基于Bernstein Copula函数的中国入境旅游需求预测

发布时间：2018-05-02 07:22

  本文选题：序列相关结构 + Bernstein　； 参考：《旅游学刊》2017年11期

【摘要】：旅游需求的序列相关结构是旅游学研究中长期被忽略的一个问题。在旅游预测建模中,往往假定线性的或者是某种特定的非线性序列相关结构。这种假定虽然为模型构建带来一定的便捷性,但是很可能会影响预测的精确性。该研究引入Bernstein Copula函数刻画中国入境旅游需求的序列相关结构,以构建预测模型进行实证分析。实证结果表明,Bernstein Copula模型在旅游预测中具有其优越性。研究的结果为旅游需求建模提供了一个新的思考方向。
[Abstract]:The sequential correlation structure of tourism demand is a problem that has been neglected for a long time in the study of tourism. In tourism forecasting modeling, linear or a specific nonlinear sequence correlation structure is often assumed. Although this assumption brings some convenience to model construction, it may affect the accuracy of prediction. In this study, Bernstein Copula function is introduced to depict the sequential correlation structure of China's inbound tourism demand, and a forecasting model is constructed for empirical analysis. The empirical results show that Bernstein Copula model has its advantages in tourism forecasting. The results provide a new direction for tourism demand modeling.
【作者单位】： 深圳大学经济学院;南洋理工大学南洋商学院;北京交通大学经济管理学院;
【分类号】：F592

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