基于多種預測模型的旅游市場初步探索

蘇航

旅游市場需求的預測直接影響了旅游經濟決策的決策、規劃和管理。本文應用生產管理學現代預測方法，對旅游需求預測的定量方法進行初步探索。

近年來，隨著中國消費升級大勢的推動以及居民收入水平穩步提高，居民出游的意愿和支付能力顯著增強，旅游業迎來井噴式發展，因此，國家提出將繼續做好相關工作，推動我國旅游業轉型升級、提質增效。旅游業逐漸成為國民經濟的重要組成部分，我國也成為了旅游業發展潛力最大的國家。

生產需求預測是對未來可能發生的預計與推測，是企業長期的戰略性決策的重要輸入，同時也為短期日常經營與調整提供了重要依據。旅游預測是為企業決策與規劃管理服務的，是企業制定科學管理制度的重要指標，直接影響企業的經濟發展。本文將運用生產預測模型，對旅游需求進行初步探索。

一、定量分析

（一）時間序列模型

時間序列預測模型主要根據按時間順序排列的數據變動的方向和程度，對旅游市場或其他經濟活動進行外延或類推，可以有效地消除或減少隨機成分的影響，預測結果可以較好地反映平均需求水平。

時間序列預測模型在旅游行業，可用于對歷年旅游經濟的預測，對旅游景點人數的預測，對旅游產品銷售量隨季節變化的預測等。本文以歷年國內旅游總支出為例，用平滑模型對2018年旅游總支出進行預測。其中，t為2012-2017年的年份，At為2012-2017年實際旅游總支出（單位：億元），Ft+1是平滑預測總支出，具體預測如表1。預測可得，2018年國內預測旅游總支出為47 746.40億元。

（二）因果分析模型

因果分析模型主要是根據各有關指標之間內在的相互依存、相互制約關系，建立相應的因果數學模型進行預測分析。此方法可利用坐標圖進行目測，畫出多個變量的散點圖予以分析，也可利用數理統計方法，計算相關系數。此方法可以在時間序列的基礎上，綜合考慮多種因素對旅游市場需求的影響，如經濟指數、政府規劃、金融信息等，通過對與旅游需求有關的先導指數的計算，對需求進行預測。

本文以旅游政策出臺的增長速度為自變量，以2012-2017年的增長速度與注冊旅行社機構個數的相互影響情況作為依據，采用一元線性回歸方程，預測旅行機構個數的增加狀況。最終求的一元線性回歸方程為：

yt=21 873.1+976.4×x （1）

代入x=7，求得次年旅游社機構預測個數為28 708。

（三）調查問卷模型

調查問卷模型主要通過市場調研獲得資料，然后進行整理、加工，再運用現代數學方法計算。這種方法不僅可作出定性描述，更可以進行長期定量預測，其優點是預測來源于消費主體，較真實地反映了市場情況。對于旅游市場實際的調研選擇，在撰寫本文的前期已進行了真實調研，這里主要敘述性質調研。

關于旅游實體年齡段的調研顯示，20歲以下占10.73%，21～25歲占51.74%，26～30歲占12.62%，30歲以上占24.9%。關于理想旅游同伴的調研顯示，家人或戀人占44.48%，自己占9.58%，朋友占42.92%，其他占3.92%。并有超過62%的人表示，對自己已有的旅行不滿意，有73.2%的人渴望追求新型的旅行模式。

二、定性分析

定性分析也稱非數量分析。不同于定量分析，其不需要數學模型與公式，是一種依靠預測人員的豐富實踐經驗以及主觀的判斷和分析能力，推斷出事物的性質和發展趨勢的主觀分析方法。

這一類型的預測方法主要分為兩大類，專家意見法和集合意見法。在專家意見法中，可以咨詢旅游行業專業研究人員，為管理當局提供高度專業化和有價值的信息；也可基于旅游企業最高管理層團隊的經驗、才能和直覺，對市場進行預測并提出建議；亦可參考基層優秀銷售人員的一線經驗，對消費者的偏好、購買力等方面進行預測。集合意見法中，可運用小組討論的方式，就旅游市場某一方面的分析并達成共識；也可給出專家預測結果權重，計算平均權重；亦可采用德爾菲法。

值得注意的是，預測并不同數學一樣是一種準確的科學，應看作一門特別的技巧，是決策者作出決策的重要依據。而在旅游市場中，傳統大類旅游早已無法滿足人們日益增長的精神文化需求，而需求側的共享急需要供給側的開放。旅游行業決策者應積極響應需求，努力做出預測，改變產品至深度旅游已迫在眉睫，市場需要新的血液。

（作者單位：天津科技大學機械工程學院）