基于“谷歌趋势”数据的入境外国游客量预测
2015-11-15分类号：F592.3
【部门】南京林业大学旅游管理系 南京信息职业技术学院信息服务学院
【摘要】入境游客量的预测是制定旅游发展规划和相关政策法规的重要依据。基于＂谷歌趋势＂提供的涉及旅游活动食、住、行、游、购、娱等环节的相关关键词搜索数据，通过计算相关系数，找出与国家旅游局公布的２００４年１月至２０１５年３月中国入境外国游客量统计数据密切相关的搜索关键词。同时，利用２００４年１月至２０１２年１２月的入境外国游客量数据构建一般季节性乘积ＡＲＩＭＡ模型，以及带搜索关键词作为自变量的季节性乘积ＡＲＩＭＡ模型，分别对２０１３年１月至２０１５年３月入境外国游客量进行模拟预测，比较两模型的拟合程度和预测能力。研究发现：加入谷歌关键词作为自变量的季节性乘积ＡＲＩＭＡ模型比一般季节性乘积ＡＲＩＭＡ模型拟．．．
【关键词】谷歌趋势 入境外国游客 游客量 ARIMA模型
【基金】国家自然科学基金青年项目:“基于恢复力理论的旅游历史街区演化过程及机制研究”(41301150)
【所属期刊栏目】资源科学
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