其中y为输出，a和B为模型参数，t为年份。

根据近年来从观光旅游行业获得的数据，对参数a和B进行相应的估计，以获得参数a和B的估计。

获得参数的估计后，可以得到我们想要预测的时间序列方程。

然后，通过输入自变量（时间），可以得到未来三到十年内观光旅游业的预测值。

如果要使预测值和上次观测值之间的差值更小，换句话说，要使预测值与实际值进行比较，需要控制两个因素，首先，应尽可能多地获取观光旅游行业的原始数据。

原始数据越多，就越容易找到统计规则。

最终得出的观光旅游行业模式与实际情况相符；第二个是预测时间跨度。

预测时间跨度越大，预测结果与实际值之间的偏差越大。

因此，预测时间跨度不应太大。

根据观光旅游业2016至2021的数据，预测未来3年、5年和10年该行业的产量。

根据以上分析，时间序列方程为

y=5009.69（预估值）+1747.35*t

模型的决策系数r等于0.86615，小于1。

该模型得到的预测值一般低于实际值。

这也从另一个方面反映出，在未来5至10年内，中国观光旅游业某一产品的产量将继续保持较高的增长趋势。

(二)、观光旅游业时间曲线预测模型分析

在观光旅游业的曲线预测模型中，我们使用了二次曲线模型。

模型的基本表达式如下：

y=a+b1*t+b2*t2

式中，y为当年观光旅游业的产值，a、B1和B2为参数，在模型中估算，t为年份。

输入相应年份的数据，得到如下曲线预测模型

y=10366.98-1174.80*t+292.22*t2

模型的决策系数为0.9979

(三)、观光旅游行业差分方程预测模型分析

差分方程的基本模型如下：

yt=a+b*yt-1

其中，YT为当年观光旅游业产值，YT-1为上年产值，a、B为参数，在模型中确定。

通过输入几年的产值和前一年的产值，估计参数a和B，得到产出的差分方程模型，然后根据得到的差分模型，预测5-10年的产出。

因此，我们得到的观光旅游业的差异模型是

yt=-3230.20+1.41*yt-1

该模型的判断系数为0.99395，非常接近1，表明该模型可以用来预测未来中国观光旅游业产品产量的变化趋势。

同时，从模型中我们可以清楚地看到，我国观光旅游行业的产品产量受上年影响较大，年产值高于上年，这也反映出观光旅游行业的产品产量在未来几年将有较高的发展势头。

(四)、未来5-10年观光旅游业预测结论

在以上三种预测观光旅游业的经济模型中，时间序列法预测的产值将低于实际值。

低值的主要原因是中国观光旅游业将继续保持快速增长，但该方法假设增长速度较慢，因此预测结果与其他两种方法有很大不同。

但仍有一定的参考价值。

首先，其他两种方法可以更好地预测未来观光旅游行业某一产品的产量变化趋势。

然而，由于现实中复杂的经济条件以及政策法规对观光旅游业发展的影响，即使是一个好的计量方程也总会与现实存在一定的差距。

以上对观光旅游业未来走势的预测仅供参考。

三、观光旅游业发展模式分析