The Advanced Econometrics of Tourism Demand (Routledge Advances in Tourism) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Haiyan Song

出品人:

页数:234

译者:

出版时间:2008-12-09

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780415991209

丛书系列:

图书标签:

• 计量经济
• Econometrics
• Tourism Demand
• Advanced Econometrics
• Tourism Economics
• Modeling
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• Routledge
• Travel
• Economic Analysis
• Applied Econometrics

旅游需求的高级计量经济学：聚焦前沿理论与实证应用 本书旨在为旅游经济学和计量经济学领域的研究人员、高级学生以及政策制定者提供一部全面而深入的著作。它超越了标准的计量经济学基础，专注于旅游需求分析中最前沿、最复杂的方法论和应用实践。本书的独特性在于，它不仅系统地梳理了旅游需求研究的理论基础，更重要的是，它深入探讨了处理旅游数据特有挑战的先进计量技术。 核心内容聚焦： 本书的核心结构围绕着旅游需求建模的层次化递进展开，从基础理论的重新审视到复杂的非线性、时空动态模型的构建。 第一部分：旅游需求理论的重新审视与计量挑战 本部分首先为读者构建一个坚实的理论框架，但强调的是那些对高级计量模型至关重要的理论基础。我们着重探讨了经典效用理论在处理旅游决策中的局限性，并引出了行为经济学和随机偏好模型（Random Utility Models, RUMs）在解释游客异质性偏好方面的关键作用。 游客偏好与异质性建模： 详细阐述了如何使用混合效应模型（Mixed Logit Models）和潜在类别模型（Latent Class Models）来捕捉旅游市场中不同细分群体对价格、质量和体验的差异化反应。重点分析了将个体层面的不可观测特征（如风险厌恶、文化背景）融入需求估计的实证方法。 旅游数据的时空特性与计量陷阱： 旅游数据，无论是时间序列还是截面数据，都具有显著的序列相关性、异方差性和空间依赖性。本章系统梳理了如何识别和处理这些问题，包括时序数据的单位根检验、协整分析在长期需求弹性估计中的应用，以及空间计量模型（如空间杜宾模型）在分析溢出效应和邻近效应时的必要性。 第二部分：高级需求估计的技术前沿 这是本书技术含量最高的部分，专门针对需要处理复杂数据结构和内生性问题的研究者。 处理内生性问题： 旅游需求模型中价格和质量的内生性是普遍存在的挑战。本书详尽介绍了工具变量（IV）方法在旅游研究中的应用，特别是如何构建有效的、满足经济学要求的工具变量。更进一步，我们深入探讨了当工具变量难以寻找或存在多个内生变量时，如何运用结构方程模型（SEM）或系统GMM（System GMM）来估计更可靠的需求参数。 离散选择模型的深化： 在离散选择领域，本书超越了标准的Logit模型，专注于处理更现实的场景。重点介绍了： 基于属性的定价（Adaptive Choice Based Conjoint, ACBC）与离散选择模型的融合： 如何将实验设计的结果无缝整合到需求估计框架中，以预测新产品或新旅游目的地（如新航线、新主题公园）的市场反应。 时间维度下的离散选择： 动态离散选择模型（Dynamic Discrete Choice Models）在分析重复旅游决策、订阅服务或长期旅游规划中的应用，强调了贴现因子和状态依赖性的估计。 半参数与非参数方法的应用： 鉴于旅游需求函数形式的理论不确定性，本书探讨了局部线性回归（Local Linear Regression）和核密度估计等方法在需求密度函数估计中的优势，尤其是在检验函数特定点斜率（如需求拐点）时的稳健性。 第三部分：复杂旅游市场与情景分析 本部分将方法论应用于当前旅游经济学中最热门和最具挑战性的领域。 环境与可持续性需求分析： 考察了“绿色溢价”的计量：游客愿意为可持续旅游产品支付多少额外费用？本书介绍了条件价值法（Contingent Valuation）和选择实验法（Choice Experiments）的计量回归技术，特别关注潜在的“说谎”偏见（Hypothetical Bias）和非线性效应的控制。 目的地竞争与空间互动： 旅游市场是一个典型的网络化市场。本书详细介绍了空间计量经济学工具，用于量化一个目的地服务质量的变化如何影响其竞争对手的需求。这包括对引力模型（Gravity Models）的现代化处理，以及使用空间计量回归来识别和隔离竞争溢出效应。 大数据的冲击与机器学习的潜力： 随着大数据（如社交媒体评论、移动定位数据）的出现，传统的计量方法面临数据量大但结构复杂的挑战。本章讨论了如何利用机器学习技术（如随机森林、梯度提升机）进行高维度的需求预测，并强调如何将这些预测模型的结果“反哺”到结构化计量经济模型中，以保持政策解释力（即“可解释性AI”在旅游经济学中的初步尝试）。 本书的独特价值： 本书的叙事逻辑是“问题驱动，方法先行”。它并非简单罗列技术，而是围绕旅游经济学中的关键识别问题（如需求弹性、替代性、可持续性支付意愿）来介绍和评估最适合解决这些问题的先进计量工具。通过大量的案例讨论（尽管不具体展示案例细节，但强调案例的类型），读者将能够熟练掌握从传统回归分析到前沿结构模型估计的过渡，从而能够独立构建和检验复杂的旅游需求理论。它为读者提供了一个坚实的工具箱，用以应对未来旅游经济学研究中不断涌现的新数据和新理论挑战。

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翻开这本书，首先映入眼帘的是其精心构建的章节结构。序言部分就清晰地勾勒出了本书的写作目标和所要解决的核心问题，即如何运用进阶的计量经济学方法来解析旅游需求的复杂性。从目录来看，作者似乎从宏观经济变量对旅游需求的影响入手，逐步深入到微观层面，考察个体选择行为和市场细分。我特别留意到关于“时间序列分析”和“面板数据模型”的章节，因为旅游需求本身就具有很强的时空依赖性。例如，节假日效应、季节性波动、以及跨区域的溢出效应，这些都需要借助更高级的时间序列技术或能够同时处理个体和时间维度数据的面板模型来捕捉。我好奇作者是如何处理旅游需求数据中常见的非平稳性和异方差问题的，以及是否会介绍诸如ARIMA、VAR、GARCH等经典模型在旅游需求预测中的具体应用。更让我感兴趣的是，书中是否会探讨如何利用空间计量模型来分析旅游需求的地理扩散效应，例如一个地区旅游业的发展如何影响周边地区的需求，或者国际旅游流动的空间相关性。在数据的处理和模型的选择上，作者是否会提供实用的建议，比如如何处理旅游需求数据的零值或截尾问题，以及如何对模型进行稳健性检验。我期待书中能够提供一些实际操作的案例，展示如何运用这些高级模型来分析诸如汇率变动、国际事件、交通基础设施改善等因素对旅游需求的影响，并能够从中提炼出具有普适性的研究范式。这本书能否帮助我理解在处理旅游经济数据时可能遇到的各种挑战，并提供有效的解决方案，是我非常关注的。

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这本书的整体内容似乎是在构建一个全方位的旅游需求分析工具箱。我对书中关于“空间计量经济学在旅游行为分析中的应用”部分尤其感到好奇。旅游者的出行行为本身就带有很强的空间属性。目的地之间的吸引力、可达性、竞争关系，以及旅游者在不同目的地之间的转移，都受到空间因素的影响。我好奇书中会介绍哪些空间计量模型，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），以及它们如何应用于分析旅游流量、旅游消费的区域差异和空间相互作用。更进一步，书中是否会探讨如何利用“地理加权回归”（Geographically Weighted Regression, GWR）等局部空间模型来捕捉旅游需求与解释变量之间随空间位置变化的关系？例如，某个因素对旅游需求的影响可能在沿海地区和内陆地区表现出显著差异。我也关注书中对“网络分析”在旅游研究中的应用。旅游者之间的口碑传播、社交媒体上的旅游信息共享，以及旅行社、酒店、航空公司之间的合作关系，都可以用网络模型来刻画。我希望书中能提供一些将网络计量方法与旅游需求分析相结合的案例，例如，如何利用网络结构来预测旅游口碑对目的地吸引力的影响，或者如何分析旅游供应商之间的合作网络对旅游产品价格的影响。能够从书中学习到如何运用空间和网络分析来揭示旅游需求背后更深层次的空间和社交机制，将是我非常期待的。

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这本书的章节安排和逻辑推进，似乎在逐步构建一个越来越复杂的旅游需求分析框架。我注意到其中有一章专门讨论“动态面板数据模型”，这让我倍感兴奋。旅游需求往往具有滞后效应，比如今天的旅游决策可能会受到昨天或过去一段时间内旅游体验的影响，或者经济周期对旅游需求的影响也需要一定的时间才能充分显现。动态面板模型能够有效地捕捉这种“惯性”和“依赖性”，从而更准确地估计旅游需求的动态行为。我好奇书中会介绍哪些具体的动态面板模型，例如Arellano-Bond、Arellano-Bover/Blundell-Bond GMM估计量，以及它们在旅游需求分析中的优势和局限性。如何处理动态面板数据中可能出现的内生性问题，例如，旅游需求本身可能是经济增长的驱动因素，同时也被经济增长所影响，这种双向因果关系需要精密的模型来辨析。我对书中是否会提供如何选择合适的动态模型、如何解释其估计结果，以及如何进行模型检验的详细指导非常期待。此外，书中对“向量自回归（VAR）模型”和“误差修正模型（ECM）”的探讨也引起了我的注意。这些模型不仅能够分析不同经济变量（如GDP、汇率、旅游支出）之间的动态关系，还能识别它们之间的长期均衡关系和短期调整过程。在旅游经济学中，理解这些变量之间的相互作用对于预测旅游市场的未来走向至关重要。我希望能从书中学习到如何运用这些模型来分析宏观经济冲击对旅游需求的影响，以及旅游业发展对国民经济其他部门的反馈效应。

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这本书的封面设计就带着一种学术的严谨和深邃感，书脊上的“Routledge Advances in Tourism”更是直接点明了其在旅游研究领域的权威地位。拿到手里，沉甸甸的质感就预示着内容的分量。我一直对计量经济学在旅游需求分析中的应用抱有浓厚的兴趣，尤其是在当前旅游业快速发展且面临诸多不确定性因素的背景下，对更高级、更精密的分析方法的需求愈发迫切。市面上不乏介绍旅游经济学的书籍，但真正深入探讨“高级计量经济学”在这一特定领域的应用，并能够系统性地梳理相关理论、方法论以及实际案例的著作，确实屈指可数。我期望这本书能够填补这一领域的空白，为我提供一个全面、深入的视角来理解和运用复杂的计量模型来分析旅游需求。我特别关注书中是否能涵盖最新的计量方法，例如考虑面板数据的时空异质性、处理大数据挑战的技术，以及如何有效地应对旅游需求分析中常见的内生性问题和选择偏误。同时，我对书中对不同类型的旅游需求（如国内旅游、国际旅游、商务旅游、休闲旅游等）如何通过高级计量模型进行区分和分析也充满期待。能否提供一个清晰的逻辑框架，将抽象的计量理论与具体的旅游经济学问题紧密联系起来，并展示如何将这些理论转化为可操作的分析工具，将是衡量这本书价值的关键。我希望它不仅仅是一本理论的堆砌，更能指导我在实际研究中如何选择合适的模型、解释结果、并从中提炼出有价值的政策启示。我对这本书的期待，是它能够成为我在旅游经济学研究领域，尤其是计量方法方面，一本不可或缺的参考书，能够帮助我提升研究的深度和广度。

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这本书的结构安排似乎是由浅入深，逐步揭示了旅游需求分析的复杂性。我特别关注书中关于“机器学习与计量经济学交叉”的部分。近年来，机器学习在数据挖掘和预测方面取得了显著的进展，而计量经济学则提供了严谨的统计推断框架。将两者结合，有望在旅游需求分析中开辟新的可能性。我好奇书中会介绍哪些机器学习算法，例如，用于旅游需求预测的决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、梯度提升模型（Gradient Boosting Machines），或者用于识别旅游者细分市场的聚类算法（Clustering Algorithms）。同时，我也期待书中能探讨如何将这些机器学习模型的预测结果与计量经济学的因果推断方法相结合。例如，利用机器学习模型进行变量筛选或特征工程，然后将这些处理好的变量输入到计量经济学模型中进行因果效应的估计。书中是否会介绍一些“可解释的机器学习”（Interpretable Machine Learning）技术，比如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP（SHapley Additive exPlanations），来帮助我们理解这些“黑箱”模型是如何做出预测的，并从中提炼出有经济学意义的解释？旅游业的发展常常受到许多不可预测因素的影响，机器学习的模式识别能力或许能帮助我们更好地捕捉这些潜在的信号。我希望能从书中学习到如何有效地利用机器学习工具来增强旅游需求分析的能力，同时又不失计量经济学对因果关系和统计显著性的严谨追求。

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这本书的内容让我看到了计量经济学在旅游需求分析领域的广度和深度。我特别关注书中关于“非参数和半参数计量方法”的应用。这些方法相较于传统的参数模型，对数据的分布假设更少，能够更灵活地捕捉数据中隐藏的非线性关系和结构。例如，在分析旅游者满意度与旅游需求之间的关系时，可能存在复杂的非线性关系，传统的线性模型可能无法充分捕捉。我好奇书中会介绍哪些非参数或半参数模型，例如核回归（Kernel Regression）、局部多项式回归（Local Polynomial Regression），或者分位数回归（Quantile Regression）等。分位数回归尤其能引起我的兴趣，因为它允许我们分析不同分位数上的回归关系，而不仅仅是平均值。这对于理解旅游需求的不同表现，例如，如何影响低收入群体和高收入群体的旅游消费，或者如何在经济繁荣期和衰退期对不同类型的旅游产品产生不同的影响，都具有重要意义。我对书中是否会提供如何选择合适的非参数或半参数模型，以及如何评估其模型拟合度和解释其结果的详细指导充满期待。同时，我也关注书中对“因果推断”方法在旅游需求研究中的应用。许多时候，我们希望理解的是“X对Y的影响”，而不是简单的相关性。例如，某个新的旅游景点开发是否真的能带来显著的旅游人数增长，或者某个旅游营销活动是否能真实地提升旅游者的消费意愿。书中是否会介绍诸如倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、工具变量法（Instrumental Variables, IV）、断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）等因果推断方法，并提供它们在旅游需求分析中的具体应用案例？能够从书中学习到如何更严谨地建立因果关系，对于制定有效的旅游政策和战略至关重要。

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这本书的整体内容似乎是在为旅游经济学研究提供一套高级的分析工具。我对书中关于“时间序列数据的结构性变化分析”部分非常感兴趣。旅游需求的时序数据往往不是平稳的，其统计性质可能会随着时间发生变化。例如，某个政策的实施、某个重大事件的发生，或者消费者偏好的演变，都可能导致旅游需求模式的“结构性变化”。我好奇书中会介绍哪些计量方法来检测和量化这种结构性变化。例如，是否会介绍Chow检验、CUSUM检验等经典的结构性变化检测方法，以及如何将其应用于旅游需求数据的分析。更进一步，书中是否会探讨“状态空间模型”（State-Space Models）在处理具有潜在状态变量的时序数据中的应用？例如，旅游者的信心水平可能是一个潜在的状态变量，它会影响当前的旅游需求，但这个信心水平本身是不可直接观测的，只能通过观察到的旅游需求数据来推断。我也关注书中对“时间序列的异常检测”（Anomaly Detection in Time Series）的讨论。在旅游需求数据中，有时会出现一些“异常值”，它们可能由一些特殊的事件引起，例如突发性的旅游旺季或意外的旅游危机。准确地识别和分析这些异常值，对于理解旅游市场的动态变化以及预测未来趋势都具有重要意义。我希望能够从书中学习到如何运用先进的时间序列分析技术，来揭示旅游需求数据中隐藏的复杂动态模式，并从中提取出更具洞察力的经济学意义。

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这本书的整体内容框架似乎是在不断深化对旅游需求的理解。我对书中对于“贝叶斯计量经济学”在旅游需求分析中的应用部分尤为关注。传统的计量经济学多采用频率学派的方法，而贝叶斯方法则将参数视为随机变量，并利用先验信息来更新对参数的信念。在旅游需求分析中，我们往往有一些基于经验的判断或早期研究的发现，这些都可以作为先验信息纳入模型。我好奇书中会介绍哪些贝叶斯模型，例如贝叶斯线性回归、贝叶斯面板模型，或者更复杂的贝叶斯结构方程模型。如何将旅游经济学中的具体问题转化为贝叶斯模型，以及如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）等采样方法来估计模型参数，将是我重点学习的内容。贝叶斯方法在处理小样本数据时也可能表现出一定的优势，这在某些旅游细分市场或新兴旅游目的地研究中可能非常有用。此外，书中对“模拟与推断”方法的讨论也引起了我的兴趣。这类方法，如模拟法（Simulation Methods）和自举法（Bootstrap Methods），在估计复杂模型的参数、评估模型的不确定性以及进行模型选择时非常强大。例如，在评估旅游需求预测的准确性时，自举法可以帮助我们获得预测区间的估计，从而了解预测的不确定性范围。我对书中是否会提供这些模拟方法的具体实现步骤，以及如何解释其结果以支持旅游经济学研究的决策，都充满了期待。这本书能否帮助我掌握这些更高级的统计推断技术，从而更全面地评估旅游需求的各种可能性，是我非常关心的一点。

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这本书的内容深度和理论前沿性让我对其充满期待。我特别留意到书中对“旅游需求中的不确定性与风险分析”这一主题的探讨。旅游需求受到各种不确定性因素的影响，例如宏观经济的波动、地缘政治的风险、自然灾害、公共卫生事件等等。这些不确定性往往会导致旅游需求呈现出高度的波动性，并可能引发“避险”行为。我好奇书中会介绍哪些计量模型来捕捉和分析这些不确定性。例如，是否会介绍“状态转换模型”（State-Transition Models）来分析旅游需求在不同经济或政治状态下的变化，或者是否会探讨“极端值理论”（Extreme Value Theory）在分析旅游需求冲击的频率和影响方面的应用。对于旅游业的管理者和政策制定者而言，理解和量化这些风险对于制定有效的应对策略至关重要。我希望书中能够提供关于如何构建“风险度量指标”（Risk Measures），例如Value at Risk (VaR)或Conditional Value at Risk (CVaR)在旅游需求预测和风险管理中的应用。此外，书中对“博弈论”在旅游需求分析中的潜在应用也引起了我的兴趣。旅游市场的参与者（如航空公司、酒店、旅游目的地）之间可能存在竞争和合作关系，他们的决策会相互影响，形成一种博弈均衡。我希望能从中学习到如何运用博弈论模型来分析旅游市场的竞争动态，以及不同市场参与者的策略选择如何影响整体旅游需求的供给和价格。

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这本书的理论深度和方法论的严谨性给我留下了深刻的印象。在讨论旅游需求时，作者并没有局限于传统的线性回归模型，而是积极引入了诸如门槛模型、结构突变模型等非线性分析方法。这让我意识到，旅游需求往往不是简单线性的，而是可能存在临界点和政策触发效应。例如，某个特定价格水平的出现可能会导致旅游需求发生质的变化，或者政府采取的某项旅游促销政策可能只有在达到一定规模或持续一定时间后才能显现出显著效果。我对书中关于“选择模型”的讨论特别感兴趣，因为旅游者的选择行为是驱动旅游需求的核心。书中是否会介绍Logit、Probit模型，以及更高级的混合Logit模型，来分析旅游者在目的地选择、交通方式选择、住宿偏好等方面的决策过程？这些模型能否帮助我们理解不同旅游细分市场的偏好差异，以及影响这些偏好的关键因素？我尤其关注作者如何处理旅游需求中的“选择偏误”问题，例如，只有实际出行的旅游者才会被观察到，而那些考虑出行但最终未出行的人则未能进入样本，这种选择性样本会扭曲模型的估计结果。书中是否会介绍处理此类偏误的技术，如Heckman两阶段法或匹配方法？此外，我对书中对“大数据”和“非传统数据源”（如社交媒体评论、手机信令数据）在旅游需求分析中的应用也寄予厚望。如何在利用这些海量、非结构化数据时，将其转化为可用于计量分析的变量，以及如何开发新的计量方法来适应这些数据的特性，将是未来旅游经济学研究的重要方向，我希望这本书能为我提供一些前沿的思路和方法。

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