基于桂林市旅游客流量预测的MIDAS模型分析

摘要

随着互联网的高速发展,网络搜索引擎已经成为游客获得旅游信息的重要途经之一,网络搜索记录反映了游客需求,为研究旅游行为提供了必要的基础数据。采用互相关分析方法和基于主成分分析原理对桂林市的百度关键词进行筛选并合成综合性百度指数,分别构建同频模型和混频数据抽样模型(MIDAS)并比较不同模型的预测结果。研究表明:综合性百度指数的加入能够提升同频模型的预测精度;MIDAS模型和综合性百度指数的结合具有较高的预测精度,且预测效果显著高于同频模型;在滞后阶数相同的情况下,阿尔蒙(Almon)权重函数的预测效果更好,且滞后阶数较短的情况下,预测能力更好。