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基于线性回归旅游市场预测方法探析 　　摘要：旅游管理活动离不开旅游市场预测。为了更好地发展旅游产业，提高旅游产业的管理水平，旅游市场预测工作是必不可少的。而由于旅游产品在旅游市场上的易逝性、不可贮存等特点，对旅游市场预测工作提出了更高的要求。本文对国内外文献进行深入研究，提出了基于线性回归的旅游市场预测的相关方法。 　　关键词：旅游市场；预测；方法 　　旅游市场预测是分析旅游市场动向，了解旅游市场需求趋势和需求预测，对确定区域旅游发展的方向，制定旅游产品战略和市场战略具有重要的意义。传统的预测方法过于重视预测的准确性，而忽视了预测方法的可行性以及预测结果的可操作性，因而难以对预测的结果做出科学的检验。基于简单线性回归视角的旅游市场预测，可以建立科学的预测值评价体系，既可以确保预测值的准确性和稳定性，又可确保预测方法的可行性以及预测结果的可操作性。因此，本文的旅游市场预测结果可以作为政府旅游产业政策制定的科学依据。 　　一、引言 　　国际上旅游市场预测开始于20世纪60年代，但快速发展却是在20世纪80年代。国内外学者对旅游市场预测进行了多角度的探索与研究。在20世纪90年代之前，大多采用的是传统的定性与定量相结合的研究方法，如时间序列方法、移动平移法等。而20世纪90年代之后，随着人工智能理论的成熟以及在各行业的广泛应用，学者将这些方法逐渐引入旅游市场预测与评价。旅游市场预测不是简单的主观意见，它是科学的研究，需要定量和定性结合，预测与现实结合，不断比较，不断修改自己的预测模型，这样才能得到较好的运用。在预测过程中，要有历史的数据，一般越多越好(数据要确保真实)。要观察数据的散点图，看数据符合什么的规律。还要选择合适的方法，有平均移动法、加权移动法、一次指数法、时间序列法，其中要考虑趋势、季节、周期、突发等因素，还有很重要的回归法等等。同时，分析这些数据你可以选择分析软件，比如excel和spss等等。旅游市场预测的重点集中在旅游需求预测，国内外学者的研究侧重于预测数值的准确性和预测方法的选择上来，而较少对预测方???的可行性以及预测结果的可操作性进行探讨。 　　二、国外关于旅游市场预测的方法 　　早在上个世纪八十年代，国际上就有学者对旅游市场进行预测的研究了。Nakridakis(1986)曾经比较了不同的旅游需求预测模型结果后，发现研究者会根据自己的研究经验，选用不同的模型来进行预测，导致相同的数据得到不同的结论。Maxwell(1997)使用误差修正模型与时间序列模型来预测国际旅游的季度流动，文章通过对美国、日本、英国与新西兰流向澳大利亚的旅游者季度流动预测来比较预测模型，结果证明误差修正模型的效果最差。Margarida(1999)利用神经网络模型预测日本游客对香港的旅游需求。实证表明使用神经网络预测日本游客到香港旅游的预测结果基本符合实际。Burger和Kathrada(2001)用一系列的时间序列预测模型来预测南非德班的旅游需求，并得出相应的结论。Christine(20053比较了几种指数平滑模型，并用各种指数平滑模型来估计从香港、马来西亚与新加坡到澳大利亚的各季度旅游人数，并检验预测的准确性。Carey(2008)采用Box-Jenkim模型，依据时间序列自身结构特点建立模型，并利用外推进行预测，根据时间序列是否平稳可分建立ARNA模型和ARINA模型进行拟合，进而对旅游市场需求状况进行预测。 　　三、国内关于旅游市场预测的方法 　　国内旅游市场预测研究起步较晚，进入21世纪以后才有学者开始研究。比较有代表性的专家、学者有保继刚、韩东林以及朱良峰等。保继刚(2000)以北京颐和园等几个重要公园旅游地的游客量为例，运用线性回归法对旅游地游客量进行预测。韩东林(2004)年对当前中国入境旅游的结构分析及其对策研究中，提出入境旅游市场的预测。朱良峰(2005)运用灰色模型对信阳南湾风景区客源预测，认为灰色系统理论将旅游地的发展变迁当作一个灰色系统，用灰色模型去发掘、认识其原始时间数据序列中所蕴涵的内在规律，从而预测旅游地客源市场的发展走势。任来玲(2008)在基本旅游需求预测模型的基础上，提出了改进的旅游需求预测模型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。 　　四、研究方法评价 　　国内外关于旅游市场、旅游客源地游客量的预测研究取得了一定的进展，并在一定程度上解决了预测数值的准确性问题。众所周知，旅游市场预测包括三大要素，即预测数值的准确性、预测方法的可行性以及预测结果的可操作性。然而，国内外专家学者大多过于强调预测数值的准确性而忽视了预测方法的可行性以及预测结果的可操作性。同时，上述预测检验方法很难提出稳定的预测检验值，因而难以确定预测值检验的科