基于ARIMA的入境旅游月度过夜人次预测

摘要：

入境旅游人次预测对旅游管理部门合理配置旅游资源、创新旅游服务模式有很重要的意义.受气候变化、经济发展趋势、文化差异的影响,旅游人次呈现出明显的季节性与非线性特征,管理部门依据经验推断入境旅游过夜人次的难度越来越大.文章采用ARIMA模型,对入境旅游过夜人次进行月度预测更加科学、准确.选取上海市2004-2016年入境旅游月度过夜人次数据为样本,依据AIC、BIC、HQIC最小准则进行参数估计和模型定阶,拟合出入境旅游月度过夜人次预测的最优模型为ARIMA(6,3,0).运用该模型,对上海市2017年1-12月的入境旅游月度过夜人次进行预测,并将预测值与2017年真实数据比对,其平均绝对误差为3.22％.可见,应用ARIMA对入境旅游月度过夜人次预测有较高信度.

关键词：入境旅游、月度过夜人次、ARIMA、非线性特征

所属期刊栏目：36

分类号：TP391;F590(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省教育厅访问工程师课题FG2017118

在线出版日期：2020-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：7-9