臺灣地區遊憩需求預測之分析

王心怡(HSIN-YI WANG)

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(2004年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2004.01882

摘要

本研究使用1979年至2003年臺閩地區主要觀光遊憩區遊客人數月資料，選取東北角海岸國家風景區、日月潭國家風景區、阿里山國家風景區、太魯閣國家公園、墾丁國家公園、故宮博物院、市立動物園、國立自然科學博物館八個遊憩區為研究範疇，分別建立十一個預測模型：簡算法Ⅰ模型、簡算法Ⅱ模型、簡單線性迴歸模型、二次曲線預測模型、指數曲線非線性模型、波動型時間序列非線性迴歸模型、自我相關落後模型、移動平均模型、自我相關整合移動平均模型、季節性與非季節性自我相關整合移動平均模型及Holt-Winters預測模型。
為衡量2003年5月發生SARS疫情此項天災因素所造成模型預測能力之影響，本研究之MAPE分析及Theil U值分析皆以2002年1月至2002年12月（不含SARS期間）之預測值及2002年1月至2003年6月（包含SARS期間）之預測值，分別分析不同預測期間各遊憩區十一個預測模型之預測能力。發現不論MAPE統計值或Theil U值，不包含SARS之預測期間下所得模型之預測能力皆較包含SARS期間之預測能力為高，尤以故宮博物院、市立動物園及國立自然科學博物館差異最大，可見此項不可抗拒之天災因素對模型之預測能力造成很大之影響。實証結果發現：不同預測期間，皆以SARIMA模型普遍表現最佳。

關鍵字

泰爾不等係數 ； 迴歸 ； 遊憩 ； 預測 ； 旅遊 ； 平均絕對百分比誤差 ； 時間數列

並列摘要

The eleven forecasting models are examined empirically using monthly visitors data in Northeast Coast National Scenic Area,Sun Moon Lake National Scenic Area, Alishan National Scenic Area,Taroko National Park Area, Kenting National Park,National Palace Museum,Taipei Zoo,National Museum of Natural Scenic.The eleven forecasting models are NaiveⅠModel,NaiveⅡModel,Simple Line Regression Model,Quadratic Trend Model,Exponential Curve Model,Sine Wave Nonlinear Regression Model,AR Model,MA Model,ARIMA Model,SARIMA Model,Holt-Winters Model.
For considering the factor of SARS, the fitted models are used to forecast the visitors from January 2002-June 2003 and January 2002- December 2002.The forecast result of the two term was found that the latter have the lowest MAPE and Theil U for each of the eight spots,especially National Palace Museum,Taipei Zoo,National Museum of Natural Scenic.We can get a conclusion that SARS have great influence for the forecastability of the model.The forecast accuracy of the models was found to differ with different terms,SARIMA Model was the best predictor.

並列關鍵字

regression ； Theil inequality coefficient ； forecasting ； time series ； mean absolute percentage error(MAPE) ； travel recreation

參考文獻

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