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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:楊生和
研究生(外文):Yang, Sheng-Ho
論文名稱:臺灣郵輪旅客市場分析與灰預測模型之應用
論文名稱(外文):Market Analysis of Taiwan Cruise Passenger and Application of Grey Prediction Model
指導教授:鍾政棋鍾政棋引用關係
指導教授(外文):Chung, Cheng-Chi
口試委員:黃昱凱蘇育玲
口試委員(外文):Huang, Yu-KaiSu, Yu-Ling
口試日期:2018-12-18
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:航運管理學系
學門:運輸服務學門
學類:運輸管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:灰預測郵輪產業GM(11)模式指數平滑法
外文關鍵詞:Grey PredictionCruise IndustryGM(11) modelExponential smoothing
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郵輪產業有助於在地經濟發展與增加就業機會,創造郵輪經濟效益。搭乘郵輪旅遊,近年已成為國際旅遊主要類型,尤其亞太郵輪市場更是蓬勃發展。臺灣的郵輪產業處於成長期,順應亞洲郵輪市場發展,郵輪旅客成長快速,各港口需能滿足大量客群。

本研究主要蒐集臺灣港務公司統計年報與開放資料集資料,並使用灰預測GM(1,1)模式與指數平滑法,預測臺灣國際商港旅客人數趨勢。並且對預測結果進行殘差檢驗、誤差均方根(RMSE)、平均絕對誤差百分比(MAPE)的精確度分析,找出最佳的預測模式。並預測未來三年臺灣國際商港旅客人數。本文主要研究發現如下:

1.從預測結果,得知灰預測GM(1,1)模式適合預測臺灣國際商港旅客人數。將預測結果作精確度分析後,發現GM(1,1)六期樣本模式為最佳之預測模式,精確度最佳的四種模式為:灰預測四期~七期樣本模式,皆屬於短期樣本。基於此,就灰預測而言,以短期樣本進行預測,通常會有較佳的預測效能。

2.本研究以精確度最高之灰預測六期樣本模式,預測臺灣未來三年國際商港旅客人數,預測結果表示臺灣未來三年郵輪旅客人數會持續成長,並在2021年達到239萬餘人次;經研究發現,不但與第二章所述文獻呼應,且與第三章統計結果相符;基此推知,臺灣未來郵輪產業呈現成長趨勢。

3.本研究以區間預測法,探討可能影響臺灣郵輪旅客人數的因子,得出四個結論:(1)兩岸關係(2)新南向政策(3)傳染病(4)港口航次飽和。

4.為因應臺灣未來逐年增加之郵輪旅客,本研究提出三個建議:(1)臺灣郵輪港口,先投資軟體建設再發展硬體建設。(2)如未來東南亞旅客或是歐美旅客增多,需培養外語接待人才(3)相關單位應規劃完善豐富的岸上觀光行程。(4)港口加強接駁運輸服務效率,妥善規劃接駁服務。

最後期望本研究之結果,可供相關政府單位及郵輪航商、旅行社業者,作為營運及規劃的參考,並提升我國整體郵輪產業品質。
Cruise industry contributes to the development of the local economy and increases employment opportunities, creating economic benefits of cruise. Traveling by cruise has become a major type of international tourism in recent years, especially cruise market of the Asia-Pacific, which is booming. Cruise industry of Taiwan is in the growth stage. In response to the development of the Asian cruise market, cruise passengers are growing rapidly, and each port needs to be able to satisfy a large number of passengers.

This thesis mainly based on the Annual Statistical Report and open data portal of Taiwan International Ports Corporation, and uses the Grey Prediction GM(1,1) model and exponential smoothing method to predict the trend of the number of cruise passengers in Taiwan. The prediction results are analyzed by the residual check, root-mean-square error, and mean absolute percent error to find the best prediction mode. Then predict the number of cruise passengers of Taiwan in the next three years.

1.From the prediction results, it is known that the grey prediction GM(1,1) model is suitable for predicting the number of cruise passengers in Taiwan. After the accuracy analysis of the prediction results, it is found that the GM(1,1) six-stage sample model is the best prediction model The four models with the best accuracy are all short-term samples. Based on the above, in terms of grey prediction, predicting the data with short-term samples usually has better prediction performance.

2.This thesis predicts the number of cruise passengers of Taiwan in the next three years with the highest accuracy GM(1,1) six-stage sample model. The prediction indicates that the number of cruise passengers in Taiwan will continue to grow in the next three years, and reached 2.39 million in 2021. Corresponding to the literature in Chapter 2 and the statistical results in Chapter 3, it shows that there will be a growing trend of the cruise industry in Taiwan.

3.This thesis uses the interval prediction method to explore the factors that may affect the number of cruise passengers in Taiwan, and draws four conclusions: (1) The Relationship between the Both Sides of the Taiwan Strait (2) New Southward Policy (3) Infectious Diseases (4) Voyage Saturation.

4.In response to the increasing number of cruise passengers of Taiwan in the future, this thesis proposes three suggestions: (1) First invests in software construction and then develops hardware construction. (2) Cultivation of foreign language reception talents (3) Planning a rich shore excursion (4) Ports should enhance the efficiency of shuttle service

Overall, the results of this thesis are expected to be available to relevant Government agencies, cruise operators, and travel agencies as a reference for operations and planning, and to enhance the overall quality of ROC's cruise industry.
謝誌 I
摘要 II
ABSTRACT III
目次 IV
圖目次 VI
表目次 VII

第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究問題與目的 2
1.3研究內容與方法 3
1.4研究架構與流程 4

第二章 文獻回顧與評析 6
2.1國外郵輪發展方面 6
2.2國內郵輪發展方面 9
2.3研究方法相關文獻 12
2.4綜合評析 13

第三章 郵輪市場分析 14
3.1全球郵輪市場分析 14
3.2亞洲郵輪市場分析 16
3.3臺灣郵輪市場分析 19
3.4綜合討論 21

第四章 研究方法 22
4.1研究方法採用理由 22
4.2灰色系統理論 22
4.3灰預測模型GM(1,1) 24
4.4指數平滑法 27
4.5準確度檢驗方法 28

第五章 預測結果分析與討論 30
5.1臺灣國際商港旅客人數資料 30
5.2灰預測GM(1,1)模型預測結果分析 31
5.3指數平滑法預測結果分析 35
5.4預測精確度比較分析 36
5.5預測臺灣郵輪旅客數 37
5.6區間預測法分析 38
5.7綜合討論 39

第六章 結論與建議 41
6.1結論 41
6.2建議 42

參考文獻 43
附件一 2012~2018年臺灣國際商港旅客人數 46
1.方世榮(2001),統計學導論,臺北市:華泰文化。
2.方雯玲(2018),特別企劃/臺灣郵輪產業成長將趨緩、需闢新局 2018年母港航程持續增加、基隆港亞洲發光,欣傳媒,網址:https://solomo.xinmedia.com/globaltourismvision/156641,擷取日:2018年11月6日。
3.王國華、李姿瑩、許雅淳(2012),「灰色GM(1,1)模型預測我國勞保職災給付研究」,健康管理學刊,第10卷第1期,頁72-81。
4.王怡謹(2016),郵輪旅客旅遊動機、郵輪品牌形象、港區服務及旅客重遊意願關係研究,輔仁大學餐旅管理學系研究所碩士論文。
5.江姿宜(2009),以灰預測模式評估大陸觀光客來臺遊客量之研究,元培科技大學企業管理研究所碩士論文。
6.吳漢雄、鄧聚龍、溫坤禮(1996),灰色系統入門,臺北市:高立圖書有限公司。
7.呂江泉(2008),臺灣發展郵輪停靠港之區位評選研究,中國文化大學地學研究所博士論文。
8.李奕興(2017),來臺郵輪觀光之因素分析,國立中正大學經濟系國際經濟學研究所碩士論文。
9.何明訓(2014),應用灰預測模型預測多媒體服務平台訂戶數,國立臺灣海洋大學航運管理研究所碩士論文。
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13.陳廣源(2016),應用灰預測模型預測行動寬頻(4G)用戶數,國立臺灣海洋大學航運管理研究所碩士論文。
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18.許展源(2018),應用雙季節指數平滑模型於來店人數預測之研究,國立政治大學統計研究所碩士論文。
19.黃郁智(2015),應用灰色理論與雙參數指數平滑法預測4G電信未來發展,國立中正大學資訊管理研究所碩士論文。
20.游嘉銘(2016),我國郵輪旅客量預測模式之構建與應用,國立臺灣海洋大學航運管理研究所碩士論文。
21.溫坤禮、黃宜豊、陳繁雄、李元秉、連志峰、賴家瑞(2002),灰預測原理與應用,全華科技圖書有限公司。
22.鄧聚龍(2000),灰色系統理論與應用,臺北市:高立圖書公司。
23.熊季芳(2017),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,大葉大學休閒事業管理研究所碩士論文。
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37.Cruise Lines International Association (2017), Asia Cruise Trends Report.
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39.Cruise Lines International Association (2017), 2017 North Asia Economic Impact Study.
40.Cruise Lines International Association (2018), Asia Cruise Trends Report.
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48.Lewis, C.D. (1982), International and Business Forecasting Method, London: Butterworths Scientific.
49.Orams‚ M. (1999), Marine Tourism - Development‚ Impacts and Management‚ Routledge, London.
50.Singh, A. (2000), “The Asia Pacific Cruise Line Industry: Current Trends, Opportunities and Future Outlook,” Tourism Recreation Research, Vol. 25, No. 2, pp. 49-61.
51.Sun, L., Liu, W., Zhang, H., Wu, M., and Xu, H. (2018), “Cruise Route Simulation Designs for South Asia”, Journal of Coastal Research, Vol. 82, Fall 2018 Special Issue, pp. 254-262.
52.Wu, H.H., Liao, A.Y.H., and Wang, P.C. (2005), “Using Grey Theory in Quality Function Deployment to Analyse Dynamic Customer Requirements,” International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 25, Iss. 11/12, pp. 1241-1247.
53.Wu, W.Y., Hsiao, S.W., and Tsai, C.H. (2008), “Forecasting and Evaluating the Tourist and Hotel Industry Performance in Taiwan Based on Grey Theory,” Tourism and Hospitality Research, Vol. 8, Iss. 2, pp. 137-152.
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