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[期刊] 经济问题
[作者]
李丹 赵媛
入境旅游市场的发展能够促进我国经济社会的可持续发展,入境客流量的精确预测和分析对旅游规划与管理具有重要意义。鉴于现有文献大多采用年度数据进行预测等问题,采用新的包含季节变量的ARIMA模型对6个我国主要入境旅游客源国1990～2006年间的数据进行回归分析,并采用滚动样本方法进行样本外动态预测,回归模型以及预测结果均表明该模型能够很好地拟合数据,对旅游预测可行且十分有效。
关键词：
滚动样本预测 季节效应 ARIMA模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
宋鑫 王维国
不同数据和不同模型产生不一样的预测结果,也反映了不同的技术范畴,因此,了解不同模型预测的准确性显得尤为重要。为了提高预测的准确性,文章在考虑了时间序列季节性波动的基础上,采用线性模型及非线性模型对中国入境旅游人数、不同目的入境的外国游客数指标数据进行拟合及预测,继而评价两类模型预测结果。结果表明非线性预测模型优于线性预测模型,采用前两年(m=8)作为输入数据进行递归的SVM模型在所有SVM模型中表现良好,对比SVM、MPL和RBF三种模型,RBF模型表现较好。
关键词：
回归预测 神经网络 入境旅游
[期刊] 经济问题探索
[作者]
姚媛
泰国是第一批中国公民自费出境旅游目的地国家,每年都吸引着数以万计的中国游客。本文利用X12—ARIMA模型分析了中国游客赴泰旅游的季节性行为模式,并同时分析了近十年泰国旅游危机事件对中国赴泰旅游的影响。以期为中国未来出境旅游研究及出境旅游市场需求预测提供思路,并为旅游目的地国家泰国旅游市场营销提供参考。
关键词：
季节性 出境旅游 泰国 旅游危机
[期刊] 统计与决策
[作者]
雷鹏飞
CPI是衡量一国宏观经济运行状况的重要参考指标之一,国际上通常用CPI来反映通货膨胀的程度,它是一国制定宏观经济政策、分析债券市场、货币市场和央行公开市场操作的重要参考依据。对CPI的准确预测能为我国货币政策的制定提供一定的依据。文章以CPI时间序列为样本,旨在从其内在动力机制出发,选择季节性ARIMA模型,找寻CPI的变化规律并加以预测。
关键词：
CPI 季节性ARIMA模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖良
文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,采用定量的时间序列分析方法,建立季节自回归综合移动平均(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
[期刊] 价格月刊
[作者]
王扬眉 杨桂元
以安徽省CPI月度数据为样本数据,利用Eviews6.0软件,建立乘积季节预测模型,并用该模型预测安徽省未来三个月的CPI指数,结果比较真实、能准确地反映安徽省CPI变化趋势。
[期刊] 旅游科学
[作者]
周成 冯学钢
旅游客源市场具有月度和季节波动特征,且对地区旅游业持续发展有重要影响。以上海2004~2015年(香港、澳门、台湾及国外)入境游客月度数据为分析依据,基于X-12-ARIMA模型对上海入境旅游市场的季节因素、不规则因素及趋势循环因素给予分解与研究,并运用HP滤波法分析了上海4类入境旅游市场的波动周期与发展趋势。结果表明:(1)上海入境客源市场均受干湿、冷热等季节因素影响,且影响大小依次为澳门>香港>外国>台湾;(2)各类型旅沪市场的季节形态存在差异,外国市场呈"两峰两谷"的变化形态,港、台市场则呈"三峰三
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓彤
文章采用样本外固定滚动窗宽预测方法,在四类GARCH族和七类分布模型基础上,以上证指数为研究对象,研究具有最佳Va R预测效果的模型。研究发现:Va R滚动预测优于非滚动预测方法,而固定窗宽的滚动预测方法又普遍优于迭代滚动预测方法;在所有的28类波动率模型中GJR-GARCH-sstd模型的样本外一步Va R预测精度是最高的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李少雄 李本光
文章基于贵州省1998—2015年固定资产投资季度数据,分别采用SARIMA模型和X-12-ARIMA季节调整方法对贵州省2016年固定资产投资季度数据进行预测,将预测值与实际值进行比较,依据相对误差率,结果表明,基于X-12-ARIMA季节调整方法的预测值比基于SARIMA模型的预测值更加精确合理。
[期刊] 林业经济
[作者]
古圣钰 吴英伟
在"乡村振兴"背景下,乡村旅游成为乡村经济发展新的增长点,其肩负着转移乡村剩余劳动力、提高农产品质量、转变农村土地使用等实现农民增收增效提高提升农村精神文明程度的重大责任。乡村旅游是以"三农"资源为载体的新型业态,对于假日乡村旅游客流量预测的重要性不言而喻。文章基于北京市延庆区2014-2018年节假日的乡村旅游客流量数据,建立PSO算法优化的SVR预测模型,并针对客流量数据的非线性波动和季节性特点,对模型进行季节性调整,最后提出季节性调整的SVR-PSO节假日乡村旅游客流量预测模型,同时将模型预测出来的精度与BP神经网络(BPNN)、自回归滑动平均模型(ARMA)、遗传粒子群寻优(PSO-GA)等方法的预测效果进行比较分析。结果表明:基于PSO参数寻优的SVR支持向量机预测模型(SVR-PSO)在精度上具有较大优势,能有效地对北京市延庆区节假日乡村旅游客流量进行精准预测。对于非线性小样本且季节性变化较大的数据,采用季节性调整的SVR-PSO模型,可以极大地提高预测精度和收敛速度,且调节参数少,简单易行,可以实现模型数据的精准预测。
关键词：
乡村旅游 季节调整 流量预测,高质量发展
[期刊] 统计与决策
[作者]
俞金国,王丽华
后SARS时期中国入境旅游状况如何,是学界和业界关注的焦点之一。本文引用短期预测模型ARIMA对我国入境旅游进行预测,并将其与同期实际值进行对比分析。结果表明:我国入境旅游受到SARS重创,至今未完全恢复;同时发现港澳台游客对我国入境旅游的影响重大,港澳台旅华游客难以恢复是影响我国入境旅游恢复进程的重要原因;外国游客对SARS疫情比较敏感,恢复进程波动大。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
孙玉环
旅游业的行业特点决定了中国入境旅游时间序列的发展趋势中存在明显的季节变动因素及不规则因素。本文利用X-12-ARIMA季节调整方法,把中国入境旅游外汇收入序列具体分解为长期趋势因素、季节变动因素及不规则因素,并对各构成因素作了简要分析,以期能对中国入境旅游业的变动规律给出一个相对客观的认识。
[期刊] 技术经济
[作者]
张承钊 潘和平
运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。
[期刊] 技术经济
[作者]
赵黎明 吴文清
研究国有粮食企业的购销现状,对国有粮食企业的购销量进行分析和预测,有利于深刻认识国有粮食企业的市场运行规律,更为充分地保障国家粮食安全。本文利用Box-Jenkins法中的季节ARIMA模型,对2005年1月—2009年4月中国国有粮食企业收购量数据序列进行分析,建立了国有粮食企业的季节ARIMA模型。检验结果表明,季节ARIMA模型对原始数据序列有着较好的拟合效果,模型的预测效果良好,可用于短期内国有粮食企业收购量的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谭利平 王斌会
文章采用我国近10年的农村居民人均现金收入季度数据进行乘法季节ARIMA建模,发现ARIMA(0,1,0)×(2,1,0)4模型能够很好的拟合我国农村居民人均收入,并用该模型进行预测,预测结果表明:2014年前两季度的预测值与实际值的相对误差率非常小,说明模型拟合的效果很好;同时预测结果也发现农村居民人均现金收入呈现稳定增长的趋势,且存在明显的季节周期性。
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