Разработка и тестирование модифицированного диффузионная модель для прогнозирования спроса на туристические услуги,
Это исследование попыток применить модель Басса для прогнозирования спроса на туристические услуги. Цены, доходы и распределительных сетях туризма интегрированы в общую модель распространения индустрии туризма. Эмпирические результаты в течение нескольких изменение моделей Басс сообщается. Результаты теоретических исследований демонстрируют, что одномерные модели диффузии по-прежнему крепка с включением других переменных для различных многомерных моделей. альтернативные модели диффузии эмпирически оценивать и сопоставлять данные, используя для исходящих путешественники Тайваня. Эмпирические данные исследования убедиться, что цены и доходы улучшить диффузионной модели, распределение негативно влияет на прогноз.
Введение
Исследованиями убедительно установлено, центральную роль долго-и краткосрочных прогнозов в области туризма: краткосрочные прогнозы, необходимые для планирования и кадрового бизнесменов и туристов (Броди и Клюйвер, 1987), а также долгосрочные прогнозы имеют ключевое значение для правительства инвестиций в области транспорта и инфраструктуры (Wandner и Ван Erder, 1980). После широкого обзора туризма схемы прогнозирования (Lim, 2004) изменение в акцентах с объясняя подходы к прогнозированию обсуждении вопроса о применении методов сИезе Желательно, однако, методы, используемые для прогнозирования спроса на туристические услуги сильно отличаются. Большинство исследований связана с эконометрических исследований (Го и права, 2002; Лим и Макалир, 2002). Прочие текущие процедуры количественного прогнозирования были приняты с целью прогнозирования спроса на туристические услуги, в том числе технические методы анализа (Петропулос и др.., 2005), нейронные сети (Закон, 2000), теории нечетких и серой теории (Wang, 2004).
Диффузии модель, однако, не было четко изучить в сфере туризма литературы. Поскольку теория диффузии впервые был введен в Басс на маркетинг в 1969 году (Bass, 1969), инновационные теории диффузии вызвало исследование среди потребителей поведение, менеджмент, маркетинг и областей науки, помимо спроса на туристические услуги. Далее диффузионной модели называется модель Басса. Исследователи, которые используют модели Басса для прогнозирования спроса на туристические услуги, являются исключениями. Морли (1998) использовали логарифмические преобразования исходных данных при моделировании спроса на туристические услуги.
Это исследование включены различных маркетинговых переменных, таких как канал, цен и доходов в стандартную модель Басса, используя данные для исходящих путешественники Тайваня и использованием существующих изменение диффузионной модели. Эти переменные включены в модель Басс являются важными факторами в прогнозировании спроса товаров длительного пользования. В этом исследовании также оценивает ли эти переменные имеют такого же влияния в сфере туризма спроса, как в других областях. Основная цель данного исследования заключается в выявлении ли эти модели соответствуют индустрии туризма и сравнивать точность этих моделей.
Басс модели
Создание Басс теоретической модели
Цель неправильного исследования заключается в создании и оценить модели Басса для прогнозирования спроса на туристические услуги. Некоторые маркетинговые переменные соответствующих функций спроса на туристические услуги, включены в модель.
Басс модели с переменной ценой
Басс модель распределения переменных
Теоретически, изменения численности населения будет влиять на рыночный потенциал назначения. Это исследование включены переменной населения в модели туризма Басс, с использованием динамической концепции, предложенной Mahajan и Петерсон (1978).
Басс модели с переменным доходом
Увеличение путешественников доходов в результате повышения качества жизни и большей мотивации путешествовать. Следовательно, доход оснащены функцией экспоненциальной кривой (Робинсон и Лакхани, 1975), является IM - e
Эмпирические исследования модели Басс
Данных
Временные ряды данных за четыре переменные в Тайване были получены. Два набора данных были заняты для маркетинга и 2 комплектов, используемых для экологических показателей. Данных для этих переменных охватывает период с 1981 по 2000 год. Данные за 2001 и 2002 годах из-образец прогнозирования ценностей, а не выборочных данных. Эти данные были получены из Главного управления бюджетного учета и статистики Исполнительного Юаня, ROC, и бюро по туризму, ROC
Сравнивая добротность "припадке альтернативой модели
Таблица 1 показывает, эмпирические результаты различных изменение моделей. Таблица 2 показывает параметры р, д, м альтернативных моделей Басс. Эти альтернативные модели впервые применена в туристическом спросе. Экспериментальные результаты, как показано в таблице 3, по-видимому поддерживает расширение модели Басса для исходящих спрос в секторе туризма Тайваня. Количество разница определены (R ^ SUP 2 ^) с помощью модели BPI была высокой, в среднем по 0,9748. Коэффициент неравенства (и) и средняя квадратическая ошибка (СКО) также привели к низким значениям, 0,043811 и 359905,2, соответственно. Эмпирические результаты для модели BPI предложить можно распаковать важных факторов, цен и доходов, которые влияют на процесс диффузии туризма.
Прогнозирования способности моделей
Способность модели Басса для объяснения процесса принятия туризма придает некоторую поддержку устойчивости модели, но это слабое тест прогнозирования способности. Чтобы проверить способность модели точно прогнозировать величину туризма, на период до 2000 был выбран для тестирования моделей прогнозирования и оценки их добро "подгонки"; вне выборки данных с 2001 года и 2002 были использованы для проверки прогнозирования способности альтернативных моделей. Этот тест прогнозирования способности могут быть применены только к модели Басса, R
Тесной взаимосвязи на рис. 1 между прогнозируемыми и фактическими значениями придает дополнительный авторитет моделей способность воспроизводить процесс диффузии. Эти результаты в сочетании с превосходным R ^ 2 ^ SUP значение, показывают, что модель Басс точно прогнозирует спрос на туризм.
Заключение
Эмпирические данные показывают, что экспоненциальная функция цен и уровнем дохода улучшить прогнозирование способности модели Басса. Тем не менее, канал традиционных туристических агентов серьезно уменьшиться прогнозирования точности. Два других важных выводов необходимо подчеркнуть. Положительные и крошечные коэффициента чувствительности цен показывает, что ожесточенная ценовая конкуренция сама по себе не может стимулировать туризм. Туристические агенты влияния туризма посредством изменения в цене или путем создания веб-сайтов. Тем не менее, ценовая конкуренция уже не является эффективным маркетинговым инструментом, с доходом для туризма растет. По нашим данным, в индустрии туризма должно принижать цену, как главный фактор создания туристского спроса и увеличение отличительные турпакеты. Делая туризма пакеты более специализированным, туристические агенты могут устанавливать свои цены выше, чем цены конкурентов. Инновации и имитации также влияют на процесс диффузии туризма. В нашем исследовании, коэффициент был 0,24 имитация больше коэффициент нововведение, которое было 0,003. Этот факт позволяет предположить, что уст в уста, а не СМИ, это лучший выбор среди различных вариантов продвижения.
Настоящее исследование включены цен, доходов и распределения в диффузионной модели Басса. Результаты показали, что для туризма, цен и доходов несколько улучшилось прогнозирование спроса на туристические услуги, в то время как распределение негативное воздействие на модель. Будущие исследования должны быть направлены на изучение причин предложил за результаты, полученные в этом исследовании.
Ссылки
Басс, F.M. (1969) новая модель роста продукта для потребительских товаров длительного пользования, менеджмент, 15, 215-27.
Басс, FM, Krishnan, теле-и Джейн, DC (1994) Почему модель Басс подходит без решения переменных, маркетинг наук, 13 (3), 204-23.
Броди, R.J. и Клюйвер, штат Калифорния. (1987) Сравнение короткий срок точности прогнозирования эконометрических и наивные экстраполяции модели рыночной доли, Международный журнал по прогнозированию, 3, 423-37.
Го, К. и права, R. (2002) Моделирование и прогнозирование спроса на туристические услуги для прибывших со случайными нестационарных сезонности и вмешательства, туристический менеджмент, 23, 499-510.
Закон, R. (2000) Back-распространения обучения в повышении точности нейронной сети основе прогнозирования спроса на туристические услуги, туризм управления, 21, 331-40.
Льюис, К. (1982) Промышленное и методы прогнозирования бизнеса, Лондон: Butterworth Scientific.
Лим С., Макалир, M. (2002) временных рядов прогноз международного спроса путешествия в Австралию, туристический менеджмент, 23, 389-96.
Лим, C., (2004) основными факторами, определяющими корейских исходящей поездки в Австралию, математики и компьютеров в моделирование, 64, 527-42.
Mahajan, В. и Петерсон, контр-адмирал (1978) Инновации диффузии в динамический потенциал населения усыновителя, менеджмент, 24, 1589-97.
Морли, ось (1998) Динамический Международной модели спроса, Анналы Туризм исследований, 25, 70-84.
Петропулос, C., Николопулос К. Пателис А., Assimakopoulos, т. (2005) технический подход анализа для прогнозирования спроса туризм, Прикладная Economics Letters, 12 (6), 327-33.
Робинсон, Б. и Лакхани, C. (1975) Динамическая цена моделей для планирования нового продукта, менеджмент, 21 (10), 1113-22.
Wandner, SA и Ван Erder, JD (1980) Оценка спроса на международных туристических помощью анализа временных рядов, в: Хокинс, DE, Шафер, EL и Rovelstad, ред., планирования и развития туризма вопросам (Университет Джорджа Вашингтона, Вашингтон, округ Колумбия), 381-92.
Wang, C.H. (2004) Прогнозирование спроса на туристические услуги с применением нечеткой временных рядов и hybird серой теории, менеджмента туризма, 25 (3), 367-74.
Витта, S.F. и Витта, апелляционный суд (1995) прогнозирование спроса на туризм: обзор эмпирических исследований, Международный научный журнал "Прогнозирование, 11 (3), 227-475.
Li-Chang Сюй
Лин Тун университет, Тайвань
Чжао Хун Ван
Лин Тун университет, Тайвань
Контакты адрес электронной почты: <a <href="mailto:ltctht87@mail.ltu.edu.tw"> ltctht87@mail.ltu.edu.tw /> (L.-C. Сюй)
<a href="mailto:chw@mail.ltu.edu.tw"> chw@mail.ltu.edu.tw </> (C.-H. Ван)
Li-Chang Сюй
Чжао Хун Ван
Школа Бизнеса
Лин Тун университет
1-Линг-роуд Тунг, Nantun
Тайчжун
Тайвань 40852
