江西旅游收入影响因素分析与预测方法比较

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伴随着现代社会的飞速发展,人们的收入与闲暇在不断增多,被称为“无烟工业”的旅游产业迅猛崛起。由于旅游产业需要的投入资源相对较少,同时在一定程度上能增加当地的就业机会并带动其他行业经济一同发展,因此很多地区十分看重旅游相关产业的发展,甚至已经或准备将旅游产业纳入为自己地区经济发展的主导产业之一。那么,作为衡量旅游产业经济发展的一个综合性指标——旅游收入,就具有一定的研究价值。本文介绍了江西近段时间以来的旅游经济概况,江西的旅游经济相关数据体现出了江西旅游经济的发展在不断加速,江西省旅游经济收入也在随旅游经济的发展而增长,1991年旅游收入还只占江西省地区生产总值的0.9%,而到“十一五”时期的2010年这一比例上升至8.66%,2012年更是达到了10.83%。可以看出,旅游经济对江西省经济的发展十分重要,对江西经济总量的贡献占比也逐渐加重,江西经济社会势必会受到旅游经济的促进与帮助,为了使江西省旅游经济一直保持较快增长的势头,有必要对江西旅游经济收入做好相关的研究。本文一共分为五个章节,第一章主要介绍了有关旅游经济发展与研究的国际背景、国内环境和江西省内情况,然后根据笔者收集到的相关文献资料,以研究内容的不同为划分依据进行中西方文献的综述与梳理。最后,又交代了写作论文的思路、完成论文用到的方法以及论文的特色所在,还制作了论文的框架图。第二章将有关江西旅游收入研究的理论及方法进行了系统的概述,主要包括了旅游收入影响因素的内涵、旅游收入的内涵、灰色关联分析、灰色预测理论、BP神经网络及灰色BP神经网络理论,这些理论对后文会起到一个很好的铺垫作用。第三章,在介绍江西旅游影响因素近况之后,分别选取了我国以及江西的城镇居民家庭人均可支配收入和农村居民家庭人均纯收入、还有各自GDP和全国居民消费水平、江西省旅游饭店从业人数、江西省人均绿地面积以及江西省旅客运输量作为影响因素指标对江西省旅游收入进行灰色关联分析。经计算得出,江西旅游收入与我国城镇居民家庭人均可支配收入的灰色关联度为0.7280;江西城镇居民家庭人均可支配收入与江西旅游收入的灰色关联度为0.7337;我国农村居民家庭人均纯收入与江西旅游收入的灰色关联度为0.7231;江西农村居民家庭人均纯收入与江西旅游收入的灰色关联度为0.7328;全国GDP与江西旅游收入的灰色关联度为0.7855;江西GDP与江西旅游收入的灰色关联度为0.8133;全国居民消费水平与江西旅游收入的灰色关联度为0.7335;江西省旅客运输量与江西旅游收入的灰色关联度为0.6988;江西人均绿地面积与江西旅游收入的灰色关联度为0.6840;江西旅游饭店从业人数与江西旅游收入的灰色关联度为0.6683。实证结果表明:想要发展江西的旅游经济,提高江西旅游收入,除了首先发展好江西本土经济来为国民经济良好运行的大环境贡献力量之外,其次,还应该把提高江西旅游交通的运力作为重点工作,之后再来进行旅游环境治理和旅游服务提升。第四章对江西旅游收入进行预测方法模型的比较,分别利用灰色GM(1,1)预测模型、单变量BP神经网络模型、以及在第三章的基础上选取关联度较高的指标而建立的多变量BP神经网络模型对江西省旅游收入进行预测,再在之前建立的单一模型的基础上建立了灰色BP神经网络组合模型,并利用三种精度测定指标——平均绝对误差MAD、平均相对误差绝对值MAPE以及预测误差方差MSE,对建立的各模型进行预测精度的比较与评价,结果显示:组合模型的三种指标均是最小的,这意味着灰色BP神经网络组合模型具有更好的预测效果与精度,更适合对江西旅游收入进行预测,也体现出组合模型能综合各单一模型的长处,弥补各单一模型不足的优势与特点。第五章是结合第三、四章进行总结分析,并归纳本文的不足以及需要进—步研究的问题,对未来的江西旅游收入研究作展望。
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