金融危機(jī)事件對(duì)我國(guó)入境旅游細(xì)分市場(chǎng)需求的影響研究
發(fā)布時(shí)間:2021-01-27 07:53
旅游業(yè)作為一項(xiàng)綜合性產(chǎn)業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中占有重要地位,其在推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、拉動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展和提高人民生活水平等方面做出了突出貢獻(xiàn)。而入境旅游作為我國(guó)旅游業(yè)三大市場(chǎng)中開發(fā)最早的市場(chǎng),對(duì)旅游業(yè)的發(fā)展具有舉足輕重的作用。隨著旅游市場(chǎng)細(xì)分化趨勢(shì)發(fā)展越來越明顯的條件下,尤其是在研學(xué)旅游和老齡化趨勢(shì)發(fā)展日益鮮明的背景下,針對(duì)旅游細(xì)分市場(chǎng)的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。同時(shí),入境旅游具有敏感性、脆弱性的特征,危機(jī)事件的發(fā)生會(huì)對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生重大影響。此外,相關(guān)研究也表明,價(jià)格是影響國(guó)際旅游需求的重要因素之一,而價(jià)格受金融危機(jī)事件的影響較為敏感。因此,重點(diǎn)分析金融危機(jī)事件對(duì)我國(guó)入境旅游細(xì)分市場(chǎng)需求的影響具有重要意義,而目前學(xué)術(shù)界在研究危機(jī)事件對(duì)旅游市場(chǎng)的影響時(shí)主要采用的研究思路是運(yùn)用旅游需求預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出危機(jī)事件發(fā)生年份的預(yù)測(cè)值,然后將預(yù)測(cè)值和實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比,來識(shí)別出危機(jī)事件對(duì)旅游需求的影響,因而預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度和誤差直接會(huì)影響到研究結(jié)果的可信度。綜上,本文在參考前人關(guān)于危機(jī)事件對(duì)入境旅游需求影響研究的基礎(chǔ)上,基于我國(guó)入境以年齡和旅游目的為細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)的七個(gè)旅游細(xì)分市場(chǎng)2001年1月-2011年12月的入境...
【文章來源】:延邊大學(xué)吉林省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目的及研究意義
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意義
1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 研究方法
第二章 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述
2.1 旅游需求預(yù)測(cè)的相關(guān)研究
2.2 危機(jī)事件對(duì)入境旅游需求的影響研究
2.3 旅游細(xì)分市場(chǎng)的相關(guān)研究
2.4 SARIMA模型和X-12乘法模型的比較研究
第三章 研究模型
3.1 SARIMA模型
3.2 基于X-12季節(jié)分解的組合預(yù)測(cè)方法
3.2.1 基于X-12季節(jié)調(diào)整法的入境旅游細(xì)分人數(shù)分解
3.2.2 入境旅游細(xì)分人數(shù)各分量的預(yù)測(cè)方法
第四章 實(shí)證分析
4.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
4.2 運(yùn)用SARIMA模型和X-12乘法模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比較
4.3 基于X-12乘法模型的入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)
4.3.1 入境旅游細(xì)分人數(shù)趨勢(shì)分量預(yù)測(cè)
4.3.2 入境旅游細(xì)分人數(shù)季節(jié)周期分量和隨機(jī)分量的預(yù)測(cè)
4.3.3 各入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)值還原
4.4 入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)及結(jié)果分析
4.4.1 影響時(shí)間
4.4.2 受損幅度
第五章 結(jié)論及建議
5.1 結(jié)論
5.2 建議
5.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)
5.4 研究不足及今后研究方向
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]“3.01”暴恐事件對(duì)昆明入境旅游的影響[J]. 李中建,羅芳,孫根年. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2018(10)
[2]基于季節(jié)調(diào)整模型的黃山旅客量發(fā)展?fàn)顩r分析[J]. 韓穎. 嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]基于搜索大數(shù)據(jù)的旅游需求自回歸分布滯后模型預(yù)測(cè)研究[J]. 梁宗經(jīng),曠蕓. 生產(chǎn)力研究. 2018(02)
[4]研學(xué)旅游動(dòng)機(jī)對(duì)體驗(yàn)影響研究——以北京游為例[J]. 杜裕民. 德州學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(02)
[5]危機(jī)事件下中國(guó)入境旅游的受損格局與影響機(jī)制研究[J]. 吳良平,張健. 旅游科學(xué). 2016(05)
[6]基于VAR模型的中國(guó)入境旅游影響因素實(shí)證研究——以英國(guó)客源市場(chǎng)為例[J]. 李亞楠,馬彩霞. 中國(guó)商論. 2015(Z1)
[7]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)入境游客量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)[J]. 王琳,李士金. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2015(05)
[8]震后游客贏回策略對(duì)四川游客量的影響研究——基于SARIMA模型的預(yù)測(cè)[J]. 趙永紅,李珊. 河南財(cái)政稅務(wù)高等?茖W(xué)校學(xué)報(bào). 2015(02)
[9]基于時(shí)間序列修正算法的我國(guó)入境旅游人數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 李乃文,韓婧婧. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2015(01)
[10]CPI的SARIMA模型與X-12季節(jié)調(diào)整模型對(duì)比預(yù)測(cè)分析[J]. 張婷. 經(jīng)濟(jì)問題. 2014(12)
碩士論文
[1]中國(guó)入境旅游外匯收入影響因素的實(shí)證分析[D]. 林埈基.遼寧大學(xué) 2018
[2]基于時(shí)間序列法和回歸分析法的改進(jìn)月售電量預(yù)測(cè)方法研究[D]. 程超.重慶大學(xué) 2016
[3]基于面板協(xié)整模型的匯率變動(dòng)對(duì)入境旅游需求影響研究[D]. 翁元.湖南大學(xué) 2016
[4]老齡化背景下老年旅游市場(chǎng)的開發(fā)研究[D]. 林徐律.浙江海洋學(xué)院 2015
[5]福建省旅游客源市場(chǎng)時(shí)空結(jié)構(gòu)演變分析與拓展研究[D]. 紀(jì)小美.華僑大學(xué) 2014
[6]福州市大學(xué)生旅游市場(chǎng)開發(fā)初探[D]. 鄭曉真.福建師范大學(xué) 2013
[7]基于面板數(shù)據(jù)模型的中國(guó)入境旅游需求影響因素研究[D]. 郭琦蕾.大連理工大學(xué) 2011
本文編號(hào):3002718
【文章來源】:延邊大學(xué)吉林省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:60 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景
1.2 研究目的及研究意義
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意義
1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法
1.3.1 研究?jī)?nèi)容
1.3.2 研究方法
第二章 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述
2.1 旅游需求預(yù)測(cè)的相關(guān)研究
2.2 危機(jī)事件對(duì)入境旅游需求的影響研究
2.3 旅游細(xì)分市場(chǎng)的相關(guān)研究
2.4 SARIMA模型和X-12乘法模型的比較研究
第三章 研究模型
3.1 SARIMA模型
3.2 基于X-12季節(jié)分解的組合預(yù)測(cè)方法
3.2.1 基于X-12季節(jié)調(diào)整法的入境旅游細(xì)分人數(shù)分解
3.2.2 入境旅游細(xì)分人數(shù)各分量的預(yù)測(cè)方法
第四章 實(shí)證分析
4.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
4.2 運(yùn)用SARIMA模型和X-12乘法模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比較
4.3 基于X-12乘法模型的入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)
4.3.1 入境旅游細(xì)分人數(shù)趨勢(shì)分量預(yù)測(cè)
4.3.2 入境旅游細(xì)分人數(shù)季節(jié)周期分量和隨機(jī)分量的預(yù)測(cè)
4.3.3 各入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)值還原
4.4 入境旅游細(xì)分人數(shù)預(yù)測(cè)及結(jié)果分析
4.4.1 影響時(shí)間
4.4.2 受損幅度
第五章 結(jié)論及建議
5.1 結(jié)論
5.2 建議
5.3 研究創(chuàng)新點(diǎn)
5.4 研究不足及今后研究方向
參考文獻(xiàn)
致謝
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]“3.01”暴恐事件對(duì)昆明入境旅游的影響[J]. 李中建,羅芳,孫根年. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2018(10)
[2]基于季節(jié)調(diào)整模型的黃山旅客量發(fā)展?fàn)顩r分析[J]. 韓穎. 嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]基于搜索大數(shù)據(jù)的旅游需求自回歸分布滯后模型預(yù)測(cè)研究[J]. 梁宗經(jīng),曠蕓. 生產(chǎn)力研究. 2018(02)
[4]研學(xué)旅游動(dòng)機(jī)對(duì)體驗(yàn)影響研究——以北京游為例[J]. 杜裕民. 德州學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(02)
[5]危機(jī)事件下中國(guó)入境旅游的受損格局與影響機(jī)制研究[J]. 吳良平,張健. 旅游科學(xué). 2016(05)
[6]基于VAR模型的中國(guó)入境旅游影響因素實(shí)證研究——以英國(guó)客源市場(chǎng)為例[J]. 李亞楠,馬彩霞. 中國(guó)商論. 2015(Z1)
[7]基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)入境游客量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)[J]. 王琳,李士金. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2015(05)
[8]震后游客贏回策略對(duì)四川游客量的影響研究——基于SARIMA模型的預(yù)測(cè)[J]. 趙永紅,李珊. 河南財(cái)政稅務(wù)高等?茖W(xué)校學(xué)報(bào). 2015(02)
[9]基于時(shí)間序列修正算法的我國(guó)入境旅游人數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 李乃文,韓婧婧. 資源開發(fā)與市場(chǎng). 2015(01)
[10]CPI的SARIMA模型與X-12季節(jié)調(diào)整模型對(duì)比預(yù)測(cè)分析[J]. 張婷. 經(jīng)濟(jì)問題. 2014(12)
碩士論文
[1]中國(guó)入境旅游外匯收入影響因素的實(shí)證分析[D]. 林埈基.遼寧大學(xué) 2018
[2]基于時(shí)間序列法和回歸分析法的改進(jìn)月售電量預(yù)測(cè)方法研究[D]. 程超.重慶大學(xué) 2016
[3]基于面板協(xié)整模型的匯率變動(dòng)對(duì)入境旅游需求影響研究[D]. 翁元.湖南大學(xué) 2016
[4]老齡化背景下老年旅游市場(chǎng)的開發(fā)研究[D]. 林徐律.浙江海洋學(xué)院 2015
[5]福建省旅游客源市場(chǎng)時(shí)空結(jié)構(gòu)演變分析與拓展研究[D]. 紀(jì)小美.華僑大學(xué) 2014
[6]福州市大學(xué)生旅游市場(chǎng)開發(fā)初探[D]. 鄭曉真.福建師范大學(xué) 2013
[7]基于面板數(shù)據(jù)模型的中國(guó)入境旅游需求影響因素研究[D]. 郭琦蕾.大連理工大學(xué) 2011
本文編號(hào):3002718
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