【摘 要】
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基于搜索引擎的搜索指数记录了关于某一关键字或某个类别的用户搜索历史,这些时间序列数据可为经济活动的预测提供原始实时依据。文章通过引入搜索大数据构建自回归分布滞后
【机 构】
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广西师范大学计算机科学与信息工程学院,桂林师范高等专科学校
【基金项目】
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2015年教育部人文社会科学研究规划基金项目(15YJAZH040);2013年广西哲学社会科学规划研究课题(13BJT018);2017年广西哲学社会科学规划研究课题(17BTJ001);2013年广西教育厅科研项目(2013LX178);2016年度广西高等教育本科教学改革工程项目(2016JGA151);2017年度广西职业教育教学改革研究项目(GXGZJG2017A050)
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基于搜索引擎的搜索指数记录了关于某一关键字或某个类别的用户搜索历史,这些时间序列数据可为经济活动的预测提供原始实时依据。文章通过引入搜索大数据构建自回归分布滞后模型（即ARDL模型）预测旅游需求。具体研究内容是以美国2004年1月至2016年9月入境中国香港旅游人数为因变量、搜索指数的滞后变量为自变量建立自回归分布滞后模型,并进行预测分析。实证结果表明,搜索指数与入境旅游数具有正向相关关系,搜索指数可以提高旅游预测精度。研究结果可为网络信息计量学理论、旅游管理预测提供实证数据参考。
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