简介:我国入境旅游市场快速发展,入境旅游消费结构研究有助于入境旅游市场健康可持续发展。本文基于2012—2014年重庆市入境旅游流的统计数据,首次将季节强度指数系统引入重庆海外入境旅游市场旅游外汇收入研究,分析了重庆海外入境旅游市场有关旅游外汇收入全年季节分布状况。研究发现,重庆全年中的旅游淡季是第Ⅰ季度和第Ⅱ季度,全年中的旅游旺季是第Ⅲ季度和第Ⅳ季度。但是,总体上重庆海外入境旅游市场全年旅游淡旺季分布不太明显。为了更好地吸引海外入境旅游市场,重庆应促进入境旅游产业结构升级,推进以"智慧旅游"为代表的网络营销,树立良好的旅游目的形象,积极开拓入境旅游市场产品。因此,该指数对入境旅游市场的研究具有一定的参考作用。
简介:基于1980~2012年间安徽省入境旅游人数和国际旅游外汇收入数据,通过计算相关系数、ADF检验、运用协整分析方法和格兰杰因果检验,对入境旅游人数和国际旅游外汇收入两者之间关系进行实证分析,并构建一元线性回归模型对国际旅游外汇收入进行预测。实证研究结果表明:安徽省入境旅游人数与国际旅游外汇收入之间高度正相关,两者不存在协整关系,但短期内入境旅游人数与国际旅游外汇收入之间存在双向因果关系,即入境旅游人数是国际旅游外汇收入增加的格兰杰原因,国际旅游外汇也是入境旅游人数增加的格兰杰原因。借助一元线性回归模型较好预测了国际旅游外汇收入,进而对旅游市场建设提出相应的政策建议。
简介:根据2012年中国大陆31个省区(不包括港、澳、台)旅游外汇收入的数据,以文献分析法,按影响中国省际旅游外汇收入的内在因素和外部条件两大方面确定14个主要影响因子,运用BP神经网络和多元线性回归分别进行建模,并且对比二者的拟合效果,结果表明:BP神经网络模型在旅游外汇收入中的预测是切实有效的,其误差率更低,非线性映射能力和稳定性都要优于多元线性回归模型,并且可以用于省级旅游外汇收入的时间和空间的混合预测.最后根据相关因子变化值带入BP神经网络模型,预测2015年中国大陆31个省级行政单位的旅游外汇收入,对BP神经网络的优越性进行多角度的说明.
简介:旅游外汇收入是衡量入境旅游发展状况的重要指标,其波动对旅游目的地产生重要影响。本文采用经验模态方法对2002年8月以来四川省旅游外汇收入月度数据的波动及其成因进行了分析,研究结果表明:四川省旅游外汇收入存在3个月和6个月左右的准周期波动,并以3个月左右的波动为主。从旅游外汇收入波动的趋势量分布来看,2002年8月以来四川省旅游外汇收入不断增长;在对入境旅游人均消费和入境旅游人次数两个影响因子进行EMD分解时发现,入境旅游人均消费是旅游外汇收入3个月左右波动的主要控制因子,而入境旅游人次数却是旅游外汇收入6个月左右波动的主要控制因子。对两个尺度的周期性波动分析发现,四川省旅游外汇收入波动幅度近年来不断增加,这将给四川省的入境旅游接待工作带来诸多的不便。