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1、台灣旅客出境日本人數預測量,M96B0101 盧維笙 授課老師:凌瑞賢,引言,而在亞洲市場內，國人最偏愛的旅遊地點，一向以日本為最具代表性。由於大量年輕哈日族流行下，從流行商品至電視劇，處處皆可感受哈日風的襲捲，也因此讓前往日本的團體旅遊一枝獨秀 。 因此本研究以桃園機場售票處統計國人出國目的地為日本的人數數據作為研究樣本，期望本研究的預測與分析能提供台灣航空業在年度需求預測量上能有更佳的方法。,現況分析,1999/09 台灣921 2003/04 SARS 2004/02 國際情勢與亞洲禽流感,為了預測與了解過去國人出境日本在各月份的變化情況，參考桃園機場1998年到2007年的國人出境目的
2、地至日本的統計人數資料。 每年度7月為出國高峰，而往後後月份人數開始下滑至接近暑假時人數在到達最高峰，而另外在二月份、四月份、六月份和八月份出國人數也會提升，推估為國人在年假、春假與暑假時利用連續假期安排出國旅遊。 005年4月份，因為日本政府對台灣旅客的免簽證措施，使得國人出境至日本人數達到歷年來第一波高峰。 1999年9月份台灣921地震，而在2003年4月份因為SARS。2004年則是國際情勢與禽流感，因為以上事件導致出境人數銳減。,台灣出境日本人數月平均,台灣國人出境實際值與預測,研究方法,本研究以Nave 1、Nave 2、Seasonal nave、SMA最佳、分解+ SMA、SE
3、S、DES、TES、AUTORE最佳，顯示實際值與各估計值、MAPE作為分析2008年一月份國人出境日本人數的預測值。,評估準則,在本研究中，將取平均絕對百分比誤差 MAPE 作為判斷何種預測 模型為最佳的工具之一 預測誤差，其優劣分際如下： 10% 高度準確的預測 10-20 好的預測 20-50 合理的預測 50 不準確的預測,研究結果,在 MAPE 的架構下 ，以TES的MAPE 為最小，亦即其所 產生之平均百分比 誤差（MAPE）最 小。故可以稱TES 為在MAPE下為對 國人出境日本人數 預測的最佳模型。,指數平滑法,SA的趨勢檢定中，P-vaue =3.76E-34 = 0.05
4、，拒絕0 假設，亦即有線性趨勢存在。,自我迴歸Autoregression,自我迴歸是以當期為因變數，過去數期為自變數，所建立的迴歸方程式， (t =5.777339 , P=5.69E-08 0.05)，達到顯著水準，資料顯示本期數據與上期或前幾期有顯著關聯。,結論與建議,比較研究方法並以MAPE評估其準確性。結果顯示TES準確性較高，誤差最小只有14.657，因此預測值採用TES 。 SA的趨勢檢定中得知，P-vaue =3.76E-34 = 0.05 ，亦即有線性趨勢存在。 自我迴歸模式以(At-1+2+3)獲得的MAPE值最小(t =5.777339 , P=5.69E-08 0.05)，達到顯著水準，資料顯示本期數據與上期或前幾期有顯著關聯。,本研究除了預測下年度國人出境日本的人數外，也希望從歷史資料中探討國人出境日本的趨勢。 從歷史資料中得知國人較常利用連續假期出遊，二、四、六、七、八月份居多。 建議國內的航空業與旅行業組成策略聯盟，除了優惠方案以外能夠與其他行業推出套裝行程積極開拓旅遊淡季時的客源。,