左振華 吳磊

本文以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)入境旅游市場為研究對象，利用近15年來相關(guān)旅游業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過ARIMA模型預(yù)測并分析該市場在未來幾年的發(fā)展趨勢，以期為鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)旅游業(yè)的發(fā)展提供依據(jù)。

一、研究原理

目前，學(xué)界逐漸重視區(qū)域旅游業(yè)發(fā)展的趨勢預(yù)測，在入境游客量預(yù)測、國內(nèi)游客量量預(yù)測等方面，建立了各種方法和模型。在對國內(nèi)旅游市場游客量需求的預(yù)測中，常用的方法有多元回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色預(yù)測模型、引力模型及一般時(shí)間序列模型等，這些方法可以反映游客變化的一般趨勢，但預(yù)測結(jié)果受突發(fā)情況（如SARS事件）的影響比較大。ARIMA作為統(tǒng)計(jì)預(yù)測中的一個(gè)重要模型，被廣泛運(yùn)用于各個(gè)領(lǐng)域，由于ARIMA模型則能夠較好地克服隨機(jī)干擾問題，近年來，也被運(yùn)用與旅游業(yè)游客量的預(yù)測中。

ARIMA模型全稱自回歸移動(dòng)平均模型（Autoregressive Integranted Moving Average Model，ARIMA），由博克思（Box）和詹金斯（Jenk-ins）于70年代初提出。其中ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動(dòng)平均模型，AR是自回歸，p為自回歸項(xiàng);MA為移動(dòng)平均，q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)時(shí)所做的差分次數(shù)。

ARIMA模型的基本思想是：將預(yù)測對象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列，用數(shù)學(xué)模型來描述，模型被識別后可以從時(shí)間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測未來值。

二、研究步驟

（1）根據(jù)時(shí)間序列的散點(diǎn)圖、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖以ADF單位根檢驗(yàn)其方差、趨勢及其季節(jié)性變化規(guī)律，對序列的平穩(wěn)性進(jìn)行識別。（2）對非平穩(wěn)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的，并存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，如果數(shù)據(jù)存在異方差，則需對數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)處理，直到處理后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值無顯著地異于零。（3）根據(jù)時(shí)間序列模型的識別規(guī)則，建立相應(yīng)的模型。若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是截尾的，而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，可斷定序列適合ARIMA模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而自相關(guān)函數(shù)是截尾的，則可斷定序列適合ARIMA模型;若平穩(wěn)序列的偏相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的，則序列適合ARIMA模型。（4）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，檢驗(yàn)是否具有統(tǒng)計(jì)意義。（5）進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，診斷殘差序列是否為白噪聲。（6）利用己通過檢驗(yàn)的模型進(jìn)行預(yù)測分析。

三、研究假設(shè)

（一）預(yù)測指標(biāo)的選擇

本文選擇入境旅游人數(shù)和入境旅游外匯收入，進(jìn)行模型分析，對未來入境旅游市場發(fā)展進(jìn)行預(yù)測。

（二）研究假設(shè)

假設(shè)1：利用ARIMA模型預(yù)測鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)入境旅游市場發(fā)展趨勢是可行的。

假設(shè)2：基于時(shí)間序列模型的擬合度較好，其預(yù)測值具有可信性。

四、鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)入境旅游市場發(fā)展趨勢分析

本文選擇1998-2013年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)15年的入境旅游人數(shù)和入境旅游外匯收入為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（見表1），構(gòu)成研究對象的時(shí)間序列，采用ARIMA模型建立時(shí)間序列模型，并預(yù)測至2015年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)入境旅游市場的發(fā)展趨勢。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，利用SPSS17軟件，建立ARIMA模型，得出結(jié)果（見圖1和表2），從結(jié)果中可知ARIMA預(yù)測值與實(shí)際值擬合度較高，除了一些特殊年份以外誤差比例都保持在10%以下（1998年預(yù)測值高于實(shí)際值是因?yàn)闁|南亞金融危機(jī)影響，2003和2004年是由于SARS風(fēng)波導(dǎo)致預(yù)測值與實(shí)際值不符），最低誤差率僅為0.95%。

由此，ARIMA模型預(yù)測的2014年和2015年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)入境旅游收入分別為57 715萬美元和62 801.3萬美元，以及入境旅游人數(shù)178.52萬人次和192.35萬人次，非常具有參考價(jià)值，能為相關(guān)部門和企業(yè)在制定旅游發(fā)展規(guī)劃時(shí)，提供有效的數(shù)據(jù)支撐。