目前,我国旅游业发展迅速,呈现出日新月异的变化。从2000年到2018年18年间,国内旅游人数从7.44亿人次到增长到55.4亿人次,入境旅游人数从1016.04万人次增长到14120万人次;国内旅游总花费从3175.54亿元增长到5 1 278.29亿元,国际旅游外汇收入从16224百万美元增长到127103百万美元。在2018年,国内旅游消费占GDP的比重已经达到了 5.7%,由此可见,旅游业已经逐渐成为国民经济中重要的组成部分。旅游业的发展,自然也促进了旅游业的研究。随着我国的国门越开越大,人们对于入境旅游的研究也越来越关注。到目前为止,关于入境旅游预测的方法不管是从定性分析还是定量分析的角度,都有很多。但是大多数的方法都只适用于正常发展的时间序列,针对于存在突发事件的时间序列,如2010年上海世博会对于上海市入境旅游的影响,若还只是采用一般的分析方法,可能对时间序列的发展会分析得不够准确。此时如果引入干预模型,对影响时间序列发展的重大事件进行干预分析,进而分析干预对序列预测的作用和影响,预测结果可能会更加精准。本文选取的是2004年1月份到2012年8月份的上海市入境游客人数月度数据,在一般时间序列预测方法的基础上,引入干预分析,利用R软件对该时间序列进行预测。首先,通过分析发现序列存在趋势效应和季节效应,于是采用乘积季节模型拟合该时间序列,并利用拟合的模型对接下来8个月的上海入境旅游人数进行预测;其次,将原始数据进行预处理后,确定世博会产生影响的时间,并将该时间序列分为两部分,世博会前和世博会后,然后采用干预分析的方法,建立干预组合模型,再运用建立的干预模型预测接下来8个月的入境人数;最后,将两个模型的预测结果进行比较,计算各自的相对误差。通过比较发现干预模型的预测效果更好,说明在存在突发事件或者是重大政策的情况下,采用干预模型对时间序列进行分析和预测效果会更好。