基于网络信息搜索的旅游需求预测——来自黄金周的证据

发布时间：2018-12-17 09:20

【摘要】：基于旅游需求预测和信息搜索理论,结合黄金周期间景区的旅游数据和网络搜索数据,探讨了网络信息搜索在旅游需求预测中的潜在作用。实证研究结果显示,网络信息搜索与旅游需求之间存在显著的正相关关系。相对于自回归基准模型,基于网络信息搜索的模型能够显著提高旅游需求预测的准确性,在MAE和RMSE这2个指标上样本外预测精度分别提高约41%和43%。
[Abstract]:Based on the theory of tourism demand prediction and information search, combined with tourism data and network search data of scenic spots during Golden week, this paper discusses the potential role of network information search in tourism demand prediction. Empirical results show that there is a significant positive correlation between online information search and tourism demand. Compared with the autoregressive benchmark model, the model based on network information search can significantly improve the accuracy of tourism demand prediction. The prediction accuracy of MAE and RMSE is improved by 41% and 43% respectively.
【作者单位】： 西南交通大学经济管理学院;香港中文大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71090402) 西南交通大学博士研究生创新基金资助项目 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
【分类号】：F592

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2384013