學術產出-學位論文

文章檢視/開啟

書目匯出

Google ScholarTM

政大圖書館

引文資訊

TAIR相關學術產出

題名 臺灣地區觀光旅館平均房價及住用率之預測研究
A study of the forecasting on tourist hotel room rate and occupancy rate in Taiwan
作者 黃文焜
貢獻者 鄭宇庭 博士
黃文焜
關鍵詞 時間數列分析
指數平滑法
住用率
平均房價
日期 2012
上傳時間 3-十二月-2012 11:24:21 (UTC+8)
摘要 觀光產業的發展良窳,對於地方的基礎與公共建設、人文與自然景觀、國家形象等均隱藏著關鍵性的影響。亦因如此,我國於近年來,除積極推動國人觀光政策,例如實施週休二日,同時也積極從事相關觀光產業發展的政策實施,例如部分國家免簽證、開放大陸旅客來臺觀光等,其主要目的在於推廣國家知名度與強化國家建設。
  然而,在推動觀光產業發展的同時,旅館業隨之所受到影響應是最為明顯之一。然又鑑於,觀光旅館平均房價與住用率的成長與否是反應其經營管理的良窳。因此,本研究擬針對國內觀光旅館的平均房價與住用率的預測,進行探討,藉以瞭解國內觀光旅館平均房價與住用率的自我影響關係及其預測模型的建構。其研究結果顯示,在趨勢分析的部分,臺北地區國際觀光旅館近五年的住用率均超過七成,甚至在近二年的住用率亦高達七成五,而高雄地區國際觀光旅館近五年的住用率也有近七成;在預測模型的建立部分,國際或一般觀光旅館的平均房價會受前一期的影響、國際或一般觀光旅館的住用率會受前一期或前兩期的影響、指數平滑法的預測能力較佳。

【關鍵字】 時間數列分析、指數平滑法、住用率、平均房價
參考文獻 一、 中文文獻
1. 交通部觀光局,1989 ~1999,民國七十八年至八十七年台灣地區國際觀光旅館營運分析報告。
2. 交通部觀光局,1998,中華民國八十七年觀光年報。
3. 江麗文,1995,「來華旅客需求計量經濟模式之研究」,碩士論文,文化大學觀光事業研究所。
4. 吳柏林、賴家瑞、劉勇杉,1992,「台灣地區外籍觀光旅客人數預測模式之探討」,國立政治大學學報,第 68 期,頁267-291。
5. 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。
6. 時巧煒,1994,「來華觀光旅客需求預測模式建立之研究」,國立政治大學統計研究所未出版之碩士論文,頁11-25。
7. 曹勝雄、曾國雄、江勁毅,1996,「傳統計量迴歸、模糊迴歸、GMDH、類神經網路四種方法在預測應用之比較-以國人赴港旅客需求之預測為例」,中國統計學報,第 34 卷,第 2 期,頁132-161。
8. 黃昭通,1994,「重力模式應用於戶外遊憩需求預測之實證研究-以南投縣 境仕之遊憩區為例」,碩士論文,國立中興大學森林學研究所。
9. 陳勁甫、黄秋閔,2001,「臺灣地區國際觀光旅館經營效率之研究」,頁44。
10. 李貽鴻(1986)。觀光行銷學:供應與需求。台北:淑馨出版社。
11. 呂永祥 (1999)。旅館管理(初版)。台北:桂魯有限公司。
12. 林繼國(1986)。遊憩區遊憩需求預測之研究。碩士論文。國立台灣大學土木工程學研究所。台北。
13. 吳柏林 賴家瑞 劉勇杉(1994)。臺灣地區外籍觀光旅客人數預測模式之探討。國立政治大學學報。68(下),267-295。
14. 吳勉勤(2004)。旅館管理理論與實務。台北:華立圖書。
15. 沈中天(1997)。觀光客旅遊消費需求分配之研究─AIDS、LES消費支出體系之應用。碩士論文。私立文化大學觀光事業研究所。台北。
二、 英文文獻
1. Box, George and Jenkins, Gwilym, 1970, “Time series analysis: Forecasting and control”, San Francisco: Holden-Day.
2. Chu, Fong-Lin,1998,“Forecasting Tourism :a Combined Approach “,Tourism Management,Vol.19,No.6, 515-520。
3. Kulendram, N. and Maxwell King,1997, “Forecasting International Quarterly Tourist Flows Using Error-Correction and Time-Series Model”, International Journal of Forecasting,Vol.31, 319-327。
4. Law, Rob and Au, Norman,1999,”A neural network model to forecast Japanese demand for travel to Hong Kong”, Tourism Management, Vol.20,Issue.1, 89-97。
5. Manuel, Vangegas and Robertico Croes,2000, “Evaluation of Demand US Tourists to Aruba”, Annals of Tourism Research ,Vol.27,No.4,946-963。
6. Pattie, D. C. and John Snyder.,1996,”Using a neural network to forecast visitor behavior”, Annals of Tourism Research, Vol.23,No.1, 151-164。
7. Pilar, Gonzalez and Paz Moral,1995, “An Analysis of the International Tourism Demand in Spain”, International Journal of Forecasting,Vol.11 233-251。
8. Sheldon, P. J. and T. Var, 1985, “Tourism Forecasting: a Review of Empirical Research,”Journal of Forecasting, Vol.4, 183-195。
9. Stephen, F. Witt , Christine A.Witt.,1995, ”Forecasting tourism demand: A review of empirical research”, International Journal Forecasting,Vol.11,447-475。
10. Uysal, M. and Crompton, J.L.,1984, “Determinants of Demand for International Tourist Flows to Turkey,” Tourism Management, Vol.5,No.4,288-297。
11. Witt, C.A. and S.F. Witt, 1991,“ Tourism Forecasting : Error Magnitude Direction of Change Error, and Trend Change Error,” Journal of Travel Research, Vol.30, No.30, 22-28。
12. Witt, S.F. and C.A. Martin, 1987, “Econometric Models for Forecasting International Tourism Demand,” Journal of Travel Research, Vol.25, No.3, 23-30。
描述 碩士
國立政治大學
經營管理碩士學程(EMBA)
100932100
101
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100932100
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 鄭宇庭 博士zh_TW
dc.contributor.author (作者) 黃文焜zh_TW
dc.creator (作者) 黃文焜zh_TW
dc.date (日期) 2012en_US
dc.date.accessioned 3-十二月-2012 11:24:21 (UTC+8)-
dc.date.available 3-十二月-2012 11:24:21 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 3-十二月-2012 11:24:21 (UTC+8)-
dc.identifier (其他 識別碼) G0100932100en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/56319-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 經營管理碩士學程(EMBA)zh_TW
dc.description (描述) 100932100zh_TW
dc.description (描述) 101zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 觀光產業的發展良窳,對於地方的基礎與公共建設、人文與自然景觀、國家形象等均隱藏著關鍵性的影響。亦因如此,我國於近年來,除積極推動國人觀光政策,例如實施週休二日,同時也積極從事相關觀光產業發展的政策實施,例如部分國家免簽證、開放大陸旅客來臺觀光等,其主要目的在於推廣國家知名度與強化國家建設。
  然而,在推動觀光產業發展的同時,旅館業隨之所受到影響應是最為明顯之一。然又鑑於,觀光旅館平均房價與住用率的成長與否是反應其經營管理的良窳。因此,本研究擬針對國內觀光旅館的平均房價與住用率的預測,進行探討,藉以瞭解國內觀光旅館平均房價與住用率的自我影響關係及其預測模型的建構。其研究結果顯示,在趨勢分析的部分,臺北地區國際觀光旅館近五年的住用率均超過七成,甚至在近二年的住用率亦高達七成五,而高雄地區國際觀光旅館近五年的住用率也有近七成;在預測模型的建立部分,國際或一般觀光旅館的平均房價會受前一期的影響、國際或一般觀光旅館的住用率會受前一期或前兩期的影響、指數平滑法的預測能力較佳。

【關鍵字】 時間數列分析、指數平滑法、住用率、平均房價
zh_TW
dc.description.tableofcontents 目 錄 I
表目錄 II
圖目錄 IV
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 7
第三節 研究流程 8
第貳章 文獻探討 10
第一節 觀光旅館概述 10
第二節 觀光需求之文獻回顧 15
第參章 研究方法 20
第一節 資料來源概述 20
第二節 操作性變數定義 23
第三節 分析方法 31
第肆章 實證分析 36
第一節 探索性分析 36
第二節 時間數列分析 38
第三節 指數平滑法 53
第四節 模型預測比較分析 67
第伍章 結論與建議 69
第一節 結論 69
第二節 建議 71
第三節 後續研究發展 75
參考文獻 76

表目錄
表 3 1 國際觀光旅館之平均房價統計 24
表 3 2 一般觀光旅館之平均房價統計 25
表 3 3 國際觀光旅館之住用率統計 28
表 3 4 一般觀光旅館之住用率統計 29
表 4 1 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1)模型檢驗 40
表 4 2 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1) 模型係數估計表 41
表 4 3 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0)模型檢驗 41
表 4 4 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0) 模型係數估計表 41
表 4 5 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0) 模型之預測結果 42
表 4 6 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1)模型檢驗 44
表 4 7 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1) 模型係數估計表 44
表 4 8 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0)模型檢驗 45
表 4 9 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0) 模型係數估計表 45
表 4 10 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,0) 模型之預測結果 46
表 4 11 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,1)模型檢驗 47
表 4 12 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,1) 模型係數估計表 48
表 4 13 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,0)模型檢驗 48
表 4 14 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,0) 模型係數估計表 48
表 4 15 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,0) 模型之預測結果 49
表 4 16 一般觀光旅館住用率之ARIMA(2,0,1)模型檢驗 51
表 4 17 一般觀光旅館住用率之ARIMA(2,0,1) 模型係數估計表 51
表 4 18 一般觀光旅館住用率之ARIMA(2,0,0)模型檢驗 52
表 4 19 一般觀光旅館住用率之ARIMA(2,0,0) 模型係數估計表 53
表 4 20 一般觀光旅館住用率之ARIMA(2,0,0)模型之預測結果 53
表 4 21 國際觀光旅館平均房價之指數平滑法預測結果 54
表 4 22 國際觀光旅館平均房價指數平滑模型預測誤差結果 56
表 4 23 一般觀光旅館平均房價之指數平滑法預測結果 57
表 4 24 一般觀光旅館平均房價指數平滑模型預測誤差結果 59
表 4 25 國際觀光旅館住用率之指數平滑法預測結果 60
表 4 26 國際觀光旅館住用率指數平滑模型預測誤差結果 62
表 4 27 一般觀光旅館住用率之指數平滑法預測結果 64
表 4 28 一般觀光旅館住用率指數平滑模型預測誤差結果 66
表 4 29 國際觀光旅館平均房價之模型預測結果比較表 67
表 4 30 一般觀光旅館平均房價之模型預測結果比較表 67
表 4 31 一般觀光旅館住用率指數平滑模型預測誤差結果 67
表 4 32 一般觀光旅館住用率指數平滑模型預測誤差結果 68





圖目錄
圖 1 1 91~100年臺灣地區觀光入臺旅客人次及出國人次 4
圖 1-2 2002~2011臺灣地區觀光旅客主要來國………………………………4
圖 1 3 2007~2012 臺灣地區觀光旅客來源國人次分析及成長統計分………5
圖 1 4 臺灣地區觀光旅館家數統計 6
圖 1 5 臺灣地區觀光旅館客房數統計 7
圖 1 6 研究流程 9
圖 4 1 國際與一般觀光旅館之平均房價統計 37
圖 4 2 國際與一般觀光旅館之住用率統計 38
圖 4 3 國際觀光旅館平均房價之ACF圖 39
圖 4 4 國際觀光旅館平均房價之PACF圖 40
圖 4 5 國際觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1)殘差ACF與PACF圖 42
圖 4 6 一般觀光旅館平均房價之ACF圖 43
圖 4 7 一般觀光旅館平均房價之PACF圖 43
圖 4 8 一般觀光旅館平均房價之ARIMA(1,0,1)殘差ACF與PACF圖 45
圖 4 9 國際觀光旅館住用率之ACF圖 46
圖 4 10 國際觀光旅館住用率之PACF圖 47
圖 4 11 國際觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,1)殘差ACF與PACF圖 49
圖 4 12 一般觀光旅館住用率之ACF圖 50
圖 4 13 一般觀光旅館住用率之PACF圖 50
圖 4 14 一般觀光旅館住用率之ARIMA(1,0,1)殘差ACF與PACF圖 52
圖 4 15 國際觀光旅館平均房價之絕對誤差統計 55
圖 4 16 一般觀光旅館平均房價之絕對誤差統計 58
圖 4 17 國際觀光旅館住用率之絕對誤差統計 61
圖 4 18 一般觀光旅館住用率之絕對誤差統計 65
zh_TW
dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100932100en_US
dc.subject (關鍵詞) 時間數列分析zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 指數平滑法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 住用率zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 平均房價zh_TW
dc.title (題名) 臺灣地區觀光旅館平均房價及住用率之預測研究zh_TW
dc.title (題名) A study of the forecasting on tourist hotel room rate and occupancy rate in Taiwanen_US
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文文獻
1. 交通部觀光局,1989 ~1999,民國七十八年至八十七年台灣地區國際觀光旅館營運分析報告。
2. 交通部觀光局,1998,中華民國八十七年觀光年報。
3. 江麗文,1995,「來華旅客需求計量經濟模式之研究」,碩士論文,文化大學觀光事業研究所。
4. 吳柏林、賴家瑞、劉勇杉,1992,「台灣地區外籍觀光旅客人數預測模式之探討」,國立政治大學學報,第 68 期,頁267-291。
5. 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。
6. 時巧煒,1994,「來華觀光旅客需求預測模式建立之研究」,國立政治大學統計研究所未出版之碩士論文,頁11-25。
7. 曹勝雄、曾國雄、江勁毅,1996,「傳統計量迴歸、模糊迴歸、GMDH、類神經網路四種方法在預測應用之比較-以國人赴港旅客需求之預測為例」,中國統計學報,第 34 卷,第 2 期,頁132-161。
8. 黃昭通,1994,「重力模式應用於戶外遊憩需求預測之實證研究-以南投縣 境仕之遊憩區為例」,碩士論文,國立中興大學森林學研究所。
9. 陳勁甫、黄秋閔,2001,「臺灣地區國際觀光旅館經營效率之研究」,頁44。
10. 李貽鴻(1986)。觀光行銷學:供應與需求。台北:淑馨出版社。
11. 呂永祥 (1999)。旅館管理(初版)。台北:桂魯有限公司。
12. 林繼國(1986)。遊憩區遊憩需求預測之研究。碩士論文。國立台灣大學土木工程學研究所。台北。
13. 吳柏林 賴家瑞 劉勇杉(1994)。臺灣地區外籍觀光旅客人數預測模式之探討。國立政治大學學報。68(下),267-295。
14. 吳勉勤(2004)。旅館管理理論與實務。台北:華立圖書。
15. 沈中天(1997)。觀光客旅遊消費需求分配之研究─AIDS、LES消費支出體系之應用。碩士論文。私立文化大學觀光事業研究所。台北。
二、 英文文獻
1. Box, George and Jenkins, Gwilym, 1970, “Time series analysis: Forecasting and control”, San Francisco: Holden-Day.
2. Chu, Fong-Lin,1998,“Forecasting Tourism :a Combined Approach “,Tourism Management,Vol.19,No.6, 515-520。
3. Kulendram, N. and Maxwell King,1997, “Forecasting International Quarterly Tourist Flows Using Error-Correction and Time-Series Model”, International Journal of Forecasting,Vol.31, 319-327。
4. Law, Rob and Au, Norman,1999,”A neural network model to forecast Japanese demand for travel to Hong Kong”, Tourism Management, Vol.20,Issue.1, 89-97。
5. Manuel, Vangegas and Robertico Croes,2000, “Evaluation of Demand US Tourists to Aruba”, Annals of Tourism Research ,Vol.27,No.4,946-963。
6. Pattie, D. C. and John Snyder.,1996,”Using a neural network to forecast visitor behavior”, Annals of Tourism Research, Vol.23,No.1, 151-164。
7. Pilar, Gonzalez and Paz Moral,1995, “An Analysis of the International Tourism Demand in Spain”, International Journal of Forecasting,Vol.11 233-251。
8. Sheldon, P. J. and T. Var, 1985, “Tourism Forecasting: a Review of Empirical Research,”Journal of Forecasting, Vol.4, 183-195。
9. Stephen, F. Witt , Christine A.Witt.,1995, ”Forecasting tourism demand: A review of empirical research”, International Journal Forecasting,Vol.11,447-475。
10. Uysal, M. and Crompton, J.L.,1984, “Determinants of Demand for International Tourist Flows to Turkey,” Tourism Management, Vol.5,No.4,288-297。
11. Witt, C.A. and S.F. Witt, 1991,“ Tourism Forecasting : Error Magnitude Direction of Change Error, and Trend Change Error,” Journal of Travel Research, Vol.30, No.30, 22-28。
12. Witt, S.F. and C.A. Martin, 1987, “Econometric Models for Forecasting International Tourism Demand,” Journal of Travel Research, Vol.25, No.3, 23-30。
zh_TW