曲线拟合(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。本文运用时间序列模型中的曲线拟合法对入境旅游者人数与时间的关系进行预测[7]。考虑到由于不可抗力因素造成的2003年入境旅游人数的较大波动,本文舍去该点,依照样板资料,使用excel软件,拟合曲线如图3,r2值为09993,说明达到极好的拟合效果,拟合方程为:
y=01901x3-07524x2+1367x+61471(1)
该曲线较好拟合出入境旅游人数随时间的变化规律。根据入境旅游人数折线图弯曲程度以及在提高阶数时r2值是否有显著性的增加确定拟合曲线的阶数为3。根据该曲线对未来6年的旅游人数做出预测,从中可以得到江苏省入境旅游人数在未来的6年仍继续保持快速增长的势头,到2010年将达到86623万人次,比2006年的44519 万人次几乎翻了一番。
(二)入境旅游外汇收入预测
由于旅游外汇收入的增长主要依赖于旅游人数的增加,因而二者之间具有强正相关关系,利用spss统计软件对二者进行相关分析得出二者的相关系数为0996,通过了显著性检验。一元线性回归模型适用于只有一个变量影响被预测对象,而且该变量与被预测对象呈线性关系,所以在进行江苏省入境旅游外汇收入预测,可以采用一元线性回归分析预测模型进行预测,建立的一元线性回归模型为
y=0068x-3072(2)
根据一元线性回归分析模型可以预测出江苏省未来六年的入境旅游外汇收入,到2010年江苏省入境旅游外汇收入将达到5583亿美元,比2006年的2787亿美元翻了一番,与上文预测的入境旅游人数增长速度相当。
参考文献:
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