智慧旅游背景下的新探索—以北京市國內(nèi)游客量預(yù)測為例.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展和社會整體收入水平的提高，人們對物質(zhì)文化需求加速提升，顯著表現(xiàn)在對外出旅游的需求。對于學(xué)者和旅游需求管理者而言，如何準(zhǔn)確的預(yù)測旅游目的地的游客量，從而避免旅游高峰期超出環(huán)境容量的閾值，同時避免擁堵、摩擦甚至人身財產(chǎn)傷害等社會危害現(xiàn)象的的減少顯得至關(guān)重要。研究表明，與旅游行為相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)和旅游行為是緊密相關(guān)的。而百度搜索引擎記錄了網(wǎng)民的搜索行為，且相關(guān)數(shù)據(jù)的變化趨勢較好的反映了某關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)搜索變化趨勢。但是，百度搜

2、索引擎的使用率并非一成不變的，本文研究關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)對北京市國內(nèi)游客量影響時，參考前人成果，構(gòu)造了網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)，旨在消除僅使用百度搜索指數(shù)帶來的影響。
　　本文圍繞旅游的六大要素，選擇關(guān)鍵詞建立了均值化PCA-VAR模型，研究發(fā)現(xiàn)第一綜合網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)和第二綜合網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)能夠較好模擬樣本內(nèi)數(shù)據(jù)，這樣不僅在原始關(guān)鍵詞較多時，減少直接將其作為內(nèi)生變量建立VAR模型帶來的不便，樣本外短期預(yù)測效果也較好，平均相對百分誤差16.57％。