我国出境旅游人次的时间序列建模与预测

摘要：90年代以来，出境旅游己成为我国居民的一个新的消费领域，如何实现出境游的稳健发展是中国旅游业的一大重要课题。本文基于1992年到2011年我国居民出境旅游人次数，建立了ARIMA（1，2，0）模型进行拟合，并运用该模型对2012到2014年我国出境人次进行了预测。预测结果显示，我国出境旅游人次数将呈指数增长，据此，分析了这一趋势可能引起的后果，相应地提出稳健有序发展中国出境旅游的对策。

关键词：出境旅游 时间序列 ARIMA模型 预测

一、 研究背景与现状

出境旅游作为旅游业的重要组成部分，已成为一个国家或地区旅游业国际化的重要体现。20世纪90年代以前，由于我国发展旅游业遵循“国内旅游为基础，入境旅游为主导，出境旅游为补充”的非常规发展模式，出境旅游在一直处于被控制发展的状态[1]。90年代以来，随着市场经济的发展，人民生活水平的提高，消费观念的改变以及出境旅游政策的放宽，我国公民出境旅游需求日益旺盛。

1992—2011年我国出境旅游总人次数据显示从1992年开始，各年出境游人次均呈增长态势，即使在非典、全球金融危机等背景下仍逆势上升，增长率超12%。2007年中国出境旅游超4000万人次，成为亚太地区第一大出境旅游市场，2011年中国出境游客规模已达7025万人次，同比增长达到22%。出境旅游市场成为三大旅游市场中增长最快的市场，在中国旅游业中所占的地位日益显著[2]。

二、 文献综述与研究意义

有关中国出境旅游的研究始于20世纪90年代中期，研究内容主要集中在出境旅游市场客源市场需求及其影响因素两方面。2000年前，主流研究涉及出境旅游的现状、趋势及利弊。戴斌、张耀军等通过描述统计方法，分析了出境旅游增长趋势，并概括出消费高等特点。2000年开始，相关研究角度不断增多，涉及整体出境旅游市场特征、出境旅游消费行为、管理研究、宏观经济影响、出境游的经济影响等[3]。舒伯阳等对中国公民出境旅游消费动因、满意度等进行综合分析；马波等从国际贸易角度出发，认为其增长不一定带来负面经济影响，不应加以直接干预。

虽然，近年来国内相关研究正在不断丰富和深化，但仍存在以下缺陷：从研究方法来看，方法较为单一，主要以概述的定性宏观分析为主或结合描述统计方法，简单地描述趋势，较少运用定量方法进行研究；从研究时间来看，多侧重于出境旅游在过去和现在的变化，运用统计模型对出境旅游发展趋势进行预测这一领域基本空白。

本文基于历史数据，建立了ARIMA（1，2，0）模型进行拟合，并运用该模型对2012到2014年我国出境人次进行了预测，理论与实证结合进行定性与定量分析，具有一定的研究意义。

三、 模型的构建与预测

（一）ARIMA模型简述

ARIMA模型的全称求和自回归移动平均模型，其基本思想是，某些时间序列的单个序列值虽然具有不确定性，但是整个序列的变化却可以根据自身变化规律进行描述和预测[4]。其实质是差分运算与ARMA模型的组合，任何非平稳序列通过适当阶数的差分实现差分后平稳，就可以对差分后序列进行ARMA模型拟合。

（二）构建ARIMA模型

1 数据平稳化

我国出境旅游总人次序列中蕴含着曲线递增趋势，故不为白噪声，是非平稳序列，需进行自然对数转换以提取原序列中部分长期趋势。转换后的序列呈近似线性的递增趋势，分别尝试对其进行一阶、二阶差分运算以实现趋势平稳。运用时序图检验平稳性，可判断二阶差分后序列图在均值附近平稳随机波动。为进一步确定平稳性，考察对数转换并二阶差分后序列的自相关图，如图所示。

取自然对数并进行二阶差分后序列的自相关系数延期2阶后，都落入2倍标准差范围，有较强的短期相关性，初步认为平稳。

2平稳序列白噪声检验

对二阶差分后的序列进行白噪声检验，延期6阶LB统计量的p值为0.030，小于0.05，所以差分后序列不能视为白噪声，仍有相关信息可供提取。

3 拟合ARMA模型

本文通过考察时间序列的自相关和偏自相关系数的性质，对ARMA模型进行定阶选择。二阶差分后序列的自相关图显示，自相关系数在1阶之后均落入2倍标准差范围，判断为1阶段截尾。

二阶差分后序列的偏自相关图显示出显著的不截尾性，初步确定用MA（1）模型拟合差分后的序列，即用ARIMA（0，2，1）拟合对数转换后的序列。由于该模型无法通过参数显著性检验，另确定ARIMA（1，2，1），ARIMA（1，2，0）两个初选模型。对三个者进行分析比较，发现 ARIMA（1，2，0）的各项指标最优，选其拟合二阶差分后的序列。在条件最小二乘估计原理下，拟合结果为：

对ARIMA（1，2，0）残差序列进行白噪声检验，对模型参数进行显著性检验。延期6阶和12阶的卡方统计量的p值分别为0.320和0.185，均大于显著性水平0.05，则该残差序列即为白噪声序列。相关信息提取充分，该模型拟合效果良好。

4 模型预测

为检验ARIMA（1，2，0）模型对序列的预测效果，将1992年—2009年序列的拟合值和序列的观察值联合做图得到趋势图，序列的拟合值和序列的观察值接近，拟合效果良好，验证了选用该模型对2012年至2014年进行预测的合理性。

利用ARIMA（1，2，0）进行预测，得到2012、2013、2014三年的出境游规模分别为8652、10858、14063人次，增长率分别为23.2%、25.5%、29.5%，趋势图显示出境旅游人次曲线上升，且上升幅度逐年增大。

四、 结论与对策

本文构建的ARIMA（1，2，0）对2012到2014年的预测结果表明，在基数较大的情况下，接下来三年我国出境旅游人次将出现以前所未有的高增长率。出境旅游需求迅速增加，出境人次的迅猛上升可能会使得我国出境游市场原本存在的设施水平底下，经营秩序混乱，游客权益得不到保障等问题更加突出。并且在供给不变的情况下，出境旅游供需缺口将不断扩大。

对此，需加强经济和法律管理。政府部门对旅行社出境游的管理应从以行政手段为主转向以经济和法律手段为主，加强规范国际旅行社要求，明确准入准则，加大对非法旅行社的法制管理[5]。此外，在需求旺盛的大背景下，应调整出境旅游产业政策，从“抑制型”向“促进型”转变。政策对出境游的鼓励，有助于建立开放性的、公平竞争和优胜劣汰的市场机制，从而保障消费者权益。平衡供给需求是解决问题的根本，宜侧重采用开源方式而非节流方式，从而促进我国出境旅游游稳健有序的发展。

参考文献：

[1] 张传利.中国出境旅游市场发展及影响因素研究[D] .上海：华东师范大学， 2010：1-2

[2] 蒋依依.中国出境旅游发展年度报告2012[R]，北京，国家旅游局：2012

[3] 魏小安.关于旅游发展的几个阶段性问题[J]，旅游学刊，2003，（5）：14-21

[4] 王燕.应用时间序列分析[M].北京：中国人民大学出版社，2008：148-149

[5] 龙婷.中国出境旅游的发展现状与发展对策研究[D].长沙：中南林学院， 2004：13-14