基于马尔可夫模型的旅游目的地人数预测

旅游业是当今社会极富竞争力的行业之一,谁能及时准确地预测未来的市场趋势,谁就能掌握市场的主动权.文章通过旅游地人数的历年增长率的不同将其划分为不同的状态,并计算出状态之间的转移概率矩阵,构造出旅游地人数增长率的马尔可夫模型,并求出旅游地人数增长率的期望值入,从而成功的预测未来该旅游地的人数.最后,以江西省历年接待国际旅游人数为例,进行了实证研究,从而体现了马尔科夫预测法是一种科学有效的动态预测旅游目的地人数方法.     

基于GARCH族模型的中国旅游酒店板块指数收益率波动分析

运用GARCH族模型分析旅游酒店板块指数日收益率的波动特征,研究表明：旅游酒店板块收益率是一个平稳过程,其波动具有“聚集”现象和“非对称效应”。GARCH（2,1）模型比GARCH（1,1）模型更好地消除了收益率序列的异方差性;TARCH（2,1）模型的拟合效果最好;GARCH—M模型和非对称的CARCH（1,1）模型都不适用于描述收益率的波动特征。     

互联网环境下基于消费者搜索的酒店入住率预测研究

互联网环境下消费者信息搜索反映了游客潜在的旅游需求。针对酒店入住率的非线性特征,以北京为例,构建BA-SVR@CSQ混合模型对北京星级酒店平均入住率进行预测,其中蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)用于优化SVR模型的自由参数,并利用2011年1月至2017年4月与北京旅游相关的消费者搜索数据(Consumer Search Queries,CSQ)构造SVR模型的输入集。12个月的预测结果表明,与基准模型相比,所构建预测方法能有效提高模型的预测精度,证实了网络搜索数据在酒店入住率预测中的重要价值,预测结果可为旅游相关部门的决策提供必要的参考。     

基于SPS感知传播模型的旅游景点游客人数预测

旅游感知力可以通过游客进行传递,从而使其成为一种景点信息的载体将景区内涵和品牌传递给其他潜在游客。文章借鉴医学界比较流行的SIS传染病模型形成SPS感知传播模型,结合旅游感知传播实际,意图使用该方法来对景点游客数量进行预测。     

现代酒店服务质量标准的量化及综合评价

酒店服务质量是指酒店能满足宾客享受服务的水平.体现在有形设施上要方便、舒适、安全;无形服务上要友谊、好客、相助.笔者针对酒店服务质量的构成要素,通过量化建立综合评价模型,较好地解决了现代酒店服务质量的综合评价问题.     

北京市的养老机构及入住情况调查

正国际上通常把60岁以上人口占总人口比重达到10%作为国家或地区进入老龄社会的标准。截至2012年底,北京市60岁及以上的老年常住人口已达286.8万人,占常住人口总数的13.8%,按照这一标准,北京市已迈入老龄社会。随着人口老龄化程度的不断加深,有效满足养老服务需求,是摆在各级政府面前的一个重要问题。为了解北京市养老机构发展状况及入住养老机构老年人的服务需求,国家统计局北京调查总队对北京市部分养老机构及入住老人开展了问卷调查。     

包含虚拟变量的澳门酒店入住率预测模型及实证

本文通过引入时间趋势项、虚拟变量等,拟合出酒店入住率的主要趋势,再利用ARMA模型拟合出次要趋势——随机扰动项,在此基础上建立了新的入住率回归模型。检验结果表明,该模型对酒店入住率的预测效果更加理想。最后使用相关模型预测了2007年1-12月的酒店入住率。     

基于结构方程的顾客满意度测评模型

文章结合旅游学、市场学以及心理学等学科中关于顾客满意度的研究成果,运用结构方程模型的理论和方法,从文化主题酒店顾客行为的角度出发,提出一种文化主题酒店顾客满意度测评模型。     

基于Tompkins方法的KMV模型研究

传统的KMV模型使用公司价值历史波动率来近似替代波动率.针对我国股市波动不稳定,尤其是重大经济事件或政治事件的信息披露,以及金融市场上可能存在的影响金融资产价格波动率的季节性或周期性等因素对标的资产市场产生影响较大这一特性,文章把基于历史数据的估计和对波动率变化规律的认识结合起来,综合运用各种定量与定性分析的工具,即运用预测波动率估计的基本思想替代了传统的历史波动率求解方法.实证分析表明,该方法能使模型对信用风险的预测更具准确性和前瞻性.     

指数平滑模型功能分析

指数平滑模型功能分析黄泽荣，许刘俊几种指数平滑模型的功能指数平滑模型有一次，二次，更高次之分，其共同点是利用全部观测资料的信息，在平滑的基础上进行外推预测。但不同的指数平滑模型的适用背景有明显的差异。一次指数平滑模型适用条件是观测数据没有明显的上升或...     

基于灰色系统理论的广州市旅游接待人数预测与分析

文章对广州市2004～2008年的年旅游接待人数及对应月份的数据建立模型GM(1,1),并对其间11月份的数据采用动态指数变换法以提高模型精度.发现利用分月预测与直接年预测两方法都能很好地反映实际,前者的效果优于后者.用两方法分别预测了广州市2009～2012年的旅游接待人数.     

Logistic模型预测的新思路

预测是Logistic模型的一个重要功能,文章在研究运用对数回归模型进行预测的问题基础上,进一步对Logistic模型在预测过程的由于模型随机项的非正态性、异方差性而引起的问题进行分析研究,研究发现,传统的预测方法会使得预测结果的精度不高,在考虑到模型随机项的存在及其具体特征后,通过分析推导,构造出新的预测思路和方法。     

动态因子模型与ARMA模型的比较

在时间序列模型中,随着变量数目的增加,所要估计的参数的数量也随之加大,结果在应用中模型中通常不得不选取尽量少的变量。动态因子模型独特的优势在于,它不必考虑自由度损失问题,也不必对经济结构施加约束。文章根据中国宏观经济变量数据库中的41个变量,建立了动态因子模型预测GDP,并与ARMA模型的预测结果进行了对比。结果显示,动态因子模型的预测效果优于ARMA模型。     

SETAR模型在GDP预测中的应用

本文分别使用了非线性自我激励门限模型SETAR和线性ARIMA模型对我国1952-2000年的GDP进行了研究,并且还运用一步预测和多步预测两种方法对未来5年的GDP进行了预测,最后运用RAPE、RMSE方法比较两种方法的预测效果,得出结论。     

ARIMA模型在广东省GDP预测中的应用

文章对广东省1978～2008年国内生产总值进行了分析.运用Box-Jenkins方法建立了ARIMA模型.通过对数据的平稳性检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(1,1,O)模型.     

份额模型及灰色模型在航线需求预测中的比较分析

航线需求是航空公司制定航班计划的基础。本文通过对200个城市对航空客运量的实证分析,研究了波音公司提出的份额模型和灰色预测模型的预测效果。结果表明,灰色预测模型具有更好的适用性和更高的预测精度,可以作为航空公司航线需求预测的基础方法。     

基于STAR模型的人民币实际汇率走势研究

文章采用平滑转移自回归(STAR)模型来揭示中国实际汇率的动态行为,对其进行分析和预测,检验结果表明,以logistic函数作为过渡函数的STAR模型能很好地描述人民币实际汇率的行为,中国实际汇率走势是非线性的并体现了非对称性.基于此模型得出的汇率预测显示,2009年人民币汇率将基本保持稳定,会出现小幅贬值,波动区间为6.79-6.96.     

基于BASS模型的中国投影机市场扩散研究

文章应用Bass产品扩散模型研究了我国投影机市场的扩散过程.利用历年我国投影机购买统计数据,对投影机购买的扩散过程进行了模型参数的估计建立了投影机销售扩散模型:进行了投影机扩散模型的实证分析,并对今后几年投影机扩散过程以及购买量到达高峰的时间和数量进行了预测和展望.     

后SARS时期中国入境旅游人数恢复评估--基于ARIMA模型

后SARS时期中国入境旅游状况如何,是学界和业界关注的焦点之一.本文引用短期预测模型ARIMA对我国入境旅游进行预测,并将其与同期实际值进行对比分析.结果表明我国入境旅游受到SARS重创,至今未完全恢复;同时发现港澳台游客对我国入境旅游的影响重大,港澳台旅华游客难以恢复是影响我国入境旅游恢复进程的重要原因;外国游客对SARS疫情比较敏感,恢复进程波动大.