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Monte Carlo forecasting of time series data using Polynomial-Fourier series model

International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 2021年第3期12卷 112-124页

作者： salim jibrin danbatta Asaf Varol Software Engineering Department Firat University Elazig CenterElazigTurkey Computer Engineering Department Maltepe University College of Engineering and Natural Sciences Maltepe University34857 Maltepe/IstanbulTurkey

The perishable nature of tourism products and services makes forecasting an important tool for tourism planning,especially in the current COVID-19 pandemic *** forecast assists tourism organizations in decision-making regarding resource allocations to avoid *** study is motivated by the need to model periodic time series with linear and nonlinear trends.A hybrid Polynomial-Fourier series model that uses the combination of polynomial and Fourier fittings to capture and forecast time series data was *** proposed model is applied to monthly foreign visitors to Turkey from January 2014 to August 2020 dataset and diagnostic checks show that the proposed model produces a statistically good *** improve the model forecast,a Monte Carlo simulation scheme with 100 simulation paths is applied to the model *** mean of the 100 simulation paths within±2σbounds from the model curve was taken and found to give statistically acceptable results.

关键词： Time series forecasting Monte Carlo Fourier series polynomial COVID-19.

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