旅游时间序列的季节性特征研究——以城市入境旅游为例

发布时间：2020-07-31 09:10

【摘要】：国内学者在旅游时间序列的季节性特征方面具有广泛的研究,但多数是从纵向时间角度分析旅游时间序列自身较为外显的季节性特征,而对旅游时间序列自身相对较为隐性的季节性特征到目前为止鲜有研究。基于此,文章以城市入境旅游时间序列为例,从季节性单位根入手,通过分析杭州市入境旅游人天样本数据,获得杭州入境旅游时间序列的隐性季节特征。研究结果表明,杭州入境旅游人天数据时间序列是一个非平稳性的随机季节过程,其季节性特征显著,具有一个非季节性单位根以及5个季节性单位根。
【图文】：

窘谛裕嗤?且包含一个长期增长的时间趋势项和明显的季节效应，而且波动幅度随着时间的推移呈现小幅度增加的趋势。4.2季节模型选择时间序列的模型识别和估计是在假设随机干扰项是一个白噪声的基础上进行的。因此，如果模型识别正确的话，残差项应该是一个白噪声序列。如果所估计的模型计算的残差不代表一个白噪声序列，则说明模型的识别与估计有误。4.2.1确定性季节模式检验从图1中可以看到序列具有一个明显的长期增长的时间趋势项，因此对模型（1）进行修改，在模型（1）中引入时间趋势项，得到检验结果如下：图1LOG_IT时间趋势图Fig.1ThetimetrendofLOG_ITLOG_IT=12.657+0.010*Time-0.428*D1-0.222*D2+0.138*D3+0.252*D4(0.010)(0.000)(0.016)(0.016)(0.016)(0.016)+0.035*D5+0.381*D6+0.144*D7+0.151*D8+0.162*D9+0.203*D10-0.100*D11(0.016)(0.016)(0.016)(0.016)(0.016)(0.016)(0.016)66

【参考文献】

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本文编号：2776270