入境旅游人次預(yù)測對旅游管理部門合理配置旅游資源、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、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,管理部門依據(jù)經(jīng)驗(yàn)推斷入境旅游過夜人次的難度越來越大。文章采用ARIMA模型,對入境旅游過夜人次進(jìn)行月度預(yù)測更加科學(xué)、準(zhǔn)確。選取上海市2004-2016年入境旅游月度過夜人次數(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夜人次預(yù)測的最優(yōu)模型為ARIMA(6,3,0)。運(yùn)用該模型,對上海市2017年1-12月的入境旅游月度過夜人次進(jìn)行預(yù)測,并將預(yù)測值與2017年真實(shí)數(shù)據(jù)比對,其平均絕對誤差為3.22%�？梢�,應(yīng)用ARIMA對入境旅游月度過夜人次預(yù)測有較高信度。

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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)間序列中會出現(xiàn)一些特殊的數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)段,他們的波動與數(shù)據(jù)集中其他的數(shù)據(jù)波動有著顯著的不同,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年上海世博會影響,2010年的入境旅游過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上海境外旅游過夜人次三階差分后時(shí)間序列圖

本研究對圖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上海入境旅游過夜人次時(shí)間序列圖

針對入境旅游月度過夜人次的預(yù)測,采用歷年入境旅游過夜人次月度數(shù)據(jù)建立ARIMA模型做趨勢外推預(yù)測。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夜人次,其時(shí)間序列,如圖1所示。過夜人次預(yù)測實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:一臺PC機(jī)、windows10、pytharm-commu....

本文編號：3973027