基于統(tǒng)計(jì)模型淺談旅游業(yè)發(fā)展

周璐葶 張利利 葉皓玲

摘 要：2020年的突發(fā)新冠疫情對國內(nèi)民眾的生活產(chǎn)生了比較大的影響，由于新冠疫情防控時期人們必須遵守規(guī)定避免人群接觸，所以我們猜測疫情會對旅游業(yè)和餐飲業(yè)造成影響，因此本文希望通過對旅游業(yè)的研究探究疫情對國內(nèi)日常生活的影響?；谑录治龇?，本文利用2019年到2021年的數(shù)據(jù)研究在新冠疫情的影響下國內(nèi)旅游業(yè)是否受到影響。通過進(jìn)一步探究新冠疫情、旅游業(yè)、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)之間的關(guān)系，探究新冠疫情是否會從直接和間接兩個方面影響旅游業(yè)。通過假設(shè)檢驗(yàn)的方法，本文發(fā)現(xiàn)疫情對我國的旅游業(yè)有著比較明顯的影響，在短期來說，新冠疫情可能會通過影響國內(nèi)出游人次影響旅游業(yè)的收入從而直接影響旅游業(yè)，從長期來看新冠疫情可能會影響旅游業(yè)整個市場內(nèi)的穩(wěn)定性從而導(dǎo)致旅游業(yè)未來幾年的發(fā)展和行業(yè)的進(jìn)步受到比較嚴(yán)重的沖擊。

關(guān)鍵詞：新冠疫情;事件分析法;經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù);旅游業(yè)

一、問題與背景

1.背景

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)總體GDP處于穩(wěn)定上升的狀態(tài) ，但是從2016年開始GDP增長速度明顯減慢。自2012年開始第三行業(yè)GDP增長值已經(jīng)超過第一行業(yè)和第二行業(yè)，并且之后保持明顯更強(qiáng)的穩(wěn)定上升增長趨勢。2011年到2017年第三產(chǎn)業(yè)一直是對國內(nèi)GDP貢獻(xiàn)率最多的行業(yè)，但是2018年后第二產(chǎn)業(yè)對國內(nèi)的GDP貢獻(xiàn)率最多，并且第三產(chǎn)業(yè)的GDP貢獻(xiàn)率是緩慢上升的。

2020年突發(fā)新冠疫情的影響下，人們的出行受到了一定程度上的限制，從表面上來看，為了避免新冠病毒的傳染，人們需要減少人員聚集和人員流動，所以從該方面來看餐飲業(yè)和旅游業(yè)是受到疫情的直接影響的兩個行業(yè)。并且疫情沒有完全控制之前，旅游業(yè)和餐飲業(yè)也會持續(xù)地受到一定的影響，隨著國內(nèi)疫情的逐漸好轉(zhuǎn)，國內(nèi)大部分人開始選擇旅游出行以及外出就餐。因此從疫情的情況來看，國內(nèi)的第三產(chǎn)業(yè)的波動應(yīng)該比較大，能夠一定程度上反映出疫情的總體情況。

2.研究內(nèi)容

在本篇論文中我們主要是為了探究第三行業(yè)中旅游業(yè)和餐飲業(yè)兩個行業(yè)的收益變化情況，由于旅游業(yè)和餐飲業(yè)屬于第三產(chǎn)業(yè)，屬于大部分居民額外的消費(fèi)。行業(yè)彈性相對其他行業(yè)較高，在緊急情況下可以減少個人生活對于該行業(yè)的支出，所以希望借旅游業(yè)和餐飲業(yè)兩個行業(yè)來探究新冠疫情對于居民生活的影響。

先根據(jù)旅游業(yè)和餐飲業(yè)近幾年的變化情況判斷在沒有新冠疫情影響下的總體變化趨勢，從變化圖中明顯看出疫情對于旅游業(yè)和餐飲業(yè)明顯有一定的變化，所以本文將利用事件分析法分析2020年1月23日前后以一年為周期判斷疫情對于旅游業(yè)和餐飲業(yè)是如何具體影響的。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)可以看出城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民對于旅游業(yè)的選擇似乎有一定的差異，利用假設(shè)檢驗(yàn)的方法分析城鎮(zhèn)居民是否相對農(nóng)村居民會更喜歡旅游。

二、我國旅游業(yè)和餐飲業(yè)近幾年的變化情況

1.數(shù)據(jù)來源

本篇論文中的數(shù)據(jù)主要是來自中國國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)數(shù)據(jù)以及同花順軟件上的相關(guān)股票數(shù)據(jù)，本文所有股票數(shù)據(jù)都是上證的股票數(shù)據(jù)，其中主要利用旅游業(yè)相關(guān)企業(yè)的數(shù)據(jù)計(jì)算均值之后代表旅游業(yè)的發(fā)展情況。

2.總體變化情況

2019年之前國內(nèi)旅游業(yè)花費(fèi)增長速度非?？?，然而2020年國內(nèi)旅游業(yè)受到了巨大的沖擊，導(dǎo)致2020年國內(nèi)旅游業(yè)花費(fèi)迅速下降。由于國家統(tǒng)計(jì)局目前還沒有給出2020年餐飲業(yè)餐費(fèi)收入的數(shù)據(jù)，我們可以根據(jù)2020年的行業(yè)情況以及餐飲業(yè)的股票情況來推斷2020年餐飲業(yè)也有大幅下降的情況，并且根據(jù)往年的趨勢來看，國內(nèi)旅游業(yè)的發(fā)展比餐飲業(yè)的發(fā)展更好，因此旅游業(yè)受到的沖擊可能相對更大。

從2020年到2021年餐飲旅游指數(shù)的變化趨勢可以看出，目前餐飲旅游業(yè)已經(jīng)處于復(fù)蘇狀態(tài)中，其變化趨勢和滬深300基本保持一致，但是明顯2021年餐飲旅游業(yè)發(fā)展速度和其內(nèi)在經(jīng)濟(jì)恢復(fù)速度比較快。

三、新冠疫情對我國旅游業(yè)的影響

1.基于事件分析法分析新冠疫情對旅游業(yè)的影響

以2020年1月23日作為時間節(jié)點(diǎn)，前后一年作為時間窗口，以月度為期數(shù)進(jìn)行計(jì)算。以股票每天收盤價作為收益率指標(biāo)，利用取平均值的方法，選取旅游業(yè)的幾家表現(xiàn)比較優(yōu)秀的公司作為代表進(jìn)行計(jì)算。為了減少數(shù)據(jù)帶來的誤差，本文選取了上證中所有在該時間段的旅游業(yè)相關(guān)股票進(jìn)行分析。

其中第t天的日收盤價記為Pt，第t天的實(shí)際收益率為，Rmt是上證綜指的收益率，期望收益率是，其中，，Ri，t是第i月的股票在第t天的收益率，Ri是第i月的股票收益率均值，超額收益，在窗口期的累計(jì)超額收益率為

2.假設(shè)檢驗(yàn)分析新冠疫情如何影響旅游業(yè)

原假設(shè)H0：CAR=0，此時沒有異常收益率，說明股票收益率沒有受到該事件沖擊;

備擇假設(shè)H1：，此時有異常收益率，說明股票收益率受到該事件沖擊。

這里的旅游業(yè)日收盤價是選取的所有股票日收盤價平均值，利用上證綜指的股票收盤價計(jì)算得到收益率之后，利用最小二乘法估計(jì)期望收益率函數(shù)，得到E（Ri，t）=-0.1014622+ 0.5540301Rmt，計(jì)算之后畫出下圖所示。

此時存在比較明顯的異常值，因此拒絕原假設(shè)，可以發(fā)現(xiàn)此時旅游行業(yè)股票收益率明顯受到了新冠疫情沖擊，在2020年疫情暴發(fā)之后，AR和CAR的整體波動幅度明顯增大，并且在2020年之后AR波動幅度最高接近8，在2020年年底波動幅度逐漸變緩，說明疫情對于旅游業(yè)有著比較明顯的影響。從整體市場發(fā)展來看，如果能夠有效地控制好疫情，長期而言更有利于我國旅游業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展。

3.春節(jié)效應(yīng)

分析在新冠疫情之前旅游業(yè)的春節(jié)效應(yīng)情況和新冠疫情之后旅游業(yè)的春節(jié)效應(yīng)進(jìn)行對比，判斷疫情對行業(yè)在春節(jié)期間是否存在一定的影響。

根據(jù)就旅游業(yè)2010年-2021年的時序圖來看，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)有著比較明顯的春節(jié)效應(yīng)，并且每年的收益情況比較穩(wěn)定，2020年的旅游綜指收益率最大值和之前相比出現(xiàn)了小幅度明顯的截?cái)啵?021年的春節(jié)后的旅游綜指收益率出現(xiàn)了明顯的增長。

根據(jù)樣本ACF的滯后階數(shù)可以看出來，在滯后階數(shù)為4、6、9、10、16的時候顯著不為0，選用季節(jié)MA模型，其中Xt表示月簡單收益率，基于精確似然法擬合模型為：（1-B）（1-B4）xt=（1+0.1204B）（1-0.9101B4）at，=433575殘差特別大，對其中的月簡單收益率取對數(shù)，得到模型（1-B）（1-B4）xt=（1+0.1828B）（1-0.9280B4）at，=0.132。

為了證明確實(shí)存在一定的季節(jié)性，定義了一月的啞變量，，建立簡單的線性回歸模型;log（Xt）=β0+β1Jant+et，得到log（Xt）=7.4316-0.5729Jant+et，其中估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為0.03884，0.13266，p值都非常小，說明可以進(jìn)一步證實(shí)旅游業(yè)的數(shù)據(jù)具有比較強(qiáng)的春節(jié)效應(yīng)。

利用2010年-2019年的數(shù)據(jù)預(yù)測2010年1月至2021年1月旅游業(yè)在沒有新冠疫情情況下的收益曲線，此時的春節(jié)效應(yīng)比較明顯，但是根據(jù)預(yù)測對比分析發(fā)現(xiàn)2020年本應(yīng)該出現(xiàn)的頂峰相對不太明顯，通過選取旅游業(yè)內(nèi)排行前十公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)2020年旅游業(yè)公司的主營業(yè)務(wù)收入有一個斷崖式的下跌狀態(tài)，因此我們推斷疫情可能會對國內(nèi)整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境形成一個比較強(qiáng)烈的沖擊從而影響旅游行業(yè)整體發(fā)展。

四、經(jīng)濟(jì)政策不確定性對股票市場的影響

EPU指數(shù)變化率和上證綜指收益率都定義為，分析疫情發(fā)生之后的日確診數(shù)據(jù)時間序列圖，對比疫情對上述兩個指數(shù)的影響。

通過對EPU指數(shù)變化率和上證綜指收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量分析可以發(fā)現(xiàn)兩者均值都比較小，峰度都大于2，說明比較陡峭，JarqueBera檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者都不屬于正態(tài)分布，根據(jù)兩者的ACF圖和PACF圖都可以明顯發(fā)現(xiàn)兩者具有一定的ARCH效應(yīng)，利用ADF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩者的p值均為0.01，說明其在5%的置信區(qū)間內(nèi)都不存在單位根，屬于平穩(wěn)序列。

檢驗(yàn)EPU指數(shù)變化率和上證綜指收益率的滯后階數(shù)可以得到下表。

根據(jù)上表可以發(fā)現(xiàn)綜合各項(xiàng)指標(biāo)而言，VAR（2）模型最合適，因此建立VAR（2）模型。

第一個不等式是以經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)變化率作為解釋變量，此時變量的滯后項(xiàng)的解釋能力比較強(qiáng)，但是呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是對于上證指數(shù)收益率的二階滯后解釋呈現(xiàn)出10%置信區(qū)間下的正向影響，第二個等式是以上證收益率作為解釋變量，此時變量的二階滯后解釋能力比較強(qiáng)，對自身和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)變化率都呈現(xiàn)出1%置信區(qū)間下的正向作用。綜上所述，經(jīng)濟(jì)政策不確定性變化率和上證收益率之間都表現(xiàn)出了比較明顯的溢出效應(yīng)。

為了進(jìn)一步確定股票收益率與經(jīng)濟(jì)政策不確定性之間的關(guān)系，將進(jìn)一步通過Granger檢驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)原假設(shè)不成立，因此說明兩者之間存在相互影響關(guān)系。

五、疫情對經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)的影響

前文已經(jīng)證明此時的EPU指數(shù)變化率屬于平穩(wěn)序列，因此利用ADF檢驗(yàn)2020年1月-2021年3月的新冠確診日度新增人數(shù)，得到此時的p值為0.01，統(tǒng)計(jì)量為-7.3494，所以說明新冠每日新增確診人數(shù)也是一個平穩(wěn)序列，因此建立var模型畫出此時的脈沖響應(yīng)圖。

先通過10以內(nèi)的滯后項(xiàng)判斷選擇最合適的滯后項(xiàng)結(jié)束，發(fā)現(xiàn)滯后項(xiàng)結(jié)束為2的時候最合適，因此建立VAR（2）模型，并且畫出相應(yīng)的脈沖圖?？梢园l(fā)現(xiàn)來自新冠疫情對整體的沖擊在最開始的截?cái)鄷幸粋€比較明顯的反向影響，在短期內(nèi)，該方向影響會持續(xù)增加，從長期來看負(fù)向影響會逐漸減弱趨近于零。

六、本文不足

國際金融市場近些年一直處于波動比較大的狀態(tài)中，而本文在研究新冠疫情對旅游行業(yè)影響的時候沒有完全考慮到客觀市場存在的內(nèi)在因素變動情況，例如各國政治形勢變化對于中國國內(nèi)市場的沖擊。客觀來說，2020年美國總統(tǒng)換屆和新冠事件對國際金融市場都存在一定的疊加影響，但在本文中只考慮了新冠疫情帶來的沖擊而忽略了美國總統(tǒng)換屆帶來的影響。

為了驗(yàn)證美國總統(tǒng)換屆是否對國內(nèi)金融市場帶來一定的沖擊，利用1995年-2016年數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，此時忽略其他因素影響，H0：特朗普上臺對于EPU沒有影響，H1：特朗普上臺對于EPU有影響。將EPU進(jìn)行差分和取對數(shù)處理后，此時利用BOX-Ljung檢驗(yàn)得到p值為1.92×10-6，說明拒絕原假設(shè)，認(rèn)為特朗普上臺對于EPU存在一定的影響。

七、結(jié)論與建議

在本文可以看出，新冠疫情對我國旅游業(yè)產(chǎn)生了比較明顯的抑制效應(yīng)，而從近幾年的國內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以看出第三產(chǎn)業(yè)收入是我國重要的經(jīng)濟(jì)增長收入來源，因此我們應(yīng)該重視保護(hù)和發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，尤其是在后疫情時代，經(jīng)濟(jì)處于全面復(fù)蘇的時期。政府可以考慮提出某些政策在保護(hù)民眾安全的前提下提醒大家注意就餐距離和鼓勵大家適當(dāng)度假放松。

可以看出，新冠疫情、不確定性指數(shù)、旅游指數(shù)收益率之間存在一定的相互關(guān)系。結(jié)合實(shí)際的國內(nèi)經(jīng)濟(jì)狀況來看，旅游指數(shù)收益率可能受到新冠疫情直接和間接的兩方面影響，一方面來說，新冠疫情會由于直接影響國內(nèi)出游人次，從而影響旅游業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入，導(dǎo)致旅游業(yè)在短期內(nèi)急劇衰退，但當(dāng)新冠疫情好轉(zhuǎn)后，旅游業(yè)出現(xiàn)了回暖趨勢，說明如果新冠疫情可以得到比較好的控制，可能不會對旅游業(yè)長期造成打擊。另一方面，新冠疫情可能會影響國內(nèi)整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的動蕩，從而導(dǎo)致整個市場產(chǎn)生比較大的波動，小型旅游公司經(jīng)營情況慘淡導(dǎo)致不得不退出市場，因此可能會對旅游業(yè)造成一定的沖擊。

參考文獻(xiàn)：

[1]王靜姝.經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國股票市場的影響研究[D].南京大學(xué)，2018.

[2]徐國祥，統(tǒng)計(jì)預(yù)測和決策[M].上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2012.

[3]趙嫻，戶天舒.新冠肺炎疫情對我國第三產(chǎn)業(yè)影響實(shí)證分析[J].中國市場，2021（14）：78-79.

[4]楊威，蔡禮彬，林明裕.中國休閑漁業(yè)的空間溢出效應(yīng)及影響因素研究[J].資源開發(fā)與市場：1-13[2021-06-21].

[5]劉文君，何新華，胡文發(fā).重大突發(fā)疫情對港口運(yùn)營能力的影響研究[J].交通信息與安全，2020，38（02）：102-111+119.

[6]周民軍，曲彬，黃雯，劉揚(yáng).新冠肺炎疫情沖擊對我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展和金融市場波動的影響——基于事件研究法和EGARCH模型的實(shí)證研究[J].華北金融，2021（02）：28-39+55.

作者簡介：周璐葶（2000.10- ），女，漢族，湖南省衡陽人，上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)，本科在讀