【摘 要】
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入境游客量的预测是制定旅游发展规划和相关政策法规的重要依据。基于"谷歌趋势"提供的涉及旅游活动食、住、行、游、购、娱等环节的相关关键词搜索数据,通过计算相关系数,找
【机 构】
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南京林业大学旅游管理系,南京信息职业技术学院信息服务学院
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入境游客量的预测是制定旅游发展规划和相关政策法规的重要依据。基于"谷歌趋势"提供的涉及旅游活动食、住、行、游、购、娱等环节的相关关键词搜索数据,通过计算相关系数,找出与国家旅游局公布的2004年1月至2015年3月中国入境外国游客量统计数据密切相关的搜索关键词。同时,利用2004年1月至2012年12月的入境外国游客量数据构建一般季节性乘积ARIMA模型,以及带搜索关键词作为自变量的季节性乘积ARIMA模型,分别对2013年1月至2015年3月入境外国游客量进行模拟预测,比较两模型的拟合程度和预测能力。研究发现:加入谷歌关键词作为自变量的季节性乘积ARIMA模型比一般季节性乘积ARIMA模型拟合效果和预测精度高,而中国签证政策与航班信息均对入境外国游客量有显著的影响。
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