主題樂園遊客量組合預測之研究－以劍湖山世界為例

Study on Combining Forecasts in the Theme parks’ Visitors: A case study of Janfusun Fancyworld

魏盛璿(Sheng-Hsuan Wei)

指導教授 ： 林銘昌

亞洲大學/管理學院/休閒與遊憩管理學系碩士班/碩士(2005年)

摘要

本研究以2004年，台灣民營觀光區中遊客人次排名第一之劍湖山世界為例來進行研究，主要目的是在探討分析主題樂園產業與遊客量變動情形，了解現今主題樂園產業之發展現況與趨勢；利用計量經濟模型、時間數列與組合預測方法來進行預測，再評估組合預測的結果，找出準確性較佳之預測方法，用以推估預測出劍湖山世界遊客量，以提供往後欲進行遊客量預測或相關方面之研究及經營者在擬定未來計畫、進行決策時之參考。

　　研究實證分析過程中，時間數列方法使用之樣本資料期間為1992年至2004年劍湖山世界遊客人次季別資料；在計量經濟學方法中，所選取之變數樣本資料期間為1994年至2003年之劍湖山世界遊客量、平均每人國民所得、經濟成長率、LAG1與LAG4期之劍湖山世界遊客人次、非降水日數等五個影響變數與三個虛擬變數之季別資料，以進行劍湖山世界遊客量預測實證分析。最後針對模型預測結果，以泰勒不等係數(Theil’s U)、誤差平均平方和之均方根(RMSE)、殘差百分比均方根 (RMSPE)與平均絕對值誤差率(MAPE)做為8種預測模型績效與精確度之評估。研究結果顯示，加入季節差異之季節迴歸方法與傳統迴歸方法表現無太大差異，6種組合預測模型皆為不錯之預測模式，在遊客量預測時之整體表現組合預測方法優於單一預測方法，台灣現今主題樂園有趨向大者恆大的情況，其競爭態勢已轉變成須採取多樣集客策略的模式，要不斷更新經營模式且加入新誘因來維持並吸引新遊客以保持其競爭力，在考量是否引進新遊樂設施吸引遊客時須先考量與其他可行之方案比較成本及後續花費何者能帶來最大效益再決定。

關鍵字

主題樂園 ； 計量經濟 ； 時間數列 ； 組合預測

並列摘要

The research goes with an example of Janfusun Fancyworld which is listed by Taiwan Privately Sightseeing Area that has more visitors in 2004. The main purpose is to discuss and analyze the theme parks industry and the changing situation of visitor. The understanding of present development and the tendency of theme parks industry are our main point. In order to forecast the visitor number of Janfusun Fancyworld and provide the related reference for the researcher and manager, we use the econometric model, time series and the combining forecast model to forecast the result and trying to find out a high accurate forecast method.

There are five variable influences and three hypothesized variable season materials could be used to forecast the visitor number in Janfusun Fancyworld. During the research demonstration analysis process, the method of time series picks up the sample material of Janfusun Fancyworld season visitor from 1992 to 2004.; the econometric model picks up the variable sample information of Janfusun Fancyworld visitor, Per Capita national income, economic growth rate, LAG1 and LAG4 Janfasun Fancyworld visitors, non-precipitation date number. Taking the Theil’s inequality coefficient(Theil’s U), the root mean square error(RMSE), the root mean square percentage error (RMSPE), and the mean absolute percentage error (MAPE) , etc. of the 8 forecasting models achievements and the precision appraisal. In this study, the result shows that there is not big difference between the seasonal adjustment and the traditional regression model methods. The 6 combining forecast models are nice forecast pattern. The combining forecast methods are better than the sole forecast method. Nowadays, the big theme parks in Taiwan tend to be bigger than others. The competition situation is transformed into variety. The management pattern needs to renew and join the new cause to maintain and attracts the new visitors. Before making the decision, the manager needs to make sure that the changing will help them bring the biggest benefit.

並列關鍵字

Theme parks ； Econometric Model ； Time Series ； Combining Forecasts

參考文獻

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