臺灣旅遊需求預測-轉移函數模型的應用

Forecasting the Demand for Taiwan Tourism-Application of the Transfer Function Model

楊偲妤(Shih-Yu Yang)

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(2013年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2013.11036

摘要

隨著全球旅遊市場快速發展，臺灣旅遊產業的發展日益興盛，旅遊觀光產業對於臺灣經濟與社會帶來了可觀的貢獻，重要性不容小覷。本研究以來臺旅客人次為研究對象，並結合片段線性模型與時間序列分析法建構轉移函數模型，針對臺灣旅遊需求進行預測。以評價模型預測能力指標－平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)及均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)評估預測精確度，並進一步加入簡算法(Naive)作為指標模型，輔以Diebold-Mariano檢定進行各模型預測能力之比較。實證結果顯示片段線性模型和轉移函數模型較簡算法對於臺灣旅遊需求之預測準確，兩者皆具有相當優異的預測能力，期望研究結果能為相關研究領域進行多一層的探討。

關鍵字

預測 ； 旅遊需求 ； 片段線性模型 ； 轉移函數模型 ； 臺灣

並列摘要

Taiwan’s tourism industry grows with significant contribution to the society as that of the whole world develops. This research combines the piecewise linear model and the time series analysis method to build a transfer function model for forecasting the demand for Taiwan tourism based on the monthly tourist arrivals.
In addition, we use the mean absolute percentage error (MAPE) and root mean square error (RMSE) to assess the precision of the forecasting models.Finally, in order to compare the out-of-sample forecasting accuracy between different models, Naive method is added as a benchmark model and evaluates forecasting performance between two models by using the Diebold-Mariano test.
The result turns out to be that piecewise linear model and transfer function model predict Taiwan tourism demand precisely and they are significantly outperform Naive method for the out-of-sample forecasting period. Hope this research can make a contribution to the relevant research fields.

並列關鍵字

Forecast ； Tourism demand ； Piecewise linear model ； Transfer function model ； Taiwan

參考文獻

丁誌魰、陳韋辰(2008), “以GARCH-ARMA探討日本來台旅遊預測”, 第五屆台灣鄉鎮觀光產業發展與前瞻學術研討會。

陳宛君、邱思涵(2012), “日本與美國來台觀光旅遊人次時間序列研究”, 觀光旅遊研究學刊,第7卷,第1期,頁27-46。

鄭天澤、李旭煌(1995),“台灣地區出國觀光旅客需求預測模式之比較分析”, 國立政治大學學報,71(下), 頁179-210。

鄭天澤、時巧煒(1995), “來華觀光旅客需求預測模式比較分析”, 管理評論,第14卷,第1期,頁77-116。

李依璇(2009),《運用類神經網路建立國際旅客需求預測模型-以日本來台灣之國際旅客需求為例》,國立臺灣大學地理環境資源學系碩士論文。