【摘 要】
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百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例,首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系,用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数,建立杭州市日游客规
【机 构】
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杭州师范大学理学院,首都师范大学资源环境与旅游学院,江西理工大学建筑与测绘工程学院,郑州旅游职业学院
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划项目(2018R413033).
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百度指数数据为预测游客规模提供了新思路。以杭州市为例,首先研究新浪微博签到数据与统计年鉴中实际游客量的关系,用新浪微博签到人数模拟实际旅游人数,建立杭州市日游客规模自回归移动平均(auto regressive moving average,ARMA)模型,并进行预测;然后结合计量经济学中的协整检验和格兰杰因果关系检验,分析百度指数与微博签到人数之间的关系,利用百度指数空间分布特征及主成分分析后提取的3个解释变量构建向量自回归(vector auto regression,VAR)模型;最后比较了2个模型
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