旅游需求预测

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旅游市场供求分析与需求预测

旅游市场供求分析与需求预测

旅游市场供求分析与需求预测随着人们生活水平的提高和休闲旅游观念的普及,旅游市场日渐活跃。

对于旅游从业者来说,了解市场供求情况以及预测未来需求的变化趋势是制定商业策略的重要依据。

本文将对旅游市场的供求状况进行分析,并对未来需求进行预测。

首先,我们需要对旅游市场的供求状况进行了解。

供给是指旅游服务提供者(如旅行社、酒店等)提供的旅游产品和服务。

需求则是指旅游消费者愿意购买的旅游产品和服务。

根据供需关系的基本原理,供大于求时市场竞争激烈,价格可能下降;需大于供时市场需求旺盛,价格可能上涨。

在供给方面,旅游市场的供给主要包括旅游景点、旅游路线、旅游交通工具和旅游酒店等。

目前,全球范围内旅游景点和旅游路线数量不断增加,旅游交通工具和酒店设施的改善也进一步提升了供给的质量。

此外,在国际旅游市场方面,全球范围内的航空公司和酒店连锁集团的扩张也增加了供给量。

然而,在需求方面,旅游市场的需求也在不断增长。

首先,随着人们生活条件的改善和收入水平的提高,更多的人愿意投入到旅游消费中。

尤其是中国和印度等新兴市场的崛起,带动了国际旅游市场的需求增长。

其次,人们观念的转变和休闲旅游的兴起也推动了旅游需求的增加。

现代人越来越重视身心健康,将旅游作为一种方式来放松和恢复精力,从而带动了休闲旅游市场的发展。

针对旅游市场供求状况的分析,可以得出以下结论。

首先,旅游市场的供给正逐步增加,旅游服务质量不断提升。

其次,旅游市场的需求也在不断增长,特别是新兴市场的崛起推动了旅游需求的增加。

然而,供需之间的平衡依然存在挑战。

一方面,供给过剩可能导致价格竞争激烈,利润空间减少;另一方面,需求过大可能导致资源紧张和价格上涨。

基于以上分析,未来旅游市场需求的预测如下。

首先,旅游市场是一个持续增长的行业,未来需求将继续增加。

随着经济的发展和收入水平的提高,更多的人将愿意将旅游作为一种消费方式来满足其休闲需求。

其次,休闲旅游市场的需求将更加突出,越来越多的人将选择旅游作为放松和恢复精力的方式,进一步推动该市场的发展。

2024年旅游趋势预测

2024年旅游趋势预测

旅游线路的创新和优化
个性化定制服务需求增长 随着旅游市场逐渐细分,个性化、定制化服务将成为2024年的主要需求趋势。数据显示,75%的受访者表 示希望体验专属旅游线路。 绿色旅游的兴起 随着环保意识的提升,绿色旅游线路将受到更多游客的青睐。预计到2024年,全球绿色旅游市场将增长 30%。 科技在旅游线路设计中的应用 借助大数据、AI等技术,旅游线路设计将更加精准和高效。例如,通过数据分析,可以预测游客的喜好和 需求,从而优化旅游线路。
智慧旅游驱动发展
2024年,智慧旅游将持续影响市场,AI 和大数据的运用将进一步优化旅游服务体 验。
个性化定制服务盛行
根据携程数据显示,2023年个性化定制旅 游服务增长了70%,预计2024年将有超过 80%的游客选择定制行程。
生态旅游和绿色出行兴起
随着环保意识的提升,生态旅游和绿色出 行将成为主流,预计2024年将有超过60%
节能设施
节能设施,环保未来。
生态旅游
生态旅游,绿色发展, 人与自然和谐共生。
绿色旅游和生态旅游的发展 趋势
绿色旅游和生态旅游将更受欢迎 随着环境保护意识的提升,游客将更加青睐那些尊重和保护环境的 旅游方式。据统计,XXXX年生态旅游人数增长了XX%,而XXXX年 的绿色旅游市场价值达到了XXXX亿美元,预计到XXXX年将增长至 XXXX亿美元。 可持续性将成为旅游业的关键词 为了满足游客对环保的期待,旅游业将更加注重可持续性。这包括 减少碳排放、减少废物、尊重当地文化以及保证经济收益能够在当 地社区中得到共享。
可持续发展与环保旅
06. 游
可持续发展的旅游业和环保理念
可持续发展,共建绿色 地球。
可持续发展理念
保护环境,人人有责, 环保意识从我做起。

旅游地理学PPT——第4章 旅游需求预测

旅游地理学PPT——第4章 旅游需求预测
发达,人们工作的时间越短,闲暇时间就越多。对旅游需求 影响较大的闲暇时间足带薪假期。大尺度的旅游活动基本都 是在带薪假期中进行的。
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

第四章 旅游需求预测1

第四章 旅游需求预测1

分析杭州、桂林昆明的主要国际客源 地地理分布
分析表4.6
第三节、旅游需求预测模型


旅游需求模型可以分为四类: 趋势外推模 型;结构模型、仿真模型、定性模型。 一、 趋势外推模型 趋势外推模型利用一系列资料来推测未来 的形势。包括简单回归模型,二次方程模 型、幂函数模型及时间序列模型。
1、季节性强度指数: 反映旅游需求的时间分布集中性.

R

(x
i
8.33) / 12
2
式中:R为旅游需求的时间分布强度指数 Xi为各月游客量占全年的比重 R 值越接近于零,旅游需求时间分配越均匀;R 值越 大,时间变动越大,旅游淡旺季差异越大。 案例:深圳锦绣中华表4.4
我国入境游客的时间分布集中性
200 系列1
趋势需求图形
250
150
100
200
50
150
系列1
100
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
50
季节性需求图形
1 2 3 4 5 6
0
水平需求图形
常用的季节时间序列模型
水平时间序列模型 线性趋势模型 季节时间序列模型 ★季节性趋势交乘模型 季节性叠加趋势模型 Box——Jekins 模型 自回归模型 :AR模型 滑动平均模型:MA模型 自回归滑动平均模型:ARMA模型
2
第四步:建立预测模型

y=a+bx
第五步 预测游客量
利用模型预测1986——1990年颐和园的游客
量(利用表4.10的资料) 式中年份x取1981年第一度为1,1981年第二 季度为2…

第三讲 旅游需求预测

第三讲  旅游需求预测
综观20世纪80-90年代,我国的出境旅游发展速度非常缓慢,出境旅游
目的地国家总共才确定了7个,并且集中在东南亚和大洋州地区。究其 原因,主要是由当时我国的经济发展水平和改革开放程度所决定的。
影响出境旅游的政治因素
自20世纪90年代以来,在我国旅游界出现了一个新词:Approved
Destination Status,这就是通常所说的“中国公民出境旅游目的地”。 依据中国目前的旅游行政法规,任何国家想在中国开拓旅游客源市场, 事先必须与中国政府有关部门协商,经批准同意后,才能被确定为“中 国公民出境旅游目的地国家”。为了赢得庞大的中国出境旅游客源市场, 许多国家企图通过外交努力,希望成为中国公民出境旅游的目的地。于 是,看似普通的国家之间的旅游合作便成为中国政府外交政策上一个重 要政治砝码,这是我国新的历史发展时期所采取的特殊外交手段。比如, 在2006年11月举办的中非合作论坛北京峰会期间,决定新增阿尔及利亚、 佛得角、喀麦隆、加蓬、卢旺达、马里、莫桑比克、贝宁、尼日利亚等 9国为“中国公民出境旅游目的地”,使中国在非洲批准开放的旅游目 的地国家上升到26个。
1.3 旅游需求预测资料的获取
第一手资料:为专门的研究目的而收集的资料 (调查法和观察法)
第二手资料:比如科研档案资料、地图、统计 报表、人口普查等
企业内部资料 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 机构年报及其它资料
决定所要搜 集的资讯
决定问题 的类型
决定问题 的内容
两次休假调整方案所对应的近程与中远程旅 游时间(旅游客流)比较
3.2 世界旅游流向分析
世界旅游客源地的分布变化 世界旅游目的地的分布变化
3.3 中国旅游流向分析
入境旅游流向分析 出境旅游流流向分析 国内旅游流流向分析

旅游需求预测案例

旅游需求预测案例

旅游需求预测案例
旅游需求预测是通过分析旅游市场和消费者行为,预测未来旅游需求的一种方法。

根据相关数据和趋势,可以预测不同目的地、季节、消费群体的旅游需求,从而为旅游企业和相关机构提供决策支持。

以下是十个关于旅游需求预测的案例:
1. 基于历史数据和趋势分析,预测未来五年国内旅游市场的整体需求增长率。

2. 分析不同年龄段消费者的旅游偏好和趋势,预测未来十年内年轻人的旅游需求将持续增长。

3. 研究国内外旅游目的地的景点和活动特点,预测未来五年内海外旅游需求的增长趋势。

4. 分析不同季节和节假日的旅游需求变化,预测未来五年内春节、暑假和国庆节等热门旅游时段的需求峰值。

5. 调查消费者对旅游产品和服务的满意度和意愿,预测未来十年内高端旅游市场的需求增长潜力。

6. 研究不同城市的旅游资源和发展潜力,预测未来五年内新兴旅游目的地的需求增长率。

7. 分析消费者在社交媒体上的旅游相关讨论和评论,预测未来三年内“网红景点”和“网红酒店”需求的持续增长。

8. 调查消费者对可持续旅游和生态旅游的关注度,预测未来五年内环保旅游产品和服务的需求增长趋势。

9. 研究不同消费群体的旅游消费行为和偏好,预测未来十年内老年
人旅游需求的增长速度。

10. 分析旅游行业的创新技术和数字化转型趋势,预测未来五年内在线旅游市场的需求增长率。

通过以上案例,可以看出旅游需求预测的应用范围广泛,涉及到市场研究、消费者行为分析、旅游资源开发等多个方面。

旅游企业和相关机构可以根据预测结果,制定有效的市场推广策略和产品开发计划,满足不同消费群体的需求,提升市场竞争力。

第四章旅游需求预测

第四章旅游需求预测
数据清洗
对数据进行清洗和处理,去除异常值、缺失值和重复 值,保证数据质量。
数据整理
将数据按照时间序列进行排列,便于后续分析和建模 。
模型选择与建立
模型选择
01
根据数据特征和预测需求,选择合适的预测模型,如
线性回归、时间序列分析、机器学习模型等。
参数设置
02 对模型参数进行设置和调整,以优化模型性能。
提高数据质量
确保数据的准确性、完整性和一 致性,对数据进行清洗、去重、 异常值处理等预处理工作。
构建旅游需求数据

将收集到的数据进行分类、整理 ,构建旅游需求数据库,为后续 的预测分析提供数据支持。
选择合适的预测模型与方法
01
时间序列分析
02
回归分析
对于具有明显时间趋势的旅游需求数 据,可采用时间序列分析模型,如 ARIMA模型、指数平滑模型等。
预测的意义
旅游需求预测对于旅游企业和相关政府部门具有重要意义。它可以帮助企业合理安排生产和经营计划,优化资源 配置,提高经济效益;同时,也有助于政府部门制定科学的旅游发展规划和政策,促进旅游业的可持续发展。
旅游需求预测的特点
01
复杂性
旅游需求受到多种因素的影响,如经济、政治、社会、文化等,这些因
素之间相互交织、相互作用,使得旅游需求预测具有复杂性。
神经网络模型
RBF神经网络
即径向基函数神经网络,是以函数逼近理论为基础而构造的 一类前向网络。
LSTM神经网络
一种特殊的RNN(循环神经网络),主要是为了解决长序列 训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
04
旅游需求预测实践
数据收集与整理
数据来源
收集历史旅游需求数据、相关经济指标、人口统计数 据、天气数据等。

旅游消费者的心理分析与需求预测

旅游消费者的心理分析与需求预测

旅游消费者的心理分析与需求预测随着社会的发展和人们生活水平的提高,旅游已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

旅游不仅能够带给人们身心的放松,还能够拓宽人们的眼界,增长见识。

然而,作为旅游行业的从业者,了解旅游消费者的心理和需求是非常重要的。

本文将对旅游消费者的心理进行分析,并对其需求进行预测。

一、心理分析1. 探索欲望旅游消费者通常具有强烈的探索欲望。

他们渴望探索未知的地方,体验不同的文化和风俗。

这种探索欲望驱使着他们选择不同的目的地,追求独特的旅行体验。

2. 逃避压力现代人生活节奏快,工作压力大,旅游成为了他们逃避压力的一种方式。

旅行可以让人们暂时远离繁忙的工作和生活,放松心情,重新充电。

3. 社交需求旅游也是一种社交活动。

旅游消费者希望通过旅行与他人建立联系,扩大社交圈子。

他们喜欢结识来自不同地方的人,分享旅行经历,交流心得。

4. 自我实现旅游消费者追求个人成长和自我实现。

他们希望通过旅行来发现自我,挑战自我,超越自我。

他们可能选择一些冒险旅行,如登山、潜水等,以达到个人成长的目的。

二、需求预测1. 个性化定制随着消费者对旅游的需求越来越多样化,个性化定制将成为未来旅游行业的发展趋势。

旅游消费者希望能够根据自己的兴趣和需求来定制旅行计划,选择适合自己的行程和活动。

2. 环境友好随着环保意识的提高,旅游消费者对环境友好的旅游产品越来越感兴趣。

他们希望选择那些注重环境保护的旅游目的地和旅行方式,减少对环境的负面影响。

3. 文化体验旅游消费者对于文化体验的需求也越来越高。

他们希望能够深入了解当地的文化和风俗,参与到当地的传统活动中去。

因此,旅游行业需要提供更多的文化体验项目,满足消费者的需求。

4. 数字化服务随着科技的发展,数字化服务已经成为了旅游行业的一个重要趋势。

旅游消费者希望能够通过手机应用程序预订机票、酒店和旅游景点门票,获取实时的旅行信息。

因此,旅游行业需要加大对数字化服务的投入,提供更便捷的服务。

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2
一、影响旅游需求的要素
主要有两方面影响: 旅游客源地:涉及到客源地旅游需要的水平和
旅游者个人的情况。 主要特征包括:
•经济发展水平—决定性因素 •人口特征—出生率,年龄,性别构成 •收入与闲暇—可自由支配收入与工作时间 •职业和教育水平—见表4-1和4-2 •资源和交通—知名度和可达性 •价格和汇率—如东南亚金融风波的影响
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
第四章 旅游需求预测
本章提要 ❖ 影响旅游需求的要素
❖ 旅游需求的时空分布 ❖ 旅游需求预测模型
-趋势外推模型 -引力模型 -特尔菲模型 ❖ 对旅游需求预测的认识
1
第一节 影响旅游需求的要素
旅游需求定义 旅游需求是在一定时期内,一定价格上,旅游 者愿意而且能够购买的旅游产品的数量,即旅 游者对某一旅游目的地所需求的数量。
12
第二节 旅游需求的时空分布集中性 旅游需求的显著特点
需求随时间变化而出现剧烈的变化;每 一个旅游目的地都有自己相对稳定的客源地。
13
一、旅游需求的时间分布集中性
季节性(时间)强度指数R
12
R xi 8.332 /12
i
R为随旅游需求的时间分布强度指数; R
X是各月游客量占全年的比重。 意义:
6
引导旅游需求,积极扩大有效旅游供给,双管齐 下调节供求,这是采取任何对策都必须把握的出发 点。 并非所有在市场上存在的旅游供给都是有效的, 亦即为了满足旅游需求的有效实现,适当地增加有 效旅游供给是必要的。 问题:扩大旅游供给以解决旅游集中消费是否 可行?
提示:可从旅游需求产生的特点和旅游供给实现 的特点综合考虑
杭州_ G=36.79 桂林 _G=40.42 昆明 _G=42.61
18
第三节 旅游需求预测模型
趋势外推模型 结构模型 仿真模型 定性模型
19
四种模型的相关关系
实际应用、选择模型时主要考虑到精确性与时间、 经费和其他资料限制之间的关系。精确性要求越高, 所需要的时间、经费和其他资料越多;反之,精确 性要求较低,投入的时间、经费和其他资料都较少。
4
旅游需求的理论分析
旅游供求很难平衡,这种不平衡可分为两类:技术性 旅游供求非均衡和制度性旅游供求非均衡。
技术性因素是指不同的国家、不同的社会制度、不同 的社会生产力水平下所共有的一般性因素。如“旅游需求 的多样性与旅游供给主体指向性之间的矛盾”、“旅游需 求的多变性和发展性与旅游供给的相对稳定性之间的矛 盾”、“旅游需求的地域性和季节性之间的差异”等都可以 划归为技术性因素,因为这些因素在任何一个国家都同 样存在。
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
R取值越小,旅游需求时间越均匀;R值越大,时间 变动越大,表明淡旺季差异越大(详见表4-3和4-4)。
14
计算中国民俗文化村旅游者1993年的时间强度指数 1)写出计算公式 2)计算结果保留3位有效数字
15
高峰指数
Pn
v1 vn
n 1v1
100
用途:用于对旅游地进行比较或用于考察一设 施随时间变化而出现的高峰趋势(见表4-5)。
8
在扩大有效旅游供给的同时必须对旅游需 求进行引导,而且由于旅游供给调整的滞后 性,积极的旅游需求调节是十分必要的; 既可以是需求实现时间的调节,也可以是 需求实现空间的调节; 既可以是压抑性的需求调节(如采取旺季 高价的时间价格策略),也可以是释放性的 需求调节(如调节假日时间的分布)。
9
促进旅游供需关系良性发展的对策 休假制度…… 供给弹性…… 时间调节…… 信息获取…… 产品创新…… 沟通补给区与客源地……
5
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。
3
旅游目的地:供给部分 – 资源吸引力 – 交通便利性 – 价格和汇率
• 汇率变动影响到国际旅游者对价格的看法,从而影响 到旅游需求
– 旅游目的地货币汇率下跌,相当于旅游价格下跌, 则旅游需求增加;
– 旅游目的地货币汇率升高,相当于旅游价格升高,则 旅游需求下降。 结论:
只有客源地和目的地两者之间达成供需关系时,才能 产生动机并实施旅游
20
几种模型的差异性特征
21
第四节 趋势外推模型
一、简单回归分析
概述 一元线性回归是最简单也是最常用的趋势外推
数学方法,在研究以年为时间单位的旅游需求量变 化时较为常用。
其数学形式为: Y a bx
式中:y为因变量; x为自变量; a为常数项; b为y对x的回归系数。
7
答案: 旅游产业不能以需求高峰时期来配置旅游供给, 否则必将造成资源配置的低效率; 以高峰时期的需求来配置旅游供给,必将影响旅 游产业的长远发展。因为随着假日的过去,这种集 中性旅游消费也将进入“休眠”,扩大了的旅游供给 所要求的需求量自然就下降,削价竞争很可能又一 次出现。 有否适合的案例……
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