线性回归估计团体步道旅游线路中的入口

这项工作提出了一种统计技术在旅游业中的应用，在这种情况下，是对SENDEROS集团提供的10个赛道的未来3年（2009-2011年）的游客人数和收入的预测。这是一项中期预测，鉴于世界经济，尤其是旅游部门面对的不断变化所带来的持续变化，而这是一个非常敏感的中期预测。

该信息基于真实数据，2004年至2008年期间所研究的巡回赛所获得的乘客人数和收入。针对此类或类似应用提供了一种方法，并根据结果提供了结论和建议。找到了。由于这些电路是针对特定市场的，因此研究了单个市场，在统计工具方面，应用了递归计量经济模型。

在旅游线路的旅游团的收入1

发展历程

关于计量经济学模型的一些理论要素首先指出计量经济学的定义，例如对经济变量行为的数学表示，目的是检验经济理论并与经济假设对峙 。

在这方面的其他定义²表明：

• 计量经济学是基于统计方法来估计经济关系，检验经济理论以及评估和实施政府和贸易政策，它可以被定义为基于经济的同步发展对实际经济现象的定量分析。通过适当的推论方法相关的理论和观察是经济规律的经验确定。

对于Amparo Sancho从词源上讲，∑coomomετría表示经济计量。该科学学科有许多定义，从最复杂的到广泛的定义，例如“基于理论和观察的同步发展，通过适当的推论方法进行关联的对实际经济现象的定量分析”。 “对其他更简化的方法，例如”经济法则的经验确定 ¨

我们必须阐明，经济模型与计量经济学模型不同，它能够建立以下差异：

1. 计量经济学模型需要更精确地统计构成其的变量，计量经济学模型总是需要定义的功能形式，而实际系统的动力学则需要在大多数计量经济学模型中明确考虑时间。与指定计量经济学模型的尝试相比，它具有一般性，建立了计量经济学模型，

通常，作为变量之间的确定性关系，假设存在一个或多个随机元素，而经济模型则提出精确的关系。

据说该模型是递归的 什么时候：

• 可以对模型变量进行排序，以使矩阵具有三角形结构。方差和协方差矩阵为对角线。

当满足递归假设时（变量之间没有同时关系），任何等式的所有解释变量都是强烈外生的。可以在不损失效率的情况下，通过通常的最小二乘方程式对模型进行估计。

一旦定义了模型并估计了其参数，即确定了其结构，就可能会对观察期和未来的上述估计结构的恒定性产生疑问。

结构的变化取决于以下情况的不同程度的复杂性：保留模型的相同变量，并且仅系数的值发生变化。新变量已合并到模型中，但保留了原始基本系统。新变量被合并到模型中，与新系统相对应。

在计量经济学中，处理三种数据（时间序列，横截面和面板）和三种类型的变量（定量，定性和代理）。）。

在计量经济学模型的构建中，通过将回归分析和时间序列分析分解成要素，两者都被使用。

回归分析

回归分析处理对给定变量（称为因变量，解释变量或内生变量）和一个或多个其他变量（称为独立变量，解释变量或外生变量）之间关系的描述和评估。

解释的变量用表示。

解释变量由

线性回归模型的一般形式为：

i = 1，2，…….n

下标i表示n个样本观测值

当只有一个外生变量时，我们称之为简单线性回归模型，该线性回归模型用于所提出模型的估计中。

总体回归函数（FRP）可以写成：

样本回归函数表格

确定性

随机形式

2009年5月23日。人均国内生产总值常常作为代理衡量生活水平和生活质量。

的β估计₁和β ₂是通过最小二乘获得，即，是那些最小化该误差的平方（ΣU中的总和 _我² = _Σ Y（_我 - Ÿ _我）²）获得：

从先前估计量获得的回归线具有以下属性：

1. 通过X和Y的样本均值

好

1. 平均估计值等于该值

的平均值和观察到的

1. 残差的平均值为零残差与y _i的估计值不相关

像这样：

1. 残差与x _i不相关

y = b ₁ + b ₂ x

对于x，y每增加b _2个单位

由于该模型的目的不仅在于估计B ₁和B _2，而且还可以推断出真正的B ₁和B ₂，因此有必要建立以下假设：

1. 回归模型的参数是线性的。

变量必须在

它们的原始值或经过适当的转换。

1. 对于任何观察，随机干扰的期望值必须为零。

为了我

1. 扰动的方差是恒定的-均方差（EQUAL VARIANCE）。

为了我

1. 干扰之间是否独立或没有自相关。

给定i≠j 的X，x _i x _j的任意两个值，U _i，U _j之间的相关性为零。

对于任何i≠j

1. U _i和X _j对所有i和j的独立性

对于所有i和j，这将效果分开

在U和X的Y上

1. X值在重复采样中是固定的，即它们是非随机的。必须提供统计信息

该模型所涉及的一组可观察变量足够广泛。作为确定解决方案的最低要求，要求数据数量（n）必须大于最小年度数据15的参数数量（k）（n> k）。

1. 在多元回归模型中，必须没有

自变量或解释变量之间的完美线性关系，这称为非多重共线性。nxk的X，排名为k（满分）。

1. 正态性，Ui正态分布于所有i

以上暗示：

根据样本数据进行估算，需要采取一些措施来验证估算器的可靠性或准确性，而在统计数据中，估算值的精度是通过其标准偏差或标准误差来衡量的。确定系数或拟合优度

它确定回归线占不同观察点的百分比，或确定模型中外生变量解释内生变量变化的度量值。

始终小于或等于1，并且如果解释变量之一为常量，则> 0，即模型具有项

独立

接近1表示外生变量X很大程度上解释了内生变量的变化，反之亦然；接近零表示外生变量X解释了内生变量的变化很小。

时间序列

叫做时间序列 ，时间序列，时间序列）到一组观察值，这些观察值在不同的时间点具有可变性。表征时间序列的主要组成部分：趋势，季节性和随机性。

有几种估算趋势的方法，最常用的方法包括：

1. 拟合时间函数，例如t的多项式，指数或其他平滑函数；简单的加权移动平均值或指数平滑。

移动平均线的缺点是，由于它们不代表数学函数，因此不能用于预测，实际上，它们仅用作确定季节性成分的一种方式。在任何情况下，在此第一阶段中，为了确定季节指数，均通过居中的每月移动平均值确定趋势。

该操作包括：如果模型是可加的，则从原始序列中减去趋势；如果模型是可乘的，则将原始序列除以趋势。通过消除趋势从原始数据生成的序列称为“残差序列”，应主要包含季节性波动。

1. 季节性估计。

可以通过均值百分比法，趋势百分比法和移动平均法以百分比计算。

• 平均百分比法：在这种方法中，我们将每个月的数据表示为年平均值的百分比。然后将不同年份中相应月份的百分比进行平均（使用平均值或中位数）。得出的十二个百分比给出了季节性指数。趋势百分比法：在这种方法中，我们将每个月的数据表示为每月趋势值的百分比。相应月份的百分比的适当平均值即可得出所需的指数。移动平均法，以百分比为单位：在这种方法中，我们计算了十二个月的移动平均线。由于这样获得的结果落在连续的几个月之间，而不是在中间月份（原始数据所在的月份）之间，因此我们计算了该十二个月移动平均值中的两个月移动平均值。该结果有时称为居中十二个月移动平均值。之后，我们将每个月的原始数据表示为对应于原始数据的12个月中心移动平均值的百分比。下面将相应月份的百分比平均，得出所需的指数。

1. 根据季节性调整后的序列确定趋势。一旦完成先前的绘画，就将系列调整为季节性调整，因为在所有情况下都使用了乘法模型，因此将原始系列除以季节性指数系列。随后，对原始系列进行了季节性调整，并通过最小二乘法确定趋势。

在开发的工作中，使用线性回归模型，其中自变量（外生）在某些情况下是时间，从目标市场到古巴的人数或从该市场到古巴的人数或通过SENDEROS集团的电路;而因变量（内生变量）在某些情况下是目标市场中执行SENDEROS Group巡回赛的人数或在这些巡回赛中获得的收入。全部从单一市场的角度来看。

在上述线性回归模型的应用中考虑的方面之一是模型假设的验证，这是最重要的问题，因为它有助于为模型参数的估计量提供所需的保证。 （有效的估算器），通过最小二乘的应用获得。

1. 最后，我们对未来三年进行预测。随着有关期间的实际数字已知，必须对这些预测进行系统地调整，这将使预测模型得以完善。在此更新中，有必要根据新信息再次重建模型。如此获得的预测必须被视为支持决策的附加要素，这是先前进行参考的一个方面。

对于预测递归计量模型PAX和收入在未来三年在森德罗斯组电路数 1式： arrivalsdevisi谭TES =英尺（）系列分解，

第二个方程： participacircuitos = f（访客的到来） 回归分析。

第三等式：收入= f（参与电路）

回归分析。

确定模型参数的方法。

• 搜索进行模型参数估计所需的统计信息。

这项工作是从古巴国家统计局的网站上完成的，该公司的数据与2004年至2008年期间最重要巡回赛的乘客人数和收入有关。

• 使用乘数模型对游客到古巴的时间顺序进行分解，如下所示：

• 编制2009-2011年期间从特定市场到古巴的游客到达量的月度预测，进行回归分析，将研究市场中执行过任何主要巡回活动的人数作为独立变量，并进行独立分析。从有关市场到该国的游客的到来。为此，使用了线性模型，因为它是最适合的模型（R²较高），尽管在其他情况下，它可能会有所不同，具体取决于变量的色散分析结果：

• 利用上一点的信息和到达的预测，有可能获得有关市场人员在2009年至2011年期间将参加主回路的月度预测，下面还对收益进行回归分析。收集在电路中，并让人们参与其中，第一个作为因变量，第二个作为独立变量。同样在这种情况下，线性模型是最适合的模型，因此回归方程的一般形式如下：

• 点（6）的结果以及预测

巡回赛的参与者，使我们有可能获得2009-2011年期间的收入预测。

• 还通过分析发现的每个方程的方差对模型进行了验证，发现在所有情况下，发现的回归方程在统计上都是有意义的。 Microsof软件，例如SPSS，后者是用于社会研究的专用软件，在两种情况下都比较了获得的结果。

估计递归经济模型

（12149.683 e ^{- 0.008}）。季节性因素第一个方程：

paxcircuit = 0.1239arrivingdevisi tan tes −285.12 第二个方程式：

收入= 460.34（pax）+22318 第三个方程：

到达人数的预测

2009 2010 2011

帕克斯 电路 619
626
811
683
388
242
292
284
298
426
606
485
5759

月Pax Pax

到达到达

电路电路

1月8728 797 7976 704 7288 2月8797 806 8038 712 7345

3月10587 1028 9674 914 8840

4月9346 874 8540 774 7804

5月6499 521 5938 451 5426

5094 347 4655 292 4254 6月

七月5578 407 5097 347 4658

8月5492 396 5019 337 4586

9月5629 413 5143 353 4700

十月6865 566 6273 493 5732

十一月8610 783 7867 690 7189

12月7438 637 6797 558 6211

总计 90672 7573 83027 6625 76044

PAX量带来的收入预测。2009 2010 2011

月数

Pax收入Pax收入Pax收入

1月797 389 288.2 704 346 362.4 619 307 089.8

2月806393 226.8 712349 901.5 626 310 343.5

1028年3月495 403.9 914 443 287.9 811 395 681.4

4月874 424 564.9 774 378 556.7 683 336 544.2

5月521 262 052.0 451 230028.9 388 200802.9

六月347 181851.6 292156 792.5 242 133 902.6

7月407209 479.4 347182 022.8 292156 963.8

8月396204 570.3 337177570.4 284152 853.9

9月413212 390.5 353184 648.6 298159 361.2

十月566 282 944.1 493 249 151.5 426 218 270.0

十一月783382 552.5 690340 140.4 606301 438.7

十二月637315 652.2 558279062.5 485245612.4

总计7,573 3,755,985.3 6,625 3,319,536.1 5,759 2,920,875.3

结果分析

在2004年至2008年期间，SENDEROS集团主要巡回赛区（10个巡回赛区）的收入表现为高度集中在其中三个巡回赛区，总销售额的四分之三对应于巡回赛：所有古巴（占总收入的39％），古巴奎里达（占总收入的21％）和古巴奥斯特（占总收入的15％）。

主要电路的参与百分比

资料来源：SENDEROS集团和自己的阐述

在商业和经济水平上，该结果表明需要重新评估是否维护不提供业务所需收入的电路的便利性，为此有必要分析所述电路的持久性。

由于每个回路都没有独立的信息，因此预测是根据联合结果得出的，即该期间的乘车人数和收入均指的是10个主要回路2004年至2008年。但是，由于两项指标的参与度很高，因此三个基本电路最终将成为设定未来模式的电路。

分析来自所研究市场的游客到古巴的到来情况

在2000-2008年阶段，人们从这一市场到古巴的到来人数呈下降趋势，年均下降8.4％。但是，它仍然是古巴的重要市场，每年的游客人数超过10万。

到达古巴的目标市场

资料来源：ONE和自己的阐述

线路与访客之间的Pax关系

所研究的市场中访问岛屿的人数与参加任何电路的人数的比例是，每100到达岛屿的人数为9。在旺季，到达100名游客中的11名（11月至4月），在淡季则达到100名游客中的8名（5月至10月）。

根据对该市场访客的预测，在未来3年中，这种趋势将继续下降，直到2011年降至8万以下，这种行为将对所研究的电路产生很大的影响，无论是人数多少和收入水平一样

2009年至2011年的乘客人数和收入预测

可以预见的是，在这个市场上运营的行为将大大减少SENDEROS集团的巡回演出，不仅会减少乘客人数，而且还会减少可产生的收入。

• 首先，到2008年之前，游客到达圈的比例为100：9，到2011年将下降到100：7。参加这些圈的人数将从平均11000人下降从2004年到2008年，每年增长到2009年的约7,500；2010年为6,600，2011年为5,700。2004年至2008年阶段的平均年收入略高于500万，在未来3年内将恶化至2009年的380万，2010年约为330万，到2011年不到300万。

结论

⇒以上结果表明SENDEROS集团电路在未来三年中前景黯淡。从目标市场到达该国的人们有望继续其下降趋势。预计与到达该国的人相比，执行任何巡回活动的人的参与都会减少。

⇒在2009年至2011年期间，旅客人数和收入都将出现大幅萎缩，因此，该集团的商业专家必须迅速开展工作，以使上述参会名额不致于下降，并能保持其竞争力。市场。

⇒巡回赛的报价集中在一个市场上这一事实将系统地保持不确定性的条件，因为来自该市场的游客人数的减少将对集团的运营产生非常不利的影响。

⇒以上所有内容都向我们展示了使用所述模型的可能性以及所建议的方法。

建议

⇒持续监控来自目标市场的访客的到来行为。

⇒系统地更新预测，以便未来使我们感到惊讶。

⇒评估是否有可能将新市场纳入集团的运营中，以期在保持当前趋势的情况下减少未来几年将产生的影响。

附件

作者：Lic。RigobertoFernándezPadilla

数学专业毕业。旅游部酒店与旅游高等学校的首席教授。哈瓦那大学旅游学系教授。他出版了两本有关《成本与费用》的书。从基本到深层和恢复中的成本控制。他的文章发表在gestiopolis.com，monogramas.com上。并在Apuntes杂志上 统计和经济问题顾问。

棱镜。http://www.elprisma.com/apuntes/curso.asp?id=7115。加拿大。咨询09年5月21日² obs.cit第2页。访问了05/21/09

Sancho Amparo等。计量经济学。瓦伦西亚大学。经济系。西班牙。

PA Samuelson，TC Koopmans和JRN Stone，“计量经济学评估委员会的报告”，计量经济学，第1卷。22号 1954年4月，第141-146页。

H. Theil，《计量经济学原理》，约翰·威立父子出版社，纽约，1964年，第1页。

www.est.uc3m.es/esp/nueva_docencia/comp_col_get/lade/econometria_II/documentacion/Tema4_esther_ruiz_2007。pdf格式

在统计数据中，代理变量本身并不引起人们的极大兴趣，但可以从中获得其他令人感兴趣的变量。为此，代理变量必须与推断值具有很强的相关性，但不一定具有线性或正相关性。如果数据不符合某些关系（数据在确定性云中表示），则它没有任何价值。维基百科。咨询过

GarcíaVilla Irma de la C.根据短期预测评估科利纳酒店主要市场的吸引力和住宿业务的竞争力。最终项目。

市场营销文凭。EAEHT。哈瓦那市。2008。

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