能够通过挖掘数据背后的隐藏关联性，更精准地预测市场需求。

本文将深入探讨这一方法。

一、多元统计分析的概念多元统计分析是指对多维数据进行建模和分析的方法，其目的是寻求不同变量之间的关系、确定数据的结构、提取数据中的主要信息并进行预测。

它包括回归分析、主成分分析、聚类分析等多种方法。

二、旅游市场预测的难点旅游市场预测是旅游企业制定战略、调整运营方案的必备环节，然而预测的难点却在于对复杂多变的旅游市场的准确把握。

其中最大的挑战在于如何综合考虑市场需求的影响因素，例如季节因素、天气因素、经济因素、政策因素、竞争因素等。

仅基于历史数据和个人经验，往往难以做到精确预测，而这时统计分析所提供的方法和工具，就能发挥其重要的作用。

三、多元统计分析在旅游市场预测中的应用多元统计分析在旅游市场预测的应用，主要分为以下几个方面。

（一）回归分析回归分析是常用的一种多元统计分析方法，通过寻找预测变量与被预测变量之间的函数关系，确定各变量的重要程度，从而建立预测模型。

在旅游市场中，回归分析可以帮助企业准确定位目标市场、分析市场份额、指导价格策略等。

例如，通过回归分析了解到，某地区的平均日温度、人均收入和消费者人均支出是影响该地区旅游市场需求的重要因素。

在接下来的市场调研过程中，该企业将更注重上述因素的收集和分析，从而提高市场预测的准确性。

（二）主成分分析主成分分析是一种非监督学习的数据降维算法。

该方法能够将数据中的信息压缩到少数几个主成分中，并保留大部分原有信息。

在旅游市场预测中，主成分分析能够对市场进行聚类分析，并发现市场内的潜在因素、规律与趋势，从而进一步精准预测未来市场需求。

例如，主成分分析能在不同的旅游市场中，发现人群类型、消费能力、出游周期和目的地选择等差异因素，建立独立的预测模型，并帮助企业了解到不同市场间的差异性。

基于多元线性回归分析的旅游供应链需求预测方法研究作者：王敏来源：《旅游纵览·行业版》 2015年第12期王敏当前，随着人民生活水平的不断提高，旅游行业在我国比重呈逐年上升趋势。

对旅游行业特点和需求进行有效的预测，能够帮助我国更好的提高旅游业在社会发展中的拉动作用，加快旅游业发展。

本文系统的分析了旅游需求预测影响因素，并提出了相应的多元线性回归预测模型，通过案例实证分析，对多元线性回归旅游供应链需求预测方法做了进一步的论证。

当前，就国家相关部门统计，我国人口出游比率在逐年增长，旅游势头良好。

和国际旅游市场有所不同，我国在旅游方面保持着较快的发展速度，这有赖于我国目前社会经济的发展。

为了在很大程度上更够利用旅游资源，提高旅游舒适度，加快旅游配套设施服务，需要从各个方面加快对用户需求信息的把握，对旅游供应链需求有合理的预测。

一、基于旅游供应链的旅游需求预测影响因素分析传统方式对旅游需求进行预测主要采取的是原因分析法和时间段分析法。

随着现代人们知识水平和认识能力的不断提高，人们开始运用引用供应链中各种因素对旅游需求进行分析。

旅游供应链提供的不是实物产品，而是人们的服务，实时为客户提供相关的服务。

总体上来看，旅游供应链是与景点、各大酒店以及购物中心相联系的，它们构成多位一体的关系，通过对这些不同资源进行整合，从而为游客提供高质量的服务。

针对旅游供应链中的各大供应商，我们对餐饮、交通、景区、酒店等因素做了进一步的分析:（一）餐饮因素对餐饮企业来说，影响其发展的主要是周围餐饮行业的数量以及餐饮的营业额。

一般情况下，在流动人口大的环境中，餐饮企业发展的较好并且较快，人口对餐饮业的营业额有着重要的影响。

在这种情况下，我们在考虑旅游需求影响因素中无疑需要将餐饮业的收益作为重要的影响因素。

（二）交通通达度因素交通通达度是影响旅游需求的一个重要因素。

交通对于旅游需求得影响主要由飞机场数量、火车承载量、轮船数等反映出来的。

多元线性回归方法在旅游资源需求预测数学模型中的应用
多元线性回归方法在旅游资源需求预测数学模型中的应用郑美玉管虹伶宿文慧
【摘要】本文主要通过对哈尔滨市旅游资源的历史数据进行收集和整理，分析哈尔滨市的旅游资源、环境、交通、季节、费用和服务质量等因素对旅游需求的影响，利用多元线性回归方法建立关于旅游需求预测预报的数学模型，并对模型进行分析、检验。

【期刊名称】黑龙江科技信息
【年(卷),期】2016(000)035
【总页数】2
【关键词】旅游需求预测；多元线性回归；误差平均
1 问题的提出
我国的旅游资源极其丰富，是一个国际旅游大国。

随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，旅游业已成为一项蓬勃发展的产业，并逐渐成为经济发展的支柱产业。

合理规划、正确地预测预报旅游需求对促进我们各地区的经济发展和文化交流有着重要意义。

哈尔滨市是黑龙江省省会，是中国东北部最大的中心城市，是一座风光旖旎、独具特色的大城市，蕴藏着数量丰富、品位高雅、特色鲜明的旅游资源。

旅游业已成为哈尔滨市国民经济新的增长点和优势产业，在拉动内需、扩大消费、安置劳动力就业、建设和谐社会等方面发挥了重要作用，为全市保增长、保稳定、保民生目标任务的实现做出了巨大贡献。

因此，旅游需求的正确预测预报对旅游业、交通运输业、餐饮业等相关行业有着重要意义。

本文主要通过对哈尔滨市旅游资源的历史数据进行收集和整理，合理评价旅游。

基于多元线性回归模型的中国旅游业收入实证研究作者：刘霞霞来源：《市场周刊·市场版》2017年第01期摘要：作为国际经济新的增长趋势，保持飞速发展的中国旅游业在整个社会发展过程中的作用越来越显现出来。

本文选取中国1994年到2013年间旅游业的有关数据，在多元线性回归模型的基础上，合理使用计量经济学软件对一些因素做了分析，这些因素对我国旅游业收入起着关键的作用。

并且可以由此分析出影响旅游收入的主要因素有国内旅游人数、城镇居民人均旅游支出、农村居民人均旅游支出。

所以要从以上3个因素作为出发点去制定措施，进而达到发展旅游业和增加国内旅游收入的目的。

关键词：旅游消费；市场；实证分析；多元线性回归国内旅游的兴起和发展，与一国社会经济发展水平紧密联系。

一方面，社会经济发展提供日益增多的物质财富和文化环境，使人们的生活水平不断提高并向高层次需求发展，对旅游这种集物质享受和精神享受于一体的活动的选择越来越多；另一方面，先进的科学技术构成现代社会框架，从而为旅游业的产生或协助旅游业发展提供了基础。

本文的研究建立在旅游业经济理论之上，通过对中国旅游业经济理论阐释和对相关数据整理推导，在因素分析中首先对影响中国旅游业的各因素进行经济分析，然后建立多元线性回归模型，检验和分析解释模型结果。

最后，对中国旅游业市场的目前状况提出政策建议。

一、中国旅游业的特点1）普及型。

第二次世界大战以后，随着各方面情况的变化，劳动阶级也逐步参加到旅游活动中来，并因为其广泛的群众基础而成为旅游活动的主力军。

2）持续性。

自20世纪50年代起，全世界旅游活动的发展持续不衰。

以国际旅游为例，虽然在20世纪80年代受国际性能源和经济危机的影响，个别年度的国际旅游人次或消费额略有波动，但总的趋势是持续上升的。

3）地理集中性。

随着现代科学技术的发展和交通运输工具的进步，世界各地之间的距离不断缩小。

二、中国旅游业市场收入的影响因素实证分析1、模型的建立与数据处理为了得出国内旅游人数（X1）城镇居民人均旅游花费（X2）农村居民人均旅游花费（X3）这些因素对国内旅游收入（Y）的作用，我们需要使用Eviews软件对数据进行OLS回归。

个人资料整理仅限学习使用统计学课程案例研究题目：国内旅游收入因素研究分析学院：经济管理学院指导教师：王秀芝团队成员：卢盈<11097111）欧阳园园<11096103）黄升<11096119）范哲武<11096118）陈光星<11096117）二O一四年五月1.多元线性回归的概念及主要内容框架1.1多元线性回归的概念多元线性回归模型是用两个或两个以上的解释变量来解释因变量的一种模型。

设为因变量，为k个用来说明的被称为解释变量的不同变量，其中恒等于1，则 <1）式称为多元线性回归模型。

其中，为随即扰动项；参数称为回归系数。

若令，则<1）式可用矩阵形式表示为：式。

1.2多元线性回归的主要内容框架2. 多元线性回归模型的检验2.1 拟合优度的检验回归方程的拟合优度检验是检验样本的数据点聚集在回归线周围的密集程度，从而评价回归方程对样本数据的代表程度。

拟合优度从对被解释变量 y 取值变化的成因分析入手。

被解释变量 y 的变化可由两部分解释：第一，有p个解释变量x的变化引起的y的变化部分；第二，由其他随机因素引起的y的变化部分。

定义由第一部分引起的 y 的变差平方和为ESS，称为回归平方和；由随机因素引起的 y 的变差平方和称为剩余平方和RSS, SST称为总离差平方和，其中有TSS=ESS+RSS定义多重判定系数是多元线性回归中回归平方和占总平方和的比例，计算公式为：度量了多元回归方程的拟合优度，反映了回归方程所能解释的变差的比例，该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，往往增大，这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。

但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，需调整。

从而引入调整后的。

在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响:其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。