基于网络搜索数据的国内旅游客流量预测研究——以北京市国内旅游客流量为例

发布时间：2018-06-16 21:52

本文选题：网络搜索数据 + 搜索指数　；参考：《经济问题探索》2014年04期

【摘要】：随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测方法可以对北京市旅游客流量进行实时监控,且比国家旅游局的数据发布提前一个月左右。
[Abstract]:With the rapid development of information technology, the Internet has become one of the quickest ways for users to obtain data and information. Web search data records hundreds of millions of search concerns and needs, reflects the behavior trends and laws of market participants, and provides the necessary data basis for the study of social and economic behavior. Taking the tourist flow of Beijing as an example, this paper establishes a theoretical conceptual framework from the perspective of tourists' tourism behavior, and reveals the correlation between online search data and tourists. By searching the relevant keyword data and synthesizing the search index, this paper demonstrates the cointegration relationship between the search data and the monthly tourist flow in Beijing, and constructs the forecasting model of the Beijing tourist flow with the combination of the search index and the historical data. The results show that compared with the traditional autoregressive time series model, the average absolute error of the forecast of tourist flow for three consecutive months from February to April 2013 is only 5.08, and the goodness of fit is 97.23. In addition, the forecasting method can monitor the tourist flow of Beijing in real time, and it is about one month ahead of the release of the data of the National Tourism Administration.
【作者单位】：河南大学;
【基金】：河南省科技厅软科学项目,任乐主持,“人力资本承载力对区域经济增长的影响研究”(项目编号为132400410631) 河南省政府招标课题,任乐主持,“河南省人力资本现状及趋势研究”(项目编号为2013B073) 河南省社科联调研课题,任乐主持,“异质型人力资本对区域经济增长的影响研究”(项目编号为SKL-2013-3085)
【分类号】：TP391.3;F592

【参考文献】

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【共引文献】

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