基于FPT的入境旅游市场季节风险规避研究——以台湾客源为例，本文主要内容关键词为：客源论文,台湾论文,为例论文,旅游市场论文,季节论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
季节性是旅游业最典型的特征之一，也是旅游业常面临的风险问题[1]。它是由自然、社会等因素引起的客流流向、流量集中于相对较短时段的趋势[2]。旅游季节性会对目的地的经济、社会、环境、生态、游客满意度及旅游经营稳定度等方面产生巨大的负面影响，因此如何规避旅游季节风险对旅游目的地的可持续发展具有重要的意义。国外十分强调季节性波动[3－6]、风险问题[7－9]的研究；国内多从旅游季节性的特征、成因、影响、对策等方面进行研究[2，10－16]，而旅游季节性量化研究较少。
入境旅游作为我国旅游业重要的组成部分，目前研究主要集中在市场特征[17]、结构[18，19]、预测[20，21]等方面，而其季节风险规避的定量研究国内还未见报道。台湾作为我国入境旅游市场的重要客源之一，随着两岸周末包机实施、大陆居民赴台旅游的启动[22]、两岸旅游业合作由单向扩展为双向、两岸旅游合作与交流步入崭新阶段，台湾客源市场在我国入境旅游中的地位将迅速提升，旅游客流量也会快速增长，但也会表现出季节风险。因此对台湾客源市场季节风险进行分析和规避研究，既对保证台湾市场稳定健康增长具有重要的现实意义，也是关系着我国入境旅游可持续发展的重要课题之一。
本文基于1998－2007年我国入境旅游台湾客源市场客流月度分布数据，引入被广泛应用于证券市场的证券组合理论（FPT），构建旅游市场季节风险规避模型，对其季节风险进行实证分析，以期为规避台湾客源市场季节风险问题提供一种定量的分析方法，也为今后类似问题的研究提供分析方法的借鉴，指导我国旅游业健康、稳定、可持续的发展。
二、理论基础和规避模型
（一）证券组合理论[23－26]
证券组合理论（FPT）是由美国著名的经济学家、诺贝尔获得者马柯威茨（Markowitz）1952年提出的，其基本原理是用证券组合的期望收益率表示收益，用期望收益率的方差衡量风险，通过组合选择模型求解有效证券组合，然后根据投资者的效用曲线确定最佳证券组合以降低证券投资风险。
1.证券组合的期望收益
证券组合由一定数量的单一证券构成，其期望收益率是投资者在未来投资期间可能实现的平均收益率。如果该证券组合包含n种证券，则其期望收益率E（R）就是单一证券期望收益率的加权平均，可用公式（1）表示：
从（7），（8）可知，当权重确定后，证券组合风险的大小是由证券之间的相关程度决定的。相关性越小，证券组合风险越小；当
＜1，组合方差小于单一证券的方差，表明证券组合的风险小于单个证券的风险；当＝－1时，证券组合方差为零，形成一个无风险市场组合。
3.证券组合选择模型
在证券组合的决策过程中，投资者不但希望收益率最大，还期望风险最小，但最终决策应遵循如下法则：（1）如期望收益率相同，选择风险最小的证券组合；（2）如风险相同，选择期望收益率最高的证券组合。而任意证券组合的方差和期望收益率可由下面模型求得：
当E（R）变化时，依据模型能计算出证券市场有效组合，所有证券组合在风险—收益平面上形成有效组合边界，其边界上的组合优于其右边的组合，但最终选择哪种组合是由投资者的风险偏好决定，那么投资者所选择的组合就是最佳证券组合，因为此组合对投资者来说风险最小或收益最大且效用达到最大。
（二）旅游市场季节风险规避模型
规避旅游市场风险与证券投资者选择最佳证券组合规避投资风险十分类似，因为不同的旅游市场也有不同的收益（游客量）和风险（市场波动），因此证券组合理论能帮助政府部门或旅游政策的制定者确定风险最低时的旅游市场最佳组合[9]。
为了研究旅游市场的季节风险，需以月为时间尺度划分旅游市场，这是研究旅游季节性常用的一种市场划分方法。如把月度市场看做证券市场的单个证券，那么由12个月构成的旅游市场相当于证券组合市场，因此，证券组合理论可以且有必要运用到旅游市场的研究中。
在证券组合理论中，常用单个市场的期望收益率表示投资收益，但旅游市场不能完全等同于证券市场，如用客流量的收益率（增长率）表示市场收益将不能提供有实际意义的结果[26]，另外，本研究是运用组合理论内在原理探讨解决旅游市场的季节风险问题，因此本文用客流量表示旅游收益，客流量的标准差度量旅游季节风险。
由证券组合理论原理可知，市场组合的收益率和风险不但随单个市场的权重变化而变化，而且证券组合中单个市场的权重可为0或100，而在旅游市场中这是不可能实现的，因此在旅游市场研究中，应对月度市场的权重设定上限和下限（具体可根据研究的需要设定其权重范围）。由（9），（10）和证券组合理论知识，可构建旅游市场季节风险规避模型：
三、台湾客源市场实证研究
（一）台湾客源市场季节风险分析
1.旅游季节分布曲线
依据1998－2007年月度客流量百分比统计数据（表1），绘出我国入境旅游台湾客源市场客流量季节分布曲线图（图1）。从图1中数据可以看出，2003年台湾市场客流季节波动十分显著，这是SARS影响的结果；其他年份客流季节性波动不太显著，表明市场季节风险小，主要是由于我国疆土广阔，有适合各季的旅游资源，使得年内客流分配较均匀，而社会因素使得客流呈波动变化趋势。
图1 台湾客源市场客流季节分布曲线
2.旅游季节风险指数（SRI）
证券市场中常用单个证券的标准差定量分析其市场风险，那么根据证券组合理论，本文用旅游季节风险指数SRI测量旅游月度市场的季节风险，其公式如下：
式中，SRI为旅游季节风险指数，其值越大表示其月度市场季节风险越大；
是第t年i月的旅游客流量；
是的均值；m为年份数（本文m＝10）。
将表1数据代入（12）式可得我国入境旅游台湾客源市场月度SRI指数值曲线图（图2），由图2知，1、12月份的SRI指数值最小，其原因是1、12月正值春节前后，受传统习俗和生活习惯影响，海峡两岸探亲访友的游客比较稳定，使得市场季节风险变小；由于受2003年SARS的重大影响，3、4、5月份的SRI指数值较大，季节风险较高，而五月份市场的SRI指数值达到最大，市场季节风险也最大。
图2 台湾客源市场月度SRI指数曲线图
3.旅游季节风险变异系数（SRCV）
变异系数CV在证券市场中表示每一收益单位风险相对波动的测量方法[23]。依据证券组合理论，本文用旅游季节风险变异系数SRCV测量旅游客流量每变化1单位（万人次）所引起的季节风险变动程度。由前面分析知，SRI指数是只考虑旅游客流量单因素时测定季节风险的指标，而SRCV系数是同时考虑客流量和季节风险时测度季节风险的指标，其公式为：
（13）
式中，SRCV表示第i月的季节风险变异系数，R[,i]是第i月的旅游期望收益（客流量），其他同上。
将表1数据代入（13）式，计算出其月度SRCV值，可绘出台湾客源市场月度SRCV系数曲线图（图3），图3表明台湾客源市场5月份SRCV值最大，而8、12月SRCV最小，这说明每增加或减少1万游客时，5月比8、12月将带来更大的季节风险，即8月、12月市场相对稳定。
图3 台湾客源市场月度SRCV系数曲线图
（二）台湾客源市场季节风险规避
1.台湾客源市场季节风险规避组合分析
由上述分析知，我国入境旅游台湾客源月度市场风险水平不同，整个市场存在一定的季节风险，为了保证其市场稳定可持续的发展，对其进行季节风险规避分析具有重要的理论和实践意义。
利用表1月度客流量数据，根据组合理论和模型计算出台湾不同月度市场客流量均值、标准差和方差—协方差矩阵（表2），从矩阵表中可看出，所有协方差都是正值，说明在过去10年所有月度市场是正相关，组合市场的风险不会发生显著变化，但由证券组合理论知，只要市场间不完全正相关仍然可通过对市场进行有效组合降低整个市场的风险。从表1看出，因受到SARS的重大影响，台湾客源市场2003年4、5、6月份的市场权重变动幅度约50％，其他月份均在50％以内，因此在规避台湾市场季节风险的研究中，为了与实际情形更为相符，将台湾月度市场历年最高权重的1.5倍作为本研究月度市场权重的上限，最低权重的0.5倍作为月度市场权重的下限。
在算出月度市场均值和方差—协方差矩阵和权重上下限（表3）后，台湾客源市场季节风险规避问题简化为约束条件下二次规划的最优化问题，将有关数据代入旅游市场季节风险规避模型，用Excel规划求解程序包求得有效解。表3是在不同旅游期望收益（游客量）约束条件下求得的一系列满足季节风险规避模型条件的市场组合。
从表3知，如按P1点的市场权重组合台湾客源市场，其期望收益（客流量）为27.65万人次，组合方差为5.85。随着期望客流量上升，P3市场组合点的期望收益（客流量）达到27.95万人次，组合方差最小为5.77，季节风险降至最低水平，由此可知，P3点市场组合满足收益最大且风险最小的风险规避法则[25]是较优的有效组合，而P1、P2组合虽是满足季节风险规避模型要求的有效市场组合，但未满足风险规避法则不能成为较优的有效组合。在P3组合中因1、2、11、12月份的季节风险指数SRI相对较小，要降低组合市场的季节风险，其权重达到约束上限，因此要达到P3点，可按月度市场比例优化台湾客源市场，以降低其季节风险，与2007年相比需采取措施（如优化旅游资源配置）使1、2、11、12月市场份额增大。
组合点从P3到P7时，期望收益（游客量）和季节风险都在增加，2月份市场权重需降至其下限，8、9月份市场权重升至其各自的上限，才能满足季节风险规避模型要求。当期望游客量继续增加到P11时，组合方差上升到6.28，季节风险继续上升，这时季节风险指数SRI较大的7－9月的市场权重继续增加，而SRI指数较小的1、2月份的市场权重降至最小。在P12组合点，期望收益（30.24万人次）和季节风险（组合方差为6.41）全达到最大，为了达到这样的有效市场组合，旅游部门应针对7－9月份的市场加强旅游营销，增加其市场权重。
最后，从表3看出，SARS的重大影响使得4、5、6月份SRI指数相对较大，而又需满足季节风险规避模型要求，这3个月的市场权重均达到最低是不符合实际的，但其重要的意义是：旅游部门可依据市场季节风险规避组合，确定月度市场的相对重要性和季节风险的大小，为台湾客源市场发展战略规划的制定提供科学的依据。
2.台湾客源市场风险规避最佳组合选择
依据组合理论，表3中任何一种市场组合都满足旅游季节风险规避模型的要求，但对于旅游部门或政策制定者，哪种月度市场组合是最佳组合取决于他们的季节风险偏好程度，而这是笔者无法确定的，因此本文引用DDR指数分析台湾月度市场最佳组合的选择问题。
DDR指数[9]表示期望需求与风险（标准差）的之比，本文DDR指数用市场期望客流量与季节风险（组合方差）之比表示，用来测量季节风险的变动对期望客流量的影响程度。从表3知，P6－P8组合点的DDR指数较高，表明季节风险有较小增加时，期望客流量将有较大的增长，因此，P6－P8间的组合是较优的规避台湾市场季节风险的月度市场组合，如用横坐标表示季节风险，纵坐标表示期望收益（客流量），便可得季节风险一收益曲线图，其面上一系列有效月度市场组合形成的曲线称为台湾市场季节风险规避有效边界（图4），边界上的市场组合优于其右边的组合，因为期望客流量相同时边界上月度市场组合的季节风险小。
图4 台湾客源市场季节风险规避有效边界
当通过市场组合方法规避台湾市场季节风险时，应在其有效边界上选择月度市场组合。如前所述，P1－P3是有效市场组合区间但不是较优组合区间，而P3－P12满足风险规避法则成为较优的有效市场组合选择区间；由于P6－P8间月度市场组合的DDR指数较小，因此推荐在此区间选择月度市场组合来规避台湾客源市场季节风险，但具体选择哪种月度市场组合取决于旅游部门或市场政策制定者对其季节风险的偏好大小。如果他们偏好高季节风险高收益（客流量），可选择靠近P8点的月度市场组合，相反，则选择靠近P6点的月度市场组合。那么，对他们来说，所选择的市场组合就是最佳季节风险规避组合。另外，旅游资源条件和费用也是选择月度市场组合时必须考虑的重要因素。
四、结论
（1）本文引入广泛应用于证券市场中的证券组合理论构建了旅游市场季节风险规避模型，试图提供一种规避旅游市场季节风险的定量分析方法，可帮助旅游部门应对季节风险问题。
（2）应用旅游季节分布曲线、旅游季节风险指数SRI、旅游季节风险变异系数SRCV对台湾客源市场的季节风险进行实证分析，结果表明：如除去SARS的重大影响，其季节风险表现不十分明显，这与我国地域广阔，旅游资源丰富，适合各季旅游有关。
（3）运用季节风险规避模型，计算出一系列台湾客源市场季节风险最低时的有效月度市场组合，绘出规避其季节风险的月度市场组合有效边晃，并建议在P6－P8间选择市场组合以规避其季节风险，为制定针对台湾客源市场的入境旅游战略规划提供决策依据，也为今后类似问题的研究提供分析方法的借鉴。