魏瑾瑞，崔浩萌

东北财经大学统计学院,大连 116025

出版日期:2018-02-25发布日期:2018-03-22

The Construction of Regional Tourism Index and Its Micro-Dynamic Characteristics: A Case Study of Xi'an

WEI Jinrui ,CUI Haomeng

School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025

Online:2018-02-25Published:2018-03-22







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本文评论

地理位置与交通条件是旅游的重要先决条件, 然而高峰期突然蜂拥而至的客流往往令身陷其中的游客多有抱怨和排斥, 景区管理部门亦力有不逮, 因此, 如何及时预警、调度和配置有限的旅游资源便成为大众和旅游管理部门的热点话题. 最直接的方法是客流量预测, 然而目前的客流量统计主要来源于对旅行社、景区及其周边酒店等机构部门的事后统计和推断, 这类数据需要层层汇总上报审批, 发布相对滞后, 并且常以月度或季度为频率. 网络搜索数据记录了游客成行之前的需求与偏好, 数据本身是前置的、实时的, 而且是直接对游客行为痕迹的记录, 数据质量也不依赖于被调查一方的动机和配合程度. 以古丝绸之路的起点西安为例, 基于用户的旅游信息搜索行为, 通过设置初始关键词和拓展关键词筛选相关搜索词构造区域旅游指数, 采用~HEGY 季节协整检验和基于~X12 季节调整的混合模型均发现, 区域旅游指数并不具有显著的前兆效应, 只是与实际旅游客流量存在同期关联, 可以进行实时预测. 进一步, 在~Prophet 预测模型中引入节假日效应, 显著地降低了拟合与预测误差.

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[1]	王勇，董恒新. 大数据背景下中国季度失业率的预测研究------基于网络搜索数据的分析[J]. 系统科学与数学, 2017, 37(2): 460-472.

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