旅游学刊
旅遊學刊
여유학간
TOURISM TRIBUNE
2013年
11期
93-100
,共8页
百度指数%旅游景区%协整%ARMA模型%自回归分布滞后模型
百度指數%旅遊景區%協整%ARMA模型%自迴歸分佈滯後模型
백도지수%여유경구%협정%ARMA모형%자회귀분포체후모형
网络搜索数据记录了用户的搜索关注与需求,为研究旅游经济行为提供了必要数据基础.文章基于百度指数,以北京故宫为例,利用计量经济学中的协整理论和格兰杰因果关系分析了百度关键词与北京故宫实际游客量间的关系,建立了没有百度关键词和加入百度关键词的两种预测模型并进行了预测精度比较.结果表明:故宫实际游客量与百度关键词存在长期均衡关系和格兰杰因果关系;加入百度关键词后的自回归分布滞后模型的样本期内的预测精度比没有百度关键词的ARMA模型提高了12.4%,样本期外的预测精度提高了14.5%.运用带有百度关键词的模型可以实现利用当天及滞后1~2天的百度指数数据预测故宫当天的游客量,不仅增强了预测的时效性,还可以更加及时、准确地为故宫景区管理部门提供决策的依据.
網絡搜索數據記錄瞭用戶的搜索關註與需求,為研究旅遊經濟行為提供瞭必要數據基礎.文章基于百度指數,以北京故宮為例,利用計量經濟學中的協整理論和格蘭傑因果關繫分析瞭百度關鍵詞與北京故宮實際遊客量間的關繫,建立瞭沒有百度關鍵詞和加入百度關鍵詞的兩種預測模型併進行瞭預測精度比較.結果錶明:故宮實際遊客量與百度關鍵詞存在長期均衡關繫和格蘭傑因果關繫;加入百度關鍵詞後的自迴歸分佈滯後模型的樣本期內的預測精度比沒有百度關鍵詞的ARMA模型提高瞭12.4%,樣本期外的預測精度提高瞭14.5%.運用帶有百度關鍵詞的模型可以實現利用噹天及滯後1~2天的百度指數數據預測故宮噹天的遊客量,不僅增彊瞭預測的時效性,還可以更加及時、準確地為故宮景區管理部門提供決策的依據.
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