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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林雅文
研究生(外文):Ya-wen Lin
論文名稱:以時間序列分析台灣開放大陸遊客對日本遊客的排擠效應
論文名稱(外文):A Time Series Analysis With The Squeezing Effect On Tourist Arrivals From Japan After Making Open To Mainland China Tourists
指導教授:丁誌魰丁誌魰引用關係
指導教授(外文):Chih-wen Ting
學位類別:碩士
校院名稱:南華大學
系所名稱:旅遊管理學系旅遊管理碩士班
學門:民生學門
學類:觀光休閒學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:間序列模式預測相乘季節性ARIMA (p d q)(P D Q)S模式大陸遊客
外文關鍵詞:Time Series ModelsARIMA(p d q)(P D Q)S modelforecastMainland China tourist
相關次數:
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  本文研究自1991年1月至2011年9月期間,每月來台日本觀光客人數,其目的在探討台灣開放大陸遊客觀光後,對日本來台觀光客是否產生排擠效應。
 
  本研究使用時間序列模型預測日本來台觀光客人數,其研究結果為:使用相乘季節性ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12模式及離群值偵測可以預測及解釋日本來台觀光客人數變化趨勢。我們發現開放大陸遊客來台觀光之後,日本來台觀光客人數受到明顯衝擊。除了探討排擠效應的原因外,並且關注未來當環境承載量無法負荷,更可能讓排擠效應更加明顯與擴大。最後提出大陸遊客來台觀光的建議及未來自由行的影響。並且指出來台觀光客人數模式建構的課題方面,依然具有探討之空間與價值存在。
  In this paper, we examine monthly tourist arrivals from Japan between January 1991 and September 2011. Our purpose is to find that whether the squeezing effect occurred on tourist arrivals from Japan after making open to Mainland China tourists.
 
  To do this, we use time series analysis model to forecast tourist arrivals from Japan. The result shows the ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12 model with outlier detection could explain and forecast the trend about the change of tourist arrivals from Japan. We find that tourist arrivals from Japan have been impacted after making open to Mainland China tourists. In addition to explore the reasons for the squeezing effect on tourist arrivals from Japan, we also pay attention to the expansion of the squeezing effect as the environmental carrying capacity cannot support in the future. This study finally concluded some suggestions and the effect of mainland individual tourism tourists to Taiwan. Furthermore, it also reveals that the topic of model construction and practices for tourist arrivals still need to do some research for its excellence.
中文摘要 i
英文摘要 ii
目錄 iii
表目錄 v
圖目錄 vi
 
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 5
1.3 論文架構 6
 
第二章文獻探討與回顧 7
2.1 觀光需求預測文獻 7
2.2 以時間序列模式應用在旅遊需求面分析 8
2.3 季節性和干擾項及離群值 10
2.3.1 季節性 10
2.3.2 干擾項和離群值 11
2.4 時間序列預測模式實證結果回顧 12
2.5 陸客來臺現況 15
 
第三章 研究方法 19
3.1 資料樣本範圍 19
3.2 研究流程 19
3.3 時間序列簡介 21
3.4 資料檢定 23
3.4.1 單根檢定 23
3.4.2 非定態資料之處理 25
3.5 建構ARIMA模型 26
3.5.1 Ljung-Box (Q統計量)檢定及Jarque-Bera(JB)統計量檢定27
3.5.2 ARIMA模型 28
3.5.3 相乘季節性ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S模式 29
3.5.4 干擾項及離群值偵測 30
3.5.5 模型的配適度準則 32
3.6 模型預測能力的評估準則 33
 
第四章 研究結果 34
4.1 資料檢定 34
4.2 模型建構 38
4.2.1 季節性檢定 38
4.2.2 模型選取與配適 41
4.3 模型預測(樣本外預測)及分析 51
 
第五章 結論與建議 58
5.1 結論與討論 58
5.1.1 形成排擠效應的原因 59
5.1.2 業者以包容的態度、市場區隔策略因應 60
5.1.3 排擠效應減弱 62
5.1.4 開放陸客自由行及陸資來台,排擠效應再現之疑慮 63
5.1.5 建議 64
5.2 後續研究建議 66
 
參考文獻 67
 
表3.1 MAPE值之標準 33
表4.1日本來台觀光人數數列Zt之ADF單根檢定分析表 35
表4.2日本來台觀光人數取對數後數列Yt之ADF單根檢定分析表 37
表4.3日本來台觀光人數數列Zt之季節因子 39
表4.4日本來台觀光人數取對數之數列Yt季節週期單根檢定分析表40
表4.5各ARMA(p,q)之SBC值 46
表4.6各模型配適度準則一覽表 47
表4.7各模型之參數估計值及MAPE值對照表 48
表4.8 ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12 模型之離群值分析結果 49
表4.9日本來台觀光實際人數和預測人數一覽表 52
表4.10實際人數和預測人數成對樣本檢定分析表 56
表5.1 2010年全體、日本及大陸觀光團體旅客之平均每人每日消費支出 61
 
圖1.1世界各國或地區的國際觀光客人數成長變化圖 .2
圖1.2歷年日本來台觀光人數及陸客來台觀光人數比較圖 4
圖2.1 2008至2011年來台陸客人數比例圖 16
圖3.1研究流程圖 20
圖4.1歷年日本來台觀光人數序列圖 36
圖4.2歷年日本來台觀光人數取自然對數之序列圖 38
圖4.3歷年日本來台觀光人數之月平均數長條圖 39
圖4.4(a) 數列Yt之ACF和PACF 42
圖4.4(b) 數列(1-B)Yt之ACF和PACF 43
圖4.4(c) 數列(1-B12)Yt之ACF和PACF 44
圖4.4(d) 數列(1-B) (1-B12)Yt之ACF和PACF 45
圖4.5 ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12 模型殘差項之ACF及PACF 50
圖4.6 ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12 模型殘差常態性診斷判斷圖 50
圖4.7日本來台觀光實際人數和ARIMA(0,0,5)(0,1,1)12 模型配適人數比較圖 51
圖4.8(a)日本來台觀光實際人數和預測人數比較圖(預測1~12期) 54
圖4.8(b)日本來台觀光實際人數和預測人數比較圖(預測13~24期) 54
圖4.8(c)日本來台觀光實際人數和預測人數比較圖(預測25~36期) 55
圖4.8(d)日本來台觀光實際人數和預測人數比較圖(預測37~51期) 55
一、中文部份
 
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中華民國(台灣)交通部觀光局觀光年報
http://admin.taiwan.net.tw/indexc.asp
 
大陸國家旅遊局http://www.cnta.gov.cn/
 
二、英文部份
 
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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