6、旅游业旅游需求预测：神经网络方法

旅游业旅游需求预测：神经网络方法

1. 引言

规划对于旅游业从业者和政府决策者而言至关重要。在旅游业中，由于经济和政治变化迅速、运营复杂度增加以及业务的复杂性，准确的旅游需求预测对于有效规划尤为关键。然而，目前并没有标准的旅游预测供应商，也不存在一种在所有情况下都能在预测准确性上超越其他技术的单一旅游预测技术。

1997 年年中爆发的亚洲金融危机引起了全球关注。危机前，国际货币投机者认为亚洲国家银行系统过度扩张，于是投资亚洲货币期货。1997 年年中危机爆发，亚太地区多数国家货币相对美元和主要欧洲货币大幅贬值。这场危机使许多受影响国家国民财富和居民可支配收入减少，而旅游通常被视为奢侈品，海外旅游因此受到极大影响，多数亚洲国家游客到访量大幅下降。

香港旅游业是重要产业之一，对经济贡献显著，因此准确的旅游预测需求迫切。自 1997 年年中以来，香港旅游业面临诸多挑战。1997 年，国际游客到访量和旅游收入较 1996 年分别下降 11.1%和 14.7%；1998 年继续分别下降 8.0%和 23.4%；1999 年游客到访量虽有 11.5%的增长，但仍低于 1996 年，且旅游收入较上一年仍减少 4.1%。旅游需求下滑，尤其是旅游收入的减少，以及入境游客主要市场从北亚转向中国大陆和台湾，都迫切需要开发准确的技术来预测前往香港的国际旅游需求。

本研究的主要目标是检验人工神经网络（ANNs）能否准确预测前往香港的国际旅游需求，同时为基于 ANN 的预测技术提供基础，该技术可应用于其他目的地。研究涵盖的国家/地区包括中国、日本、英国、美国和台湾，这些地区的游客到访量和消费一直占香港总游客到访量和旅游总收入的 65%以上。

以下是 1970 - 19