旅游市场的需求预测理论基础与模型
解析旅游行业的旅游数据分析与市场预测
解析旅游行业的旅游数据分析与市场预测旅游行业一直是全球经济发展中的重要组成部分之一，也是一项涉及众多领域的复杂产业。
为了更好地规划和运营旅游业务，数据分析和市场预测成为了不可或缺的工具。
本文将通过解析旅游行业的旅游数据分析与市场预测的方法和意义，展示其在旅游业中的重要性和应用。
一、旅游数据分析的方法和工具旅游数据分析是利用统计学和数据科学的方法来研究旅游行业中的信息和趋势。
通过收集、整理和分析大量的旅游相关数据，可以帮助决策者了解旅游市场的实际情况，为业务发展提供科学依据。
以下是几种常见的旅游数据分析的方法和工具：1. 数据收集和整理：旅游数据的收集可以通过多种途径实现，例如调查问卷、数据库查询、网络爬虫等。
收集到的数据需要进行整理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据可视化：将数据转化为可视化图表是理解和解读数据的重要工具。
通过制作饼图、柱状图、折线图等图表，可以更直观地展示旅游市场的趋势和特点。
3. 预测模型和算法：利用统计学和机器学习的方法，可以构建旅游市场的预测模型。
常见的预测算法包括时间序列分析、回归分析、神经网络等。
这些模型可以利用历史数据来预测未来的市场趋势和需求。
二、旅游数据分析的意义和应用1. 了解客户需求：通过对旅游数据的分析，可以了解客户的喜好、偏好和需求。
例如，通过分析游客的选择偏好，旅游企业可以针对不同的目标客户提供个性化的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。
2. 拓展市场份额：通过分析旅游市场的规模、增长率和竞争情况等因素，可以为企业制定合理的市场拓展策略。
同时，通过对竞争对手的数据进行分析，也可以制定有效的竞争策略，提升企业在市场中的竞争力。
3. 提高营销效果：通过数据分析，可以了解不同营销渠道和策略的效果。
例如，分析不同广告渠道的转化率和ROI，可以优化广告投放的成本和效果，提高市场推广的效益。
4. 风险管理：旅游行业涉及到多种风险，包括自然灾害、政治风险、健康风险等。
基于大数据的旅游需求分析与预测模型设计
基于大数据的旅游需求分析与预测模型设计随着大数据技术的快速发展和互联网的普及，旅游行业逐渐意识到大数据对于旅游需求分析和预测的重要性。
通过分析和挖掘大数据，能够帮助旅游行业更好地了解游客的需求和喜好，提供个性化的旅游产品和服务，提高竞争力。
因此，基于大数据的旅游需求分析与预测模型设计成为了旅游行业的研究热点。
一、旅游需求分析1. 数据采集与处理为了进行旅游需求分析，首先需要采集和处理各类相关数据。
这些数据可以来自于旅游网站、在线旅游平台、社交媒体、酒店预订系统、导航软件等。
通过收集游客的行为数据、喜好偏好数据、评论数据、地理位置数据等多种数据源，可以全面了解游客的需求和行为习惯。
2. 数据挖掘与分析数据挖掘是通过运用统计学、机器学习和人工智能等方法，对大量的数据进行模式发现和规律挖掘的过程。
在旅游需求分析中，可以利用数据挖掘技术，识别出游客的兴趣爱好、旅游动机、出行周期、旅游产品偏好等信息。
例如，通过关联分析可以得知某些旅游景点与特定年龄段游客的偏好相关，通过聚类分析可以将游客划分为不同的群体，通过分类算法可以推测游客的出行意图。
3. 可视化与报告旅游需求分析的结果需要以可视化的方式呈现，以便于管理者和决策者理解和利用。
通过使用各种图表、地图和图形等可视化工具，可以清晰而直观地展示游客的需求和市场趋势。
同时，还可以生成详细的报告，对旅游市场进行深入分析，为旅游企业的战略决策提供依据。
二、旅游需求预测模型设计1. 建立数据模型在旅游需求预测中，可以通过建立各种数据模型，对未来一段时间内的旅游需求进行预测。
常用的模型包括时间序列模型、回归分析模型、神经网络模型等。
这些模型可以利用历史数据，分析时间序列的趋势和周期性，识别影响旅游需求的关键因素，进行趋势预测和预测误差分析。
2. 数据特征选取在建立预测模型时，需要针对旅游需求相关的各种特征进行选取。
这些特征可以包括季节性、气候、人口密度、经济发展水平、政策环境等因素。
第4章_旅游需求预测(1)
计算机设施要 求
合适预测水平
小到中 短期
中 短到中期
高 长期
低 长期
要求预测时间 短期
短期到长期 长期
中期到长期
最适宜解决的 问题
简单稳定或周 期性问题
有几个已知稳 定的关系变量 的中等复杂问 题
有定量关系和 反馈复杂问题
定性关系不稳 定性因子的复 杂问题
第四节、趋势外推模型
一、简单回归分析
另一个特点是每一个旅游地都有自己相 对固定的客源地。从数量上度量旅游需求随时 间的变化和客源地的空间变化对旅游规划和经 营是有帮助的。
一、旅游需求的时间集中性
1.季节强度指数
12
R ( xi 8.33)2 / 12 i 1 式中：R-旅游需求的时间分布强度指数；xi-各月游客量占全年 的比重(%)。 R最小值为0，其值越接近于0，旅游需求的季节性越弱。
定性模型趋势外推趋势外推结构结构仿真仿真定性定性专业技术要求专业技术要求低到中低到中高高低到中低到中数据要求或理数据要求或理性认识模型性认识模型时间系列时间系列某时段数据加某时段数据加上原因关系上原因关系时间系列时时间系列时段数据原因段数据原因关系关系专家和有经验专家和有经验数据精度要求数据精度要求高高高高计算机设施要计算机设施要求求小到中小到中合适预测水平合适预测水平短期短期短到中期短到中期长期长期长期长期要求预测时间要求预测时间短期短期短期到长期短期到长期长期长期中期到长期中期到长期最适宜解决的最适宜解决的问题问题简单稳定或周简单稳定或周期性问题期性问题有几个已知稳有几个已知稳定的关系变量定的关系变量的中等复杂问的中等复杂问有定量关系和有定量关系和反馈复杂问题反馈复杂问题定性关系不稳定性关系不稳定性因子的复定性因子的复杂问题杂问题第四节趋势外推模型一简单回归分析二时间序列模型引力模型的发展克郎篷cramponlj1966第一个清楚地证明了引力模型在旅游研究中的作用
旅游需求基本理论
THANKS
感谢观看
04
及时反馈评估结果，为规划的调整和完善提供科学依据。
05
旅游需求的发展趋势与挑战
全球化对旅游需求的影响
旅游市场国际化
全球化促进了国际旅游市场的发 展，使得旅游需求不再局限于国 内，而是向全球范围扩展。
文化交流与融合
全球化推动了不同文化之间的交 流与融合，使得旅游者对异国文 化的兴趣增加，进而推动旅游需 求的发展。
旅游需求是产生旅游购买行为的内驱力，是旅游者购买行为的
03
基础。
旅游需求的类型
01
按旅游需求的实物形态划分，可分为物质需求和精神
文化需求。
02
按旅游需求的层次划分，可分为生存需求、享受需求
和发展需求。
03
按旅游者的购买目的划分，可分为观光旅游需求、度
假旅游需求、商务旅游需求和探亲访友旅游需求等。
旅游需求的特点
。
旅游经验
有丰富旅游经验的人更有可能选择个 性化、深度化的旅游产品和服务。
03
旅游需求与供给的关系
旅游供给的定义与特点
定义
旅游供给是指在一定时期内以一定价格向旅游市场提供的旅游产品的数量，具体包括旅游业经营者向旅游者提供 的旅游资源、旅游设施和旅游服务等。
特点
旅游供给具有多样性、地域性、季节性和波动性等特点。多样性体现在旅游产品的丰富多样，地域性体现在不同 地区的旅游资源和服务水平差异，季节性体现在旅游产品的需求随季节变化而波动，波动性则体现在旅游供给受 到多种因素影响，如政治、经济、社会等。
旅游行业中的大数据分析与旅游预测模型研究
旅游行业中的大数据分析与旅游预测模型研究随着科技的发展和互联网的普及，大数据分析在各行各业中的应用越来越广泛，尤其在旅游行业中，大数据分析已经成为提高效率、优化服务和预测市场需求的重要工具。
本文将探讨旅游行业中大数据分析的应用和旅游预测模型的研究。
旅游行业是一个庞大的产业，涵盖了航空、酒店、旅行社等多个领域。
这些领域都产生了大量的数据，包括用户行为数据、交通数据、消费数据等。
通过分析这些数据，旅游企业可以了解用户的消费习惯、趋势和偏好，从而优化服务、提高满意度和实现精准营销。
大数据分析在旅游行业中的应用主要包括以下几个方面：一、用户画像分析通过收集用户在旅游过程中的行为数据，如搜索记录、浏览路径、订单信息等，可以对用户进行画像分析。
通过分析用户的购买倾向、出行偏好和消费能力，旅游企业可以精准推荐产品和个性化定制服务，提高用户黏性和满意度。
二、市场需求预测通过分析大量的市场数据，如交通状况、天气预报、节假日安排等，可以预测旅游市场的需求。
例如，在长假期间，热门旅游景点可能会出现人满为患的情况，通过大数据分析，旅游企业可以提前预测到这种情况，调整行程安排和资源分配，提供更好的服务。
三、航班和酒店价格优化通过分析航空公司和酒店的历史数据，如订票量、选座情况、入住率等，可以优化航班和酒店的价格策略。
例如，通过大数据分析，航空公司可以根据航班预订情况和竞争对手的价格变化，调整机票价格，实现收益最大化。
四、航空安全管理航空行业是一个高度安全敏感的行业，通过分析航班数据、机场安检数据和乘客信息，可以提前预测和排查潜在的安全风险。
例如，通过大数据分析，可以发现乘客的异常行为和行李X光图像中的可疑物品，及时采取措施，确保航空安全。
在旅游行业中，旅游预测模型是进行大数据分析的重要工具。
旅游预测模型通过分析历史数据、市场趋势和相关变量，预测未来的旅游需求和市场走向。
常用的旅游预测模型包括时间序列分析、回归分析和时间序列回归分析。
旅游地理学PPT——第4章 旅游需求预测
4．职业和教育水平。
职业不同，意味着收入、闲暇和教育程度不同，旅游的
倾向和需求也不一样。 国外一般来说，金融家、企业主、高级职员以及医生、 律师、会计师、教师等自由职业者产生旅游的可能性较大。 国内，由于生产力发展水平不高，个人自由支配的收入
• 关中民谣：“一点撩上天，黄河两道湾，八字大张口，
言字往里走，你一扭，我一扭；你一长，我一长；当中 夹个马大王，心字底月字旁，留个钩挂麻谈糖，推个车 车逛咸阳”。就是写这个字的顺口溜。
• biángbiáng面”，或者连读：“比昂”、 “比昂”。是
陕西的一种面食。biáng这个字有57画，是笔画最多的汉 字。
不多，带薪假日少，利用出差顺便旅游的多，干部、工程技
术人员、教师等产生旅游的可能性较大。受教育程度越高， 对旅游的需求越大，越是愿意牺牲部分物质享受，通过旅游 获得精神生活的满足。
5．资源和交通。
旅游资源的吸引力越强，旅游需求越大，反之亦然。
交通条件的好坏与旅游需求也呈正比例关系，交通条件
改善，旅游需求增大。如西双版纳1990年通航后，从昆
而且随选择分析的时段长短而变化，它较适用于不同年份
(时段)的比较和不同旅游地(设施)的比较。
以深圳锦绣中华和中国民俗文化村为例分析。
锦绣中华微缩景区占地30万平方米，是中国五千年历史 文化和九百六十万平方公里锦绣河山的荟萃和缩影，也是目
前世界上面积最大的实景微缩景区，82个景点均按中国版图
位置分布，比例大部分按1:15复制，错落于景区内的五万多 个栩栩如生的陶艺小人和动物，生动地再现了中国多民族国 家风格迥异的建筑、生活习俗和风土人情；该景区以“花的 世界，绿的世界，美的世界”为目标，将中国传统盆景工艺
关于旅游需求预测模型
（ ）
由 GM（1，1）灰微分方程（1）所对应的白化微分方程：
(1 ) dx 0 (1 ) + ax 0 (t ) = b dt b b (1) (0) ⇒ x0 ( k + 1) = ( x 0 (1) − ) e − ak + ，(k=1,2,3, …) a a b ( 0) (0) ⇒ x0 ( k + 1) = ( x 0 (1) − ) e − ak (1 − e a ) a
r ⎧ dx ⎧ dx x2 = rx − ⎪ ⎪ = αx − βx2 ⇒ xm ⎨ dt ⎨ dt ⎪ ⎪ x (0) = x 0 x (0 ) = x 0 ⎩ ⎩
其解为：
（ ）
x (t ) =
xm ⎛x ⎞ 1 + ⎜ m − 1 ⎟ e − rt ⎝ x0 ⎠
xm =
α β
（ ）
（ ）
2.2 模型 II
2.2.1 模型建立 在 GM（1，1）模型中，我们只考虑了一个因子对旅游需求的预测。为使预测数据更精 准，我们把北京的宾馆数、人口、居民物价指数、城市交通等多个因素对旅游需求的影响也 考虑到模型中，可进一步建立各因素 xi 对因子 x0 的 GM（1，N）模型（模型 II） ：
2.3 模型 III
2.3.1 模型建立 灰色系统模型虽然能较好的预测旅游需求， 但也存在一个缺点——预测结果可能随着时 间的推移而趋向无穷。显然，实际生活中一个城市能容纳的人数是有限的，这就说明灰色系 统模型并不完全适用于旅游需求的预测。 为此，我们借鉴 Logisitic 模型的思想，利用人口预测模型来预测旅游需求[6]。 模型 III： 设 x ( t ) 表示第 t 年北京市接待的旅游人数， r 为旅游人数的增长率， xm 表示北京市所 能容纳的最大人数：
第四部分旅游需求预测教学课件
制度性因素是指文化、体制、转轨方式、发展战 略等特殊性因素。比如我国的旅游供求非均衡就与 国家所选择的旅游发展战略有关：“入境优先，观 光切入”，这种非常规发展战略造成旅游供给体系 国际国内的非耦合可能性，因而增加了旅游供求非 均衡的可能性。 旅游供求非均衡的两面性暗示了旅游供求之间的 非均衡状况是可以通过制度安排的改进而改善。也 就是说供与求的关系可通过制度创新得到均衡，这 与时下流行的博弈论暗合。
16
二、旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构：主要指旅游者的地理 来源和强度。
其集中性可以用地理集中指数来定量分析。
G 100
n
xi
2
i1 T
意义：
G值越大，表明游客来源越集中；值越小，则客源地 越大且分散，旅游经营越稳定（范例见表4-6）。
17
计算杭州和桂林1997年的地理集中指数
10
二、旅游需求预测资料的获取
按资料的来源和性质分： 第一手资料
主要方法：调查法、观察法。
第二手资料
来源主要有三个：
· 企业内部材料； · 旅游报刊、杂志、调研专辑； · 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研。
机构年报及其他资料
11
– 较容易的来源： 第二手资料
• 企业内部资料 • 旅游报刊、杂志、调研报告、统计年鉴等 • 国际和区域旅游组织和专业旅游市场调研机构发布的 年报 和其它资料 – 较不易的来源： 第一手资料 • 调查法：抽样调查、重点调查、典型调查、普查等 • 观察法：直接观察、跟踪观察（行为记录）、参与观 察等
29
实例分析：预测北京的国内旅游者人数
步骤1：分析影响北京的国内旅游者人数的空间因素 • 距离、客源地经济收入水平、客源地人口 步骤2：模型操作化Operationalization
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旅游市场的需求预测理论基础与模型旅游管理11级（硕）吴鸿成学号：21120078摘要随着我国经济的持续高速增长和人均收入的提高，我国旅游市场呈迅速扩张态势。
旅游业作为朝阳产业将对我国经济发展产生日益明显的推动作用，中国将成为世界一流旅游大国。
建立科学的、可操作的旅游需求预测模型，进行准确预测是实现我国旅游业持续健康发展的基础性前提。
通过文献阅读，发现西方学者对于旅游需求预测的研究主要侧重于旅游需求模型与实证分析。
我国旅游需求预测研究主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨。
本文基于对中西方研究差距与差异的对比分析，讨论了旅游需求预测的难点、全球及中国旅游需求预测的各种问题，并且列举了中国旅游需求影响因素的分类方法。
［关键词］旅游需求;预测;理论基础;模型1.背景旅游需求预测在国家旅游发展政策制定和战略规划、旅游市场资源优化配置、旅游企业战略计划和决策制定等方面有着极为重要的作用。
西方学者对于旅游需求预测的研究始于20 世纪 60 年代，在 80年代迅速发展，研究文献主要侧重于旅游需求模型与实证分析。
而我国作为世界旅游大国，旅游需求预测研究从 20 世纪末才开始，正处于起步阶段，现有的文献主要是建立在西方研究基础上的理论引介与探讨，实证研究较少。
中西方研究差距与差异的对比对我国旅游需求预测研究的进一步推进有着积极的意义。
2.文献综述2.1旅游需求的影响因素旅游需求影响因素的研究是旅游需求预测研究的核心内容之一，是国内外旅游需求预测研究中相对成熟的领域。
国外在旅游需求影响因素研究方面主要运用定量方法构建模型来分析，并已有两种普遍较为认可的分类。
(1) 在《应用旅游预测》一书中，作者将影响因素分为推动、拉动和阻力(如表 1)。
表（1）旅游市场拉力、推力、阻力因素(2) 国外在运用模型分析影响因素时，其研究对象主要是经济因素。
如塞夫金(Sevgin)和穆尼奥斯(Munoz)在研究旅游需求时发现经济因素是影响旅游决策的一个重要方面。
宋海岩等通过研究香港的 16 个主要客源国的旅游需求，发现最主要的影响因素是旅游产品价格、客源国的经济水平、竞争旅游目的地的旅游费用等。
虽然国外对经济影响因素有较为一致的认可，但仍未有系统的归纳。
本文引用倪明等人的研究成果将影响旅游需求的因素归纳为经济因素、非经济因素和特殊事件(如图 2)。
图2：旅游需求影响因素国内现在研究旅游需求影响因素的文献较多，研究也较为细化。
如牛亚菲提出了客源地人口规模、收入水平、旅游资源质量水平、客源地与目的地间的距离等影响因素。
刘富刚认为旅游需求的产生分为外部因素和内部因素。
王艳平从旅游发生过程的系统观点出发，提出旅游需求因子层次模式。
卞显红分析了旅游目的地选择过程中的花费与时间限制、旅游价格、消费者偏爱、旅游产品质量、信息与广告、旅游城市化及新旅游目的地的出现等影响因素。
但除了可支配收入和可支配时间这两个普遍认可的影响因素外，国内学界对其他影响因素及分类说法不一，缺少系统性分析和归纳。
本文在研究有关文献的基础上，根据不同侧重点，并结合我国国情，归纳了两种分类方法：1.按宏观和微观分为社会因素和个人因素。
2.按旅游流分为客源地因素、目的地因素、媒介因素。
综观几种分类可以发现:国内外对于旅游需求影响因素的分析基本上是一致的。
《应用旅游预测》(Practical Tourism Forecasting)一书中提出的推力是指能鼓励人们出去旅游的因素，基本可以划为客源地市场的影响因素;拉力是指吸引人们来某一目的地旅游的因素，可以划分为目的地的影响因素;阻力则包含了阻碍因子，等同于国内的旅游流分类方法。
由于西方国家影响旅游需求的最主要因素是经济因素，其他非经济因素的影响力相对较弱，所以按照经济因素分类有利于国外学者建立模型进行研究和预测。
而影响我国旅游需求的主要因素除了经济因素外，家庭消费习惯、政治社会因素，以及日益改变的消费观念等都是较为主要的因素，因而只按经济因素的分类方法在我国不适用。
2. 2 旅游需求预测及难点至今，“旅游需求预测”仍未有统一的定义，本文引用市场预测的概念将旅游需求预测理解为:运用科学的方法，对影响旅游市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握旅游市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
旅游需求预测，从预测目标的确立到最后结果的评估，是个多环节的复杂过程，需要考虑的因素众多，正因为如此，旅游需求预测有几个难点。
(1)预测目标的选择旅游需求预测对预测的前期环境分析、模型的选择、最后结果分析的要求和依据都不一样，这就需要按照具体的实际需要制定预测方案，而这种目标选择的多样性相当于增加了预测的难度。
(2)历史数据的收集预测是在分析大量的历史数据的基础上才能得出结果。
大部分预测方法要求至少有 5 年至 10 年的数据支撑，拥有数据的年限越长、越完善、数据越丰富，预测结果越准确。
(3)旅游需求的多变性旅游者的旅游动机多种多样，且旅游需求量随着季节、环境的变化而变动性较大。
旅游表现经常变动形式越多，越不利于数据采集、构建模型、拟合需求的发展趋势。
加上旅游需求对无法预知的特殊事件的敏感性，更增加了预测的难度。
(4) 预测方法的多样性随着经济学和计量经济学的发展，及在旅游预测研究中的应用日益广泛，旅游需求预测的方法也日趋多样化。
因变量和自变量的不同组合，不同预测模型的应用，所得到的结果也不尽相同;而且由于各种预测方法有不同的适用条件和性能，最优方法的选择要根据市场需要来确定。
这在某种意义上来说，也限制了旅游需求预测研究的发展。
3 旅游需求预测方法与模型3. 1 旅游需求预测方法中西方普遍将旅游需求预测方法分为定量和定性两大类，定量方法又分为计量经济模型和时间序列模型，再加上近 20 年间各学科的交叉发展，人工智能方法在预测领域中的应用也越来越普遍。
但由于预测模型种类繁多，加上近年来组合模型的广泛应用，本文只初步对预测方法进行了收集(如图4)。
3. 2 中西方运用模型对比国内在定量方法的研究和应用方面与国外存在着很大的差距。
国外在旅游预测研究中采用的定量方法种类繁多，所列举的各类模型在国外都有不同程度的应用;反观国内，使用频率较高的只有一些基础模型和灰色预测模型，国外常用且已证明预测精确度较高的模型，如误差修正模型、接近理想需求方法、向量自回归、遗传算法等，在国内的研究及应用则寥寥无几。
本文列举了3个产生此问题的原因。
(1)国内外普遍运用的模型这些模型包括一元回归、多元回归、线性回归等基础计量经济/回归模型，天真法、移动平均预测模型、指数平滑预测模型等基础时间序列预测模型，ARIMA 模型( 自回归移动平均模型 )，BP图4.国内外使用的预测模型( backpropogation) 神经网络等。
这些方法普遍运用的原因有以下几点:①础模型数学计算简单，操作容易;②发展相对成熟，能对符合其条件的问题进行较准确的预测;③由于旅游业的相关数据搜集年限短、影响因素多、社会敏感性高等特点，这些模型对数据的要求相对传统的高级计量经济和时间序列模型较为宽松;④我国旅游业的发展现状及数据统计情况较适用于这些方法。
因此，这些模型在国内外的旅游预测研究中都极为常用。
(2)国内常用而国外少用的模型通过中西方文献研究发现，灰色系统理论(GST或 GS)在我国预测领域是主要的研究方法，但在西方国家的应用却很少，少数有关灰色系统理论的外文文献基本上都是亚太地区的研究。
原因有以下几点:①灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授在1982 年创立的一门新兴横断学科，国内学者对此理论的掌握以及推广应用相比国外的预测理论及模型要容易很多。
因此，灰色系统理论在国内众多领域得到大力发展，并引入旅游需求预测。
②灰色预测方法着重研究“小样本、贫信息、不确定”问题，方法简便，并具有较高准确性。
由于我国统计制度的发展滞后，很多与旅游发展相关的统计数据无法获得，且旅游业受到众多因子的影响，具有显著的不稳定性和易波动性，这在灰色理论角度看来就是一个大的灰色系统。
基于此，灰色模型在国内在旅游市场预测的中运用广泛。
(3) 国外常用而国内少用的模型由图 5.可看出，国外常用的很多模型在国内研究中运用得不多，最为典型的是误差修正模型(ECM)和接近理想需求方法(AIDS)。
误差修正模型和接近理想需求方法属于高级计量经济模型，理论及运算难度较大，在建立模型前需要大量的检验和计算工作，操作性要求高;另一方面，我国计量经济理论在 20 世纪末才开始发展，旅游业的不稳定性和旅游相关统计数据的缺乏，使得类似这两种在国外应用性较强的预测模型在我国未能得到广泛推广。
3. 3 预测方法适用性比较国外学者在定量方法的预测精确度方面做了大量研究，较为一致的观点是:在现有的预测方法中，并无最优的适用于所有情况的模型或方法，但在对旅游人数的预测上，时间序列法优于回归模型法;而由于诸多影响因素对旅游者开支的影响远大于对目的地抉择的影响，所以回归模型在预测旅游者开支时会最有效。
国内方面，现有的研究基本上是在国外研究的基础上进行的，由于运用的预测模型类型较少、较简单，所进行的预测精确度对比研究只是针对基本和常用模型，很多国外常用的模型未有涉及。
定性方法方面，以德尔菲法为代表，虽然德尔菲法争议较大，但人们普遍承认，在不能使用其他方法的情况下，该方法在帮助旅游规划者和政策分析者预测可能的未来发展方向时颇有价值。
综上所述，在对一具体目的地进行需求预测时，应充分考虑到各种预测方法的特点、预测问题本身的特点以及时间、人员、费用、相关数据充分程度等制约因素，选择出最合适的方法。
4 结论与讨论我国旅游需求预测发展面临一些列的问题(1) 我国旅游需求预测研究落后于西方近 30年，虽然借鉴了西方的研究成果，但由于我国国情及我国旅游业逆向发展的特殊性，无法直接套用西方国家的研究方法和研究成果，需要根据我国的实际情况对旅游需求进行分析预测。
(2) 我国旅游需求预测正处于起步阶段，现有的研究仍不能构成完整的基础理论体系，加上我国旅游研究人员和旅游业界对旅游需求预测的重视程度不够，缺乏专业的旅游需求预测人员，因此在这方面的研究亟待深入。
(3) 我国旅游业的统计从上世纪末才开始，已有旅游统计指标体系仍待完善。
另外，在实际工作中大多只着重于入境旅游和旅游收入的统计，旅游消费、逗留天数等重要指标非常缺乏。
统计数据的缺乏是限制我国旅游需求预测发展的一个最重要的因素。
(4) 制约统计数据的另外一个因素是数据来源的缺乏。
我国的统计数据绝大部分都来自政府统计部门，缺少行业协会或商业性统计公司，而政府部门的资源和对行业的了解有限，无法涵盖所有需要的统计指标。
而国外则不同，很多专业的统计公司提供大量无偿或有偿的统计数据，为国外旅游需求预测发展奠定了基础。