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研究生:熊季芳
研究生(外文):SYONG,JI-FANG
論文名稱:應用灰預測GM (1, 1)預測臺灣國際觀光旅館員工人數、平均產值、薪資及從業人員飽和點
論文名稱(外文):A Study of Using Grey Prediction GM(1,1) in Forecasting Headcount, Average Output Value, Salary and Maximum Capacity of Practitioners: A Case of International Tourist Hotel in Taiwan
指導教授:林志鈞林志鈞引用關係
指導教授(外文):LIN,CHIH-JIUN
口試委員:高育芸張英智
口試委員(外文):KAO,YU-YUNZHANG,YING-ZHI
口試日期:2018-05-19
學位類別:碩士
校院名稱:大葉大學
系所名稱:休閒事業管理學系碩士在職專班
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:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:162
中文關鍵詞:灰預測國際觀光旅館員工平均產值薪資飽和點
外文關鍵詞:grey predictioninternational tourist hotelaverage output valuesalarymaximum capacity
相關次數:
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灰色系統理論的灰預測GM(1, 1),其特性為透過少量數據即可進行預測,因此廣泛運用於各種研究領域。本研究使用GM(1, 1)及改良式的隔年、隔2年的GM(1, 1),隔3年的GM(1, 1),以預測臺灣國際觀光旅館員工人數、員工平均產值、員工薪資之未來發展,並以費爾哈斯特(Verhulst)預測整體國際觀光旅館從業人員的飽和點。4種方法中,以隔2年的GM(1, 1)預測結果最佳,其平均絕對誤差為2.30%,預測結果最為優良。而以費爾哈斯特(Verhulst)預測從業人員的飽和點,預測結果除2019年高雄地區預測值未達飽和點外,其餘地區從業人員皆已達過飽和狀態。
  研究獲得的重要成果如下:未來2018~2021年五大觀光主力區中以臺北和風景地區之員工人數成長率為最高,平均薪資成長率也增加最多,為未來即將投入觀光產業之觀光餐旅畢業生,投入職涯的最佳選擇區域;在平均產值方面則以臺中和風景地區平均產值增加率最高,為未來相關產業興建旅館之最佳投資區域。此外,由於各區從業人員大多已達飽和狀態,故對於觀光餐旅相關科系技職教育,仍需持續限制招生人數,以避免過度投入造成人力過剩之虞,並應規劃完善證照制度,提升專業素質與世界接軌,方能改善長期低薪景況。
最後,冀望透過研究結果,能提供旅館業者、國家未來培育人才政策方向指引,並為將來欲從事觀光服務產業者就業參考。

The GM(1, 1) of grey system theory has been adopted in a variety of ranges, and it features forecasting through small amounts of data. This research predicts headcount, average output value and salary of the international tourist hotels by using GM(1, 1) and other three kinds modified GM(1, 1), which are modified 1-years-period GM(1, 1) model, modified 2-years-period GM(1, 1) model and modified 3-years-period GM(1, 1) model. Meanwhile, forecasting the maximum capacity of practitioners by using Verhulst method. Among these four methods, the result of re-modified 2-years-period GM(1, 1) is the best, and the mean error of re-modified 2-years-period GM(1, 1) is 2.30%. This result approaches excellent. The Verhulst method indicates that the maximum capacity of practitioners is at the top except Kaohsiung in 2019.
The major findings of this study were summarized as follows. First, the headcount growth rate and gets highest in Taipei and scenic areas among the top five tourist regions, so as the average salary growth rate in 2018~2021. Hence Taipei and scenic areas are better choices for hospitality graduates. Second, average output value increases the most percentage in Taichung and scenic areas. These two places are suitable for building new hotels. Third, due to over saturation of the headcount in tourism. The hospitality education should limit enrollments, ensure qualification and certificate system to match globalization so as to solve the low salary problem.
Through the study of the paper, except the results can be used as reference for hospitality industry, the government and further practitioners that who want to touch this filed.

目錄
封面內頁
簽名頁
中文摘要 iii
英文摘要 iv
誌謝 v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 xii

第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 8
第三節 研究範圍 9
第四節 名詞釋義 12
第五節 研究流程 15
第二章 文獻探討 16
第一節 觀光旅館發展與營運現況 16
第二節 預測理論之介紹 29
第三節 灰色系統理論 34
第三章 研究方法 45
第一節 建立灰預測GM (1,1)預測模型 45
第二節 灰預測GM(1, 1)計算步驟 48
第三節 建立灰色費爾哈斯特模型 52
第四節 灰色費爾哈斯特模型計算步驟 54
第四章 預測研究結果 57
第一節 灰預測GM(1, 1)預測 57
第二節 改良式灰預測GM(1, 1)方法一:隔年方式 65
第三節 改良式灰預測GM(1, 1)方法二:隔2年方式 80
第四節 改良式灰預測GM(1, 1)方法三:隔3年方式 89
第五節 四種灰預測方法之比較 97
第六節 灰色費爾哈斯特飽和量之預測 104
第五章 結論與建議 135
第一節 結論 135
第二節 建議 146
參考文獻 150
一、中文部分 150
二、英文部分 159
三、網路部分 161


參考文獻

一、中文部分
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