發(fā)布時(shí)間：2024-05-14 01:57

　　入境旅游人次預(yù)測(cè)對(duì)旅游管理部門(mén)合理配置旅游資源、創(chuàng)新旅游服務(wù)模式有很重要的意義。受氣候變化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)、文化差異的影響,旅游人次呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性與非線性特征,管理部門(mén)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)推斷入境旅游過(guò)夜人次的難度越來(lái)越大。文章采用ARIMA模型,對(duì)入境旅游過(guò)夜人次進(jìn)行月度預(yù)測(cè)更加科學(xué)、準(zhǔn)確。選取上海市2004-2016年入境旅游月度過(guò)夜人次數(shù)據(jù)為樣本,依據(jù)AIC、BIC、HQIC最小準(zhǔn)則進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和模型定階,擬合出入境旅游月度過(guò)夜人次預(yù)測(cè)的最優(yōu)模型為ARIMA(6,3,0)。運(yùn)用該模型,對(duì)上海市2017年1-12月的入境旅游月度過(guò)夜人次進(jìn)行預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)值與2017年真實(shí)數(shù)據(jù)比對(duì),其平均絕對(duì)誤差為3.22%�？梢�(jiàn),應(yīng)用ARIMA對(duì)入境旅游月度過(guò)夜人次預(yù)測(cè)有較高信度。

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【部分圖文】：

圖2奇異點(diǎn)消除后的上海入境旅游過(guò)夜人次時(shí)間序列圖

由于干擾項(xiàng)的存在,時(shí)間序列中會(huì)出現(xiàn)一些特殊的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)段,他們的波動(dòng)與數(shù)據(jù)集中其他的數(shù)據(jù)波動(dòng)有著顯著的不同,這種極少出現(xiàn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)或者數(shù)據(jù)段成為奇異點(diǎn)[9]。本研究中,受2010年上海世博會(huì)影響,2010年的入境旅游過(guò)夜人次明顯高于其他年份,認(rèn)為該年度的數(shù)據(jù)段為時(shí)間序列中的奇異點(diǎn)。....

圖3上海境外旅游過(guò)夜人次三階差分后時(shí)間序列圖

本研究對(duì)圖2所示的非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行3次差分,差分后的時(shí)間序列,如圖3所示。2.2時(shí)間序列平穩(wěn)性及非白噪聲檢驗(yàn)

圖1上海入境旅游過(guò)夜人次時(shí)間序列圖

針對(duì)入境旅游月度過(guò)夜人次的預(yù)測(cè),采用歷年入境旅游過(guò)夜人次月度數(shù)據(jù)建立ARIMA模型做趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)。本文研究的樣本數(shù)據(jù)為2004年1月至2017年12月的上海入境旅游過(guò)夜人次,其時(shí)間序列,如圖1所示。過(guò)夜人次預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:一臺(tái)PC機(jī)、windows10、pytharm-commu....

本文編號(hào)：3973027