Title

入境觀光市場需求預測之研究--以馬來西亞與新加坡為例

Translated Titles

The Research Forecast Regard The Numbers of Singapore and Malaysia Tourist Arrivals Market In Taiwan

Authors

黃漢義

Key Words

需求預測 ; ARIMA ; 入境觀光 ; ARIMA ; Arrival tourism ; Requirement forecasting

PublicationName

朝陽科技大學休閒事業管理系學位論文

Volume or Term/Year and Month of Publication

2017年

Academic Degree Category

碩士

Advisor

陳宗玄

Content Language

繁體中文

Chinese Abstract

觀光產業是全球性產業,對於一國創造經濟收益與就業人口扮演重要的角色。台灣觀光的發展奠基於民國45年,近年則因「觀光客倍增計畫」與「觀光拔尖領航方案」的推行,帶動入境旅客市場的快速成長。近年隨著陸客來台人數的下滑,開發新南向旅遊市場,成為台灣觀光成長的另一契機。本文以時間數列方法,建構馬來西亞和新加坡預測模型,經由認定、估計、診斷與修正檢定等過程,馬來西亞與新加坡入境觀光模型分為ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12和 (1,0,0)(1,1,0)12。 研究主要目的是在瞭解入境臺灣觀光旅遊市場需求之現況,以新加坡與馬來西亞遊客為例,並建立最配適之人次預測模型分析以預測其旅客人次來台增減趨勢,期望提供相關主管單位作為經營管理評估、分析的參考資料。以此預測2017年至2018年馬來西亞與新加坡入境觀光人數,預測結果顯示馬來西亞入境觀光仍有相當成長空間,新加坡來台旅遊成長趨緩。建議相關單位可以在兩國來台旅遊淡季多做一些促銷活動或舉辦活動,以增加入境觀光人數,帶動台灣國內旅遊市場的成長。 關鍵字:入境觀光、ARIMA、需求預測

English Abstract

The tourism industry is a global industry and plays an important role in creating economic benefits and employment for a country. The development of tourism in Taiwan is based on year 1956. In recent years, the rapid growth of the inbound passenger market has been driven by the implementation of the (Plan for the Doubling of Tourist Arrivals) and (Project Vanguard For Excellence In Tourism). Due to the decline in the number of passengers to Taiwan, the developing of a new south tourism market, may act as a another opportunity grow for Taiwan tourism. In this research, the time series method will be constructing the Malaysia and Singapore forecast model, through identification, estimation, diagnosis and correction test process. The Malaysian and Singaporean Immigration Sightseeing Models are ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12和 (1,0,0)(1,1,0)12. By forecasting the entering number of Malaysian and Singaporean tourist from year 2017 to year 2018, the results show that there is still considerable growth for Malaysia's tourism, while Singapore's tourism growth is slightly slowing down. There for suggested that the relevant units can do some promotional activities or activities in the low season of the two countries to increase the number of sightseeing tourists and promote the growth of the domestic tourism market. Keyword: ARIMA, Arrival tourism, Requirement forecasting.

Topic Category 人文學 > 地理及區域研究
管理學院 > 休閒事業管理系
Reference
  1. 林大嘉(2014)。台灣觀光遊樂業遊客人次預測之研究(碩士論文)。朝陽科技大學休閒事業管理系研究所,台中。
    連結:
  2. 施君翰、謝昆翰、陳羿文、朱達仁(2016)。馬祖觀光旅遊人次推估與預測。休憩管理研究, 3(1), 31-46。
    連結:
  3. 張育維(2011)。混合模式於觀光需求預測之研究。管理實務與理論研究, 5(3), 74-86。
    連結:
  4. 陳一志(2007)。台灣地區出國人次之預測-灰色預測法,類神經網路, ARIMA 與 SARIMA 模型之應用(碩士論文)。臺灣大學國家發展研究所, 1-79。
    連結:
  5. 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, 14(1), 77-116。
    連結:
  6. Cho, V. (2003). A comparison of three different approaches to tourist arrival forecasting. Tourism management, 24(3), 323-330.
    連結:
  7. Chu, F. L. (1998). Forecasting tourism demand in Asian-Pacific countries. Annals of Tourism Research, 25(3), 597-615.
    連結:
  8. Chu, F. L. (1998). Forecasting Tourist Arrivals: nonlinear sine wave or ARIMA? Journal of Travel research, 36(3), 79-84.
    連結:
  9. Chu, F. L. (2009). Forecasting tourism demand with ARMA-based methods. Tourism Management, 30(5), 740-751.
    連結:
  10. Kulendran, N., & King, M. L. (1997). Forecasting international quarterly tourist flows using error-correction and time-series models. International Journal of Forecasting, 13(3), 319-327.
    連結:
  11. Lim, C., & McAleer, M. (2002). Time series forecasts of international travel demand for Australia. Tourism management, 23(4), 389-396.
    連結:
  12. Petrevska, B. (2017). Predicting tourism demand by ARIMA models. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 939-950.
    連結:
  13. Sheldon, P. J., & Var, T. (1985). Tourism forecasting: a review of empirical research. Journal of Forecasting, 4(2), 183-195.
    連結:
  14. Shen, S., Li, G., & Song, H. (2011). Combination forecasts of international tourism demand. Annals of Tourism Research, 38(1), 72-89.
    連結:
  15. Song, H., & Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting—A review of recent research. Tourism management, 29(2), 203-220.
    連結:
  16. 參考文獻
  17. 網路資料:
  18. Minitab 18。什么是 Ljung-Box q (LBQ) 统计量?【網路統計軟件文字資料】。取自https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/mode ling-statistics/time-series/supporting-topics/diagnostic-checking/what-is-t he-ljung-box-q-statistic/
  19. 公眾外交協調會(民106)。民調結果顯示7成以上受訪者贊同政府目前推動的外交政策。中華民國外交部。新聞參考資料第046號。取自http://www.mofa.gov.tw/News_Content.aspx?n=8742DCE7A2A28761&s=89ADE79A4C6782ED
  20. 文兄(民104年1月21日)。如何判断时间序列是否是白噪音?【部落格文字資料】。取自https://www.zhihu.com/question/27696517
  21. 交通部觀光局。中華民國六十二至一百零四年台灣歷年來臺國際總人次,觀光統計年報分類項之統計資料,交通部觀光局。取自http://stat.taiwan.net.tw/system/single_months_arrival_CHI.html
  22. 交通部觀光局。中華民國六十二至一百零四年台灣歷年來臺觀光旅客人次,觀光統計年報分類項之統計資料,交通部觀光局。取自http://stat.taiwan.net.tw/system/single_months_arrival_CHI.html
  23. 李欣芳(民106)。新南向拚觀光-印尼等六國三年內推免簽【新聞群組】。取自http://news.ltn.com.tw/news/politics/paper/1086245
  24. 楊珍妮(民105)。東協市場之經貿展望。經濟部國際貿易局。取自file:///C:/Users/hon9208/Downloads/4670bb3e-03cb-4293-a17e-d19705e956cd%20(1).pdf
  25. 楊珍妮(民106)。我國對外經貿政策與實務。經濟部國際貿易局。取自wto.cnfi.org.tw/admin/upload/activity/book/440/1060516-2.pdf
  26. 經濟部國際貿易局。臺灣清真推廣中心簡介。經濟部國際貿易局。取自https://thpc.taiwantrade.com/aboutus
  27. 中文文獻:
  28. 江麗文(1994)。來華旅客需求計量經濟模式之研究(碩士論文)。文化大學觀光事業學系,臺北。
  29. 李旭煌(1994)。出國觀光旅客需求預測模式建立之研究(碩士論文)。國立政治大學統計研究所,臺北。
  30. 林倉龍(2004)。國家風景特定區遊客人次預測之研究(碩士論文), 朝陽科技大學休閒事業管理系,台中。
  31. 施瑞峰(2000)。台灣國際觀光旅館國人住宿率預測之研究(碩士論文)。朝陽科技大學休閒事業管理系,台中。
  32. 施瑞賢(2002)。來華觀光旅客人數需求預測之研究(碩士論文)。朝陽科技大學休閒事業管理系,台中。
  33. 柳婉郁(2010)。我國國家級風景特定區觀光遊憩人次預測模式之研究。 國家公園學報, 第二十卷第二期, 第 53-68 頁。
  34. 陳敦基(1991)。來華觀光旅客之需求特性與時間序列分析。觀光事業發展學術研討會論文集, 臺北, 1-27。
  35. 陳鴻杉(2005),來台旅客人數需求預測模式之研究(碩士論文)。朝陽科技大學休閒事業管理系研究所,台中。
  36. 英文文獻:
  37. Walter Vandaele.(1983),Applied Times Series and Box-Jenkins Models. Academic Press,INC.,pp.63.