【摘 要】
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时间序列分析是研究经济事物变动趋势的一种常用预测方法,传统的时间序列模型对具有短期相关性的数据有很好的拟合效果,但当时间序列数据存在时间间隔较远的情况时,其对数据的拟合效果则不甚理想。具有长记忆特性的时间序列表现为在时间间隔较远的情况下,该序列仍具有持续依赖关系,其后期变化规律往往伴随着前期数据的影响,此时长记忆时间序列模型能更好地揭示数据演绎规律。本文选用长记忆时间序列模型对陕西省境内外旅游人数
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时间序列分析是研究经济事物变动趋势的一种常用预测方法,传统的时间序列模型对具有短期相关性的数据有很好的拟合效果,但当时间序列数据存在时间间隔较远的情况时,其对数据的拟合效果则不甚理想。具有长记忆特性的时间序列表现为在时间间隔较远的情况下,该序列仍具有持续依赖关系,其后期变化规律往往伴随着前期数据的影响,此时长记忆时间序列模型能更好地揭示数据演绎规律。本文选用长记忆时间序列模型对陕西省境内外旅游人数进行分析和预测,并利用灰色预测模型对长记忆时间序列模型的预测值进行修正,提高预测精度。结果表明,陕西省境内外旅游人数季度数据具有长记忆性,并且,利用灰色预测模型对时间序列模型的改进效果是明显的,组合模型相比单纯的时间序列模型,预测精度较高。本文还运用得到的组合模型对陕西省2020年各季度的旅游人数进行预测,与2020年陕西省各季度旅游人数的真实值进行对比分析,来探究新冠疫情对陕西省旅游产业造成的影响,并进一步分析出新冠疫情对陕西省旅游行业的短期直接影响以及长期间接影响,为相关部门针对常态化后疫情管理做出相应布控提供理论参考。
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