【摘 要】
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旅游需求的预测对地区旅游业的发展具有重要意义。随着互联网的普及,游客出行前对目的地的搜索行为和关注度与该地区旅游需求密切相关,因此,可以运用反映搜索行为和关注度的
【机 构】
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中共中央党校(国家行政学院)研究生院,吉林大学数量经济研究中心
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金项目“宏观经济预测与分析的混频定量研究”(15YJC790055);全国统计科学研究项目重大项目“基于网络大数据的宏观经济混频分析与预测”(2017LD01)共同资助~~
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旅游需求的预测对地区旅游业的发展具有重要意义。随着互联网的普及,游客出行前对目的地的搜索行为和关注度与该地区旅游需求密切相关,因此,可以运用反映搜索行为和关注度的百度指数数据对区域旅游需求进行预测。为克服同频模型仅能基于相同频率数据建模预测的局限性,文章以三亚市为例,根据混频模型的建模理论,分别构建基于百度指数周数据的单变量MIDAS模型和多变量MIDAS模型,对三亚市月度旅游需求预测。预测结果表明:百度指数周数据的加入能够改善同频模型的预测效果,且总体而言,多变量MIDAS模型的预测结果更具有准确性,同
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