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研究生:林意剛
研究生(外文):I-kang Lin
論文名稱:台灣地區公民營觀光遊樂區人次預測之研究
論文名稱(外文):The Research of Prediction about the Numbers of Visitors in State-run and Privatized Amusement Parks of Taiwan Area
指導教授:陳宗玄陳宗玄引用關係
指導教授(外文):Tzong-Shyuan Chen
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:休閒事業管理系碩士班
學門:民生學門
學類:運動休閒及休閒管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2005
畢業學年度:93
語文別:中文
論文頁數:61
中文關鍵詞:ARIMA模型組合預測
外文關鍵詞:Combined ForecastARIMA Mode
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本研究主要目的是在瞭解台灣地區公營與民營觀光遊樂區遊客人次之現況,並建立最配適之人次預測模型分析以預測其遊客人次增減趨勢,期望提供相關主管單位作為經營管理評估、分析的參考資料。

研究方法係利用時間數列預測模式的預測方法,建立台灣地區公營與民營觀光遊樂區遊客人次的預測模式,並結合ARIMA、雙指數平滑、Winters平滑的預測模式,期望建立可靠度較好的預測組合模式,求取更佳的預測效果。實證結果顯示在民營遊樂區的模型中以組合預測模式之準確度較高,與文獻回顧中所探究的理論相符;在公營觀光區部份,雖然選擇ARIMA模式為預測準確度較高的模式,然而其MAPE值與組合預測模式之MAPE值少0.30,因此ARIMA模式與組合預測模型之預測準確度應相距甚微。
The main purpose of this research is to understand the current situation of visitor numbers at state-run and privatized amusement parks in Taiwan area. Besides, I set up the most suitable man-time forecasting model analysis as to predict the increasing and decreasing trend of visitor numbers and anticipate offering reference information for units concerned to manage assessing and analyzing.
The research method makes use of Time Series Forecasting Mode and establishes the forecasting model of visitor numbers at state-run and privatized amusement parks in Taiwan area and combines ARIMA, Doubling Exponential Smoothing and Winters Method – Multiplicative in order to build up better reliable forecasting combined mode in pursuit of better forecasting effect. The authentic effect shows that in privatized amusement park mode, though we choose ARIMA mode to predict higher accuracy and corresponds to explored theory in reference to documents. However, the value of MAPE is 0.30 less than that of Combined Forecast Mode. Therefore, the forecasting degree of accuracy between ARIMA Mode and Combined Forecast is not far from distant.
第一章 緒論
第一節 研究動機與目的----------------------------------------------------------------01
第二節 研究流程------------------------------------------------------------------------02
第三節 研究範圍與資料來源---------------------------------------------------------------------04
第四節 文獻回顧------------------------------------------------------------------------07

第二章 國民旅遊市場概況
第一節 國內國人旅遊概況------------------------------------------------------------------------15
第二節 國內國人旅遊區域人次------------------------------------------------------------------20
第三節 公營與民營觀光遊樂區遊客人次概況------------------------------------------------22

第三章 研究方法
第一節 ARIMA、雙指數平滑與Winters平滑模式-------------------------------------------26
第二節 組合預測------------------------------------------------------------------------------------33
第三節 預測評估準則------------------------------------------------------------------------------36

第四章 實證分析與預測
第一節 ARIMA模式-------------------------------------------------------------------------------39
第二節 組合預測與績效評估---------------------------------------------------------------------42
第三節 人次預測分析------------------------------------------------------------------------------44

第五章 結論與建議
第一節 結論------------------------------------------------------------------------------------------46
第二節 建議------------------------------------------------------------------------------------------49

參考文獻------------------------------------------------------------------------------------------------50
表 目 錄

表1-1 公營觀光區分類----------------------------------------------------------------05
表1-3 民營觀光區分類----------------------------------------------------------------06
表2-1 國人國內旅遊率----------------------------------------------------------------17
表2-2 民國86年至92年到訪聚點的滿意度--------------------------------------18
表2-3 國人國內旅遊重要指標統計表----------------------------------------------19
表2-4 民國79年-92年各區域國內旅遊人次與比例-----------------------------20
表2-5民國70 年至92年國內觀光遊憩區旅遊人次----------------------------22
表3-1 ARIMA模式特徵---------------------------------------------------------------30
表4-1公營觀光區遊客人次ARIMA模型推估結果------------------------------41
表4-2民營遊樂區遊客人次ARIMA模型推估結果------------------------------41
表4-3公營、民營觀光遊樂區組合預測推估結果---------------------------------42
表4-4公營觀光區ARIMA、雙指數平滑、Winters平滑與組合預測模型之績效評估-----------------------------------------------------------------------------42
表4-5民營遊樂區ARIMA、雙指數平滑、Winters平滑與組合預測模型之績效評估-----------------------------------------------------------------------------43
表4-6公營觀光區94年遊客人次預測值-------------------------------------------44
表4-7民營遊樂區94年遊客人次預測值-------------------------------------------45









圖 目 錄


圖1-1 研究流程-------------------------------------------------------------------------03
圖2-1 觀光預測方法之分類----------------------------------------------------------07
參考文獻
一、中文部分
交通部觀光局(1997),「八十六年國人國內旅遊狀況調查」,交通部觀光局,台北。
交通部觀光局(1999),「八十八年國人國內旅遊狀況調查」,交通部觀光局,台北。
交通部觀光局(2001),「九十年國人國內旅遊狀況調查」,交通部觀光局,台北。
交通部觀光局(2002),「九十一年國人國內旅遊狀況調查」,交通部觀光局,台北。
交通部觀光局(2003),「九十二年國人國內旅遊狀況調查」,交通部觀光局,台北。
交通部觀光局(2003),「中華民國九十二年觀光年報」,交通部觀光局,台北。
吳柏林、賴家瑞、劉永杉(1994),「台灣地區外籍觀光旅客人數預測模式之探討」,政治大學學報,第六十八期,第267-291頁。
李旭煌(1984),「出國觀光旅客需求預測模式建立之研究」,碩士論文,國立政治大學統計研究所,台北。
尚和生(1992),「台灣地區國民旅遊人次估計及需求預測」,碩士論文,私立淡江大學管理科學研究所經濟組,台北。
施瑞峰(2000),「台灣國際觀光旅館國人住宿需求之研究」,碩士論文,私立朝陽科技大學休閒事業管理研究所,台中。
涂三賢、吳萬益、林俊成、任憶安(1999),「台灣地區國有森林遊樂區遊客人數與營收變動之分析,1990-1998」,戶外遊憩研究,第十二期,第四卷,第61-72頁。
許純君譯(1999),預測的原理與應用,台灣西書出版社,台北。
時巧偉(1994),「來華觀光旅客需求預測模式建立之研究」,碩士論文,國立政治大學統計研究所,台北。
陳宗玄(2003),「國內旅遊對國際觀光旅館國人住宿需求影響之研究」,農業經濟半年刊,第七十四期,第114-145頁。
陳宗玄(2005),「我國國民旅遊市場概況與發展分析」,臺灣經濟金融月刊,第四十一卷,第三期,第104-118頁。
陳敦基(1991),「來華旅客之需求特性與時間序列分析」,觀光事業發展學術研討會論文集,第48-151頁。。
陳淑女(2001),「陽明山國家公園遊客量之預測-以時間數列模式(ARIMA)分析法」,育達研究叢刊,第二期,第103-115頁。
黃昭通(1994),「重力模式應用於戶外遊憩需求預測之實證研究-以南投縣境內之遊憩區為例」,碩士論文,國立中興大學森林學研究所,台中。
梁國源、邱萬益(1987),「兩種組合預測方法之比較:常態誤差法與Granger /Ramanathan迴歸法B」,經濟論文,第十五卷,第二期,第137-142頁。
曹勝雄、曾國雄、江勁毅(1996),「傳統計量經濟模型、模糊迴歸、GMDH、類神經網路四種方法在預測應用之比較-以國人赴港旅客需求之預測為例」,中國統計學報,第三十四卷,第二期,第132-161頁。

二、英文部分
Abel, Martin E. (1962), “Harmonic Analysis of Seasonal Variation with an Application to Hog Production(1998),” J. Am. Stat. Assoc., Vol. 57, pp. 655-667.
Chang, I.C., and Hwang, H.G., “Applying neural network in time series forecasting,” Information and Management Sciences, Vol. 9, No. 3, pp. 35-43.
Chu Fong Lin(1998), “Forecasting Tourism : a Combined Approach,” Tourism Management, Vol. 19, No. 6, pp. 515-520.
Clive W. J. Granger and Ramu Ramanathan(1984), “Improved Method of combining forecsts,” Journal of Forecasting, Vol. 3, pp. 197-204.
Douglas C. Pattie and John Snyder(1996), “Using a neural network to forecast visitor behavior,” Annals of Tourism Research, Vol. 23, No. 1, pp. 151-164.
Hannan, E. J. (1960), ”The Estimation of Seasonal Variation,” Australian J. Stat., Vol. 2, pp. 1-15.
Fritz, R.G., C. Brandon, and J. Wander(1984), “Combining Time Series and Econometric Forecast of Tourism Activity,” Annals of Tourism Research, pp. 171-176.
Law, Rob., and Au, Norman(1999), “ A neural network model to forecast Japanese demand for travel to Hong Kong,” Tourism Management, Vol. 20, Issue. 1, pp. 89-97.
Lilian M. de Menezes, Derek W. Bunn, andJames W. Taylor(2000), “Review of guidelines for the use of combined forecasts,” European Journal of Operational Research, No.120, pp. 190-204.
Makridakis, S., and Winkler, R.L. (1983), “Average of Forecasts : Some Empirical Results,” Management Science, Vol. 29, No. 9, pp. 987-996.
Manuel Vangegas, and Robertico Croes(2000), “Evaluation of Demand US Tourists to Aruba,” Annals of Tourism Research, Vol. 27, No. 4, pp. 946-963.
Martin, C.A., and Witt, S.F. (1987), “Econometric Model for Forecasting International Tourism Demand,” Journal of Travel Research, Vol. 25, No. 3, pp. 23-30.
Waugh, Frederick V., and Morton M. Miller(1970), “Fish Cycles : A Harmonic Analysis,” Am. J. Arg. Econ. Vol. 52, pp. 422-430.
Pauline J.Sheldon, and Turgut Var(1985), “Tourism Forecasting : a Review of Empirical Research,” Journal of Forecasting, Vol. 4, pp. 183-195.
Prybutok, V.R., Yi, J., and Mitchell D. (2000), “Comparison of neural network model with ARIMA and regression models for prediction of Houston’s daily maximum ozone concentration,” European Journal of Operational Research, Vol. 122, pp. 31-40.
Rober, T. Clemen(1986), “Linear Constraints and the Efficiency of Combined Forecasts,” Journal of Forecasting, Vol. 5, pp. 31-38.
Rober, T. Clemen, and Robert, L. Winkler(1986), “Combining Economic Forecasts,” Journal of Bussiness & Economic Statistic, Vol. 4, No. 1, pp. 39-46.
Stephen F. Witt, and Christine A. Witt(1995), “Forecast tourism demand : A review of empirical research,” International Journal of Forecasting, Vol. 11, pp. 447-475.
Tang, Z., Almedia, C.D., and Fishwick(1991/11), “Time series forecasting using neural network vs. box-Jenkins methodology,” Simulation, pp. 303-310.
Uysal, M. and Crompton, J.L. (1984), “Determinants of Demand for International Tourist Flows to Turkey,” Tourism Management, Vol.5, No.4, pp. 288-297.
Witt, C.A., and S.F. Witt(1991), “Tourism Forecasting : Error Magnitude Direction of Change Error and Trend Change Error,” Journal of Travel Research, Vol. 30, pp. 22-28.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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