基于网络搜索数据的国内旅游客流量预测研究——以北京市国内旅游客流量为例

作     者：任乐 崔东佳 

作者机构：河南大学河南开封475004 

出 版 物：《经济问题探索》 (Inquiry Into Economic Issues)

年 卷 期：2014年第4期

页      面：67-73页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 120203[管理学-旅游管理] 1202[管理学-工商管理] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河南省科技厅软科学项目 任乐主持 "人力资本承载力对区域经济增长的影响研究"(项目编号为132400410631) 河南省政府招标课题 任乐主持 "河南省人力资本现状及趋势研究"(项目编号为2013B073) 河南省社科联调研课题 任乐主持 "异质型人力资本对区域经济增长的影响研究"(项目编号为SKL-2013-3085) 

主　　题：网络搜索数据 搜索指数 旅游客流量 预测 

摘      要：随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测方法可以对北京市旅游客流量进行实时监控,且比国家旅游局的数据发布提前一个月左右。