3.　交通機関別広域周遊観光客数の予測

　

(1)予測方法

交通機関別の広域周遊観光客数の予測は、MLモデルと重力モデルを用いて行った。これにより得られた推計値は年間値であるが、これに1996年のピーク率を乗じて、ピーク月における周遊観光客数を推計した。

なお、MLモデルにより分担率を推計した交通機関は、鉄道、バス(貸切バスを除く)、自動車(自動二輪含む)の3モードであり、また予測単位は、入込客数の予測単位と同様の23地域とした。

　

MLモデル式

重力モデル式

ただしPin：個人nが選択肢i(i＝1,2,3)を選択する確率

Mn：個人nの選択肢集合

Xin：個人nにおける選択肢iの特性

(移動時間、移動料金、運行本数、道路距離など)

θ：Xinのパラメーター

Yij：地域iからjへの周遊観光客数

Gi：地域iの入込客数

Aj：地域jの魅力度(観光資源と宿泊収容人員数の関数)

Λij：MLモデルのLOGSUM変数(移動の効用を示す)

K,a,b：パラメーター

　

(2)予測結果

次頁以降に、交通機関別周遊観光客数の予測結果示す。

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