一种用于旅游需求预测的新分解集成方法：来自主要客源国的证据
综合经济学
2020-02-24 v1 经济学
摘要
亚太地区是全球主要的国际旅游需求市场，其旅游需求深受各类因素影响。既往研究表明，不同市场因素在不同时标上影响旅游市场需求。据此，本文提出分解集成学习方法以分析不同市场因素对市场需求的影响，并进一步探索所提方法在亚太地区旅游需求预测上的潜在优势。本研究通过噪声辅助多元经验模态分解对相应月度游客到达数进行分解，细致探究旅游目的地与主要客源国之间的多尺度关系。以中国和马来西亚为案例，各自的实证结果表明，在水平预测精度和方向预测精度方面，分解集成方法显著优于包含统计模型、机器学习和深度学习模型在内的基准方法。
引用
@article{arxiv.2002.09201,
title = {A New Decomposition Ensemble Approach for Tourism Demand Forecasting: Evidence from Major Source Countries},
author = {Chengyuan Zhang and Fuxin Jiang and Shouyang Wang and Shaolong Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09201},
year = {2020}
}