旅游消费预测是一个复杂的过程，涉及多种方法和数据源。以下是一些主要的预测方法和趋势分析：

历史数据分析

通过分析历史旅游数据，可以识别出旅游消费的时间序列变化特征，从而预测未来的趋势。例如，利用过去几年的旅游人次、消费数据和经济指标等，可以推测未来的旅游需求走势。

消费者行为研究

了解消费者的旅游偏好、出行意愿和消费水平，可以通过问卷调查、访谈和社交媒体分析等方法获取。这些数据有助于预测不同市场和人群的旅游需求。

经济和社会因素

经济社会发展、居民收入水平、消费能力等因素对旅游消费有重要影响。预计到2025年，我国居民人均旅游消费将达到4000元左右，占可支配收入的比重将超过12%。

技术影响

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术、在线预订平台和智能导游软件等新技术的应用，将改变旅游体验和服务方式，从而影响旅游消费。

市场细分

90后和00后将成为旅游消费的主力军，同时中老年群体的消费需求也将不断增加。不同年龄段的旅游需求和偏好有所不同，这需要在预测中进行细分考虑。

区域差异

全球不同地区的旅游市场增长速度和发展趋势存在差异。亚洲、非洲和拉丁美洲的旅游市场潜力巨大，而欧洲和美洲市场相对成熟。

政策影响

旅游政策、跨境支付安全等因素也会影响旅游消费。例如，国际旅游组织预测，到2025年，全球旅游消费总额将超过2.5万亿美元，其中跨国旅游消费占比将超过60%。

模型选择与构建

选择合适的旅游消费预测模型需要考虑数据的可用性、模型的复杂度和预测目标。常见的预测模型包括时间序列分析、回归分析、ARIMA模型等。

综合以上方法和趋势，可以得出以下预测结论：

消费规模扩大：随着人们生活水平和消费能力的提高，旅游消费市场规模将持续扩大，预计到2025年，我国居民人均旅游消费将达到4000元左右。

消费结构优化：交通、住宿和餐饮消费占比将有所下降，而文化娱乐、健康养生等消费将不断增加。

消费需求升级：个性化、体验式、智能化的旅游产品将受到更多青睐，旅游消费将向高品质、高附加值的方向发展。

消费群体扩大：90后和00后将成为旅游消费的主力军，同时中老年群体的消费需求也将不断增加。

这些预测为旅游业务的规划与发展提供了重要参考，但需要注意的是，预测结果存在一定的不确定性，需要不断更新和调整以适应市场变化。