日本旅遊需求預測之分析

Analysis of Tourism Demand Forecasting in Japan

樋口隆行(Takayuki Higuchi)

指導教授 ： 邱鳳臨

國立臺灣大學/社會科學院/國家發展研究所/碩士(2019年)

https://doi.org/10.6342/NTU201900821

摘要

本文採用日本觀光旅遊局所公布之1975年至2015年入境日本人次之逐月數據，利用灰色理論GM(l,l）模型及季節性自動回歸移動平均（SARIMA）模型針對最近兩年（2016年、2017年）之日本旅游需求進行預測。在SARIMA預測模型部分，則以1975年1月至2015年12月前492筆資料建構預測模型，待模型建立完成後，再進行樣本外（2016年1月至2017年12月）之預測。灰色理論GM(l,l）部分，則使用2015年l月至12月共12筆數據資料進行預測。研究成果發現，從預測評估指標來進行模式預測效果的比較，不論是均方根百分比誤差（RMSPE）或是平均絕對百分比誤差（MAPE），SARIMA模型的預測效果較GM(l,l）模型的預測來得更好。

關鍵字

日本旅遊 ； 需求預測 ； 季節性自動回歸移動平均模型 ； 灰色理論 ； 均方根百分比誤差 ； 平均絕對百分比誤差

並列摘要

We use Grey theory GM(l,l）model and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) model, to construct the forecasting model of tourism demand in Japan.We use monthly data of the number of foreign visitors to Japan from 1975 to 2015, to forecast the tourism demand for the years of 2016 and 2017.The results from our study show that the forecasts of SARIMA model is more accurate than those of GM(l,l）model, judging from both Root Mean Square Percentaeg Error (RMSPE) and Mean Absolute Percentage Errors (MAPE).

並列關鍵字

Japan tourism ； demand forecasting ； SARIMA ； GM(l,l) ； RMSPE ； MAPE

參考文獻

參考文獻

一、中文部分

1. 于宗先（1972），《經濟預測》，台北：中研院經濟所。

2. 方世杰（1996），《企業技術交易模式影響因素之研究》，國立台灣大學商學研究所博士論文。

3. 王薏婷、章國威、郭仕堯、陳淑娟等人（2010），〈應用倒傳遞網路預測日本來台航空客運需求之研究〉，第二屆亞太餐旅教育聯盟暨第十屆觀光休閒暨餐旅產業永續經營學術研討會，民國 99 年 5 月 20 日，頁99-110。