【摘 要】
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精准的旅游需求预测为旅游管理者制定战略和配置有限资源提供了重要参考。而随着互联网的发展,大多数游客会在出行前收集相关的网络旅游信息,据此制定合理的旅游计划,尽可能的规避途中的风险。大量研究表明,搜索引擎数据在一定程度上反映了潜在的游客需求,将其引入旅游需求预测模型可提高需求预测精度。大部分研究在使用搜索引擎数据进行旅游需求预测时,同时使用移动设备和个人电脑（PC）两个终端的总体搜索量,但由于游客在
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精准的旅游需求预测为旅游管理者制定战略和配置有限资源提供了重要参考。而随着互联网的发展,大多数游客会在出行前收集相关的网络旅游信息,据此制定合理的旅游计划,尽可能的规避途中的风险。大量研究表明,搜索引擎数据在一定程度上反映了潜在的游客需求,将其引入旅游需求预测模型可提高需求预测精度。大部分研究在使用搜索引擎数据进行旅游需求预测时,同时使用移动设备和个人电脑（PC）两个终端的总体搜索量,但由于游客在两个终端的搜索模式存在明显差异,进而导致旅游需求预测的结果存在一定偏差。本文以四姑娘山为例,探究不同终端搜索引擎数据在旅游需求预测中的表现,并为更精准的旅游需求预测提供经验证据。首先,依据现有理论和研究基础构建了旅游需求预测的实证研究框架,并收集了相关搜索关键词数据,进一步地将总体搜索量按不同终端来源进行分解。其次,本文预选Boruta、LASSO和SCAD三种方法进行特征选择,对筛选出的变量进行分析并放入旅游需求模型中进行预测。通过评估和比较三种特征选择方法下的预测结果,确定了本文的最佳特征选择方法。最后,在最佳特征选择方法的基础上,正式构建旅游需求模型以探究不同终端搜索引擎数据在旅游需求中的预测性能。实证结果表明:（1）搜索引擎数据可在一定程度代表游客对旅游信息的需求,且Boruta特征选择方法的预测性能表现最佳;（2）与现有的研究相似,相较于时间序列模型,包含搜索引擎数据的模型的预测精度更高;（3）相较于包含其他终端的预测模型,包含PC终端搜索引擎数据的模型的预测精度更高;（4）多个终端的搜索引擎数据不一定比单一终端的搜索引擎数据在旅游需求预测中表现出更好的预测性能。本文以四姑娘山为例,对不同搜索引擎数据在旅游需求预测中的表现进行实证检验。本文为使用搜索引擎数据进行旅游需求预测提供了新的视角,也为旅游需求预测理论贡献了中国案例和证据。
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