Journal du tourisme et de l'hôtellerie

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Libre accès

ISSN: 2167-0269

Abstrait

Prévisions du nombre de touristes entrants et analyse du marché source pendant l'épidémie de coronavirus

Bin Zhao, Jiawei Xu, Jinming Cao

Avec le développement rapide de l'économie, la concurrence sur le marché du tourisme entrant est de plus en plus féroce. Le point clé du développement durable du tourisme entrant est d'assurer un certain nombre de touristes. Par conséquent, il est important de prévoir le nombre de touristes entrants et d'étudier le marché des touristes entrants. En tant que ville touristique de premier plan en Chine, la manière d'attirer plus de touristes n'est pas seulement liée au développement du tourisme entrant à Shanghai, mais fournit également une certaine inspiration pour d'autres villes pendant l'épidémie de maladie à coronavirus. Dans cet article, un modèle Grey Markov (GM) amélioré est utilisé pour prédire le nombre de touristes entrants à Shanghai pendant l'épidémie de maladie à coronavirus, puis les changements de marché des touristes entrants sont étudiés par la méthode d'analyse de la part des écarts. Enfin, les caractéristiques et les tendances de l'échelle temporelle des touristes entrants à Shanghai sont analysées par décomposition en mode empirique d'ensemble. Le modèle GM(1,1) est l'un des modèles de prédiction dynamique gris les plus utilisés dans la théorie des systèmes gris, qui est composé d'une équation différentielle du premier ordre à une seule variable. Français La correction de la valeur initiale améliore le modèle gris GM(1,1) et introduit la fonction de pondération albinos du triangle du point central dans la division par état pour améliorer le modèle de Markova. En comparant les résultats du GM traditionnel (1,1), du GM modifié par la valeur initiale (1,1) et des modèles de prédiction de Markov gris traditionnels, l'effet de prédiction de ce modèle s'avère meilleur. Ces modèles sont meilleurs que la régression linéaire et les séries chronologiques. L'analyse de la part des écarts explore les changements survenus sur le marché du tourisme entrant, et les résultats montrent qu'entre 2004 et 2017, le marché du tourisme entrant à Shanghai s'est développé plus rapidement que celui de l'ensemble du pays, avec une structure plus raisonnable et plus compétitive. Outre le Japon, le nombre de touristes entrants de chaque pays vers l'ensemble du pays et Shanghai a augmenté et considérablement augmenté. Les caractéristiques et tendances de l'échelle de temps des touristes entrants à Shanghai sont analysées par décomposition du mode empirique d'ensemble. Français Les résultats montrent que : premièrement, le nombre total de touristes entrants et le nombre de touristes étrangers changent principalement en 3 ou 6 mois, tandis que celui de Hong Kong, Macao et Taiwan fluctue entre une fréquence élevée et faible. Deuxièmement, les principales fluctuations cycliques et aucune tendance significative des pays d'origine. La période de fluctuation du Japon, de la Thaïlande, de la Grande-Bretagne, de la France et de l'Allemagne est de 3 mois ; Macao est de 3, 6, 12, 60, 180 mois ; Singapour est de 3, 6, 180 mois. Troisièmement, il existe une tendance claire et des fluctuations cycliques en complément des pays d'origine. Les périodes de fluctuation à Hong Kong sont de 3, 6, 90 et 180 mois. À Taiwan, au Canada et en Russie, elles sont de 3, 6 mois ; en Indonésie, aux États-Unis, en Italie et en Nouvelle-Zélande, elles sont de 3, 6 et 12 mois ; en Malaisie, elles sont de 3, 180 mois ; en Corée du Sud, elles sont de 3, 45 mois ; en Australie, elles sont de quatre ou sept mois. Taïwan, Canada,La Russie et la Nouvelle-Zélande affichent la tendance à la hausse la plus significative. À partir des résultats de recherche ci-dessus, des suggestions et des stratégies spécifiques de concurrence sur la structure du marché peuvent être proposées à l'industrie du tourisme entrant à Shanghai en fonction du nombre prévu de touristes entrants à Shanghai, de la structure du marché source et des fluctuations cycliques et des tendances du pays source.

Clause de non-responsabilité: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été révisé ou vérifié.
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