本文選題：旅游需求 + 預(yù)測精度��； 參考：《情報雜志》2016年09期

【摘要】：[目的/意義]互聯(lián)網(wǎng),尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為游客獲取旅游信息、制定旅游計劃、消費旅游產(chǎn)品和反饋旅游體驗的主要渠道,網(wǎng)絡(luò)搜索量在一定程度上反映了這些行為特征。如何充分利用這一豐富的信息提高旅游需求預(yù)測精度成為旅游管理的熱點問題。[方法/過程]在充分攫取高頻搜索引擎數(shù)據(jù)信息的思想下,以美國來華游客人次為研究對象,開展入境旅游需求的混頻預(yù)測研究,并與傳統(tǒng)同低頻預(yù)測模型進行比較分析。[結(jié)果/結(jié)論]實證預(yù)測結(jié)果表明,基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的混頻預(yù)測模型的預(yù)測精度相比傳統(tǒng)同低頻數(shù)據(jù)模型有了近50%的提升,預(yù)測精度和方向上均有顯著提高。
[Abstract]:[purpose / meaning] the Internet, especially the mobile Internet, has become a major channel for tourists to access tourism information, plan tourism, consume tourism products and feedback tourism experiences, The amount of network search reflects these behavioral characteristics to some extent. How to make full use of this abundant information to improve the accuracy of tourism demand prediction has become a hot issue in tourism management. [method / process] based on the idea of fully grabbing the high-frequency search engine data information, the mixed frequency prediction of inbound tourism demand was carried out with the American tourists coming to China as the research object, and compared with the traditional low-frequency prediction model. [results / conclusion] empirical prediction results show that the prediction accuracy of the hybrid prediction model based on the network search data is nearly 50% higher than that of the traditional low-frequency data model, and the prediction accuracy and direction are significantly improved.
【作者單位】： 吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟研究中心;
【基金】：國家旅游局規(guī)劃項目(面上項目)“旅游需求監(jiān)測、預(yù)警與中長期趨勢的混頻實證研究”(編號:15TABG023) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目“宏觀經(jīng)濟預(yù)測與分析的混頻定量研究”(編號:15YJC790055) 吉林大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費資助項目“大規(guī)模不規(guī)則抽樣數(shù)據(jù)的混頻因子模型及其應(yīng)用研究”(編號:2015zz003)研究成果之一
【分類號】：F224;F592

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：1999800