西安市旅游市场境外游客长期记忆及ARMA模型适用性研究

本文通过用分析旅游业游客动态常用的ARMA（即分整自回归滑动平均模型）模型对国外旅游市场境外游客研究后，证明在用时间序列模型在对西安市旅游市场进行预测分析时，不宜用ARMA模型。     

第13届大连国际啤酒节点燃夏日狂欢激情

第十三届大连国际啤酒节于2011年7月28日在星海广场盛大启幕，本届啤酒节是中国国际啤酒节落户大连的第十个年头，经过十年的融合、发展，大连国际啤酒节已被越来越多的海内外游客所熟知，并一跃成为世界第二大的啤酒盛会。大连这座浪漫的海滨城市也因为啤酒节的到来，进发出前所未有的激情与活力。作为大连旅游品牌活动，啤酒节不但成为城市的一张亮丽名片，更对促进城市旅游的发腱起到了突出的作用。     

第13届大连国际啤酒节点燃夏日狂欢激情

第十三届大连国际啤酒节于2011年7月28日在星海广场盛大启幕，本届啤酒节是中国国际啤酒节落户大连的第十个年头，经过十年的融合、发展，大连国际啤酒节已被越来越多的海内外游客所熟知，并一跃成为世界第二大的啤酒盛会。大连这座浪漫的海滨城市也因为啤酒节的到来，进发出前所未有的激情与活力。作为大连旅游品牌活动，啤酒节不但成为城市的一张亮丽名片，更对促进城市旅游的发腱起到了突出的作用。     

基于混合模型的陕西省旅游市场需求预测

目前,旅游预测主要采用基于传统研究方法或神经网络技术的单项预测方法.为提高旅游需求预测的精度,文章提出一种基于BP神经网络和ARIMA 混合模型的游客量预洲方法.该方法能够同时考虑旅游统计数据的线性和非线性规律.以陕西省接待入境游客人数为例,采用本文提出的混合模型对其进行了综合分析与预测,预测结果表明混合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的.     

市民的狂欢节

青岛与啤酒之缘起于上个世纪初登州路老啤酒厂的建立.之后的百年里,啤酒成就了青岛的豪迈与激情,使这座城市的血液流动着啤酒的醇香.城与酒的不解之情,使青岛人以酒之名举办了盛大节日--青岛国际啤酒节.每年的黄金旅游季,啤酒节奏响城市狂欢的华丽乐章,震撼着璀璨夜空.     

基于灰色系统理论GM（1,1）模型的林芝旅游市场规模预测

旅游业是西藏林芝市的支柱产业,对林芝旅游市场规模进行预测具有重要的意义。基于2009-2016年林芝市旅游接待人数数据资料,利用灰色系统理论GM（1,1）模型对林芝市十三五期间旅游市场规模进行预测,并对其进行了残差检验、关联度检验和后验差检验,检验结果显示建立的GM（1,1）模型具有较高的精度,可以进行实际预测。预测结果表明林芝未来几年旅游业市场规模将呈现持续稳定增长的趋势。     

基于GM（1，1）模型的江西九江市国内旅游需求短期预测

本文依据2004—2010年江西省九江市国内旅游人数相关数据,建立GM（1,1）模型,对九江市国内旅游需求进行分析和短期预测。通过残差和后验差检验,模型精度较高,预测结果对旅游相关行业制定相关政策有一定的帮助。     

交通方式对旅游发展的影响研究——以环渤海旅游城市青岛、大连、秦皇岛为例

交通便捷与否对旅游经济的发展有重要影响。本文以环渤海城市青岛、大连、秦皇岛为例,从陆地、空中、水上交通三个方面,分析交通对旅游的影响。结果表明：旅游目的地城市公路路网密度与300km半径环城游憩圈交通连结度,是衡量陆地旅游交通发达程度的重要指标,旅游交通越发达,对旅游者尤其是近程旅游者的吸引力越强,接待能力越强。总体上看,陆地旅游交通发达程度从高到低依次为青岛、秦皇岛和大连,这与三地的游客与居民人数比位次十分一致。空中交通的薄弱,是制约秦皇岛入境及国内远程旅游发展的重要因素。加强秦皇岛、大连、青岛三个环渤海旅游城市水上旅游交通的发展,有利于增强对韩国、日本、俄罗斯等国入境旅游及江浙沪等东部沿海国内旅游客源的拓展,是未来海洋经济时代的一个重要发展方向。     

基于ARIMA模型的海南旅游者人数预测

根据历年海南接待旅游者人数相关数据,分析海南接待旅游者人数的长期趋势、季节性和随机扰动等特征,应用SPSS软件,建立ARIMA时间序列模型,对海南旅游者人数进行预测。     

基于UGC评论和TSE模型分析的海南旅游游客情感研究

以知名旅游网站游客2019—2022年对海南旅游文本评论为研究对象,将海南按照地理位置以及代表城市,划分为以琼海为代表城市的东部区域、以三亚为代表城市的南部区域、以儋州为代表城市的西部区域以及以海口为代表城市的北部区域4个区域,运用TSE（旅游情感评估）模型对样本进行分析,获得海南旅游游客的情感表现。运用Gephi对评论的高频词进行提取及游客情感画像。研究发现：游客对海南旅游的评论文本中正面评论占比高,均带有较强的积极情绪;游客均表现出对人文类旅游资源的兴趣,比自然资源更能激发游客的正面情绪;与4个区域中的高频词“文化”相关联的节点之间有很大差异,彼此互不相同。最后结合研究结果,对海南旅游营销提出3点建议。     

污染设备月度装船量时间序列分析

本文利用SAS软件对季节性非平稳时间序列进行模型的估计,并做出一定的预测。通过对所给原始数据合理的分析处理,这一时间序列进行一系列的模型识别和拟合以及相关的检验,找到一种最适当的模型。从而进行有效的预测,同时也为公司管理层提供客观正确的决策方案。     

新啤酒城365天精彩不断

有人说:青岛有两种色彩最美,一种是大海蓝色的浪花,一种是啤酒金色的泡沫。而许多游客也正是通过这两种色彩走进青岛、认识青岛的。每年8月,当啤酒浓郁醇厚的麦香味飘散在城市的每一个角落,便预示着啤酒节的如约而至。如同青岛啤酒精心酿造的醇香一样,啤酒城为人们营造了一个充满激情的乐园。作为青岛国际啤酒节的主要举办地和重要载体,啤酒城这一激情的坐标对今日啤酒节的声名远扬有着突出而特殊的贡献。在啤酒节从最初的"自斟自饮"、"自娱自乐"逐     

基于ARIMA模型的深证指数分析及预测

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数,对其进行深入研究具有非常重要的意义。文中使用时间序列ARIMA模型对深证指数进行定量分析,以2009年7月1日到2010年6月30日的日深证指数收盘价格为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了ARIMA(6,1,6)模型,并对模型检验证明有效后,对未来数据进行了短期预测。     

基于计量经济学模型的福建省旅游收入影响因素分析

旅游业收入在整个福建省国民经济收入中占据越来越重要的地位。基于计量经济学模型,收集了2007—2017年间福建省旅游相关数据,并以福建省国内旅游收入为因变量,选取福建省接待国内旅游人数、来自国内游客人均消费、福建省居民消费价格指数、福建省公路通车里程和A级景区个数作为相应解释变量进行多元线性回归,继而检验参数,并进行逐步回归修正,最后得出结论:福建省接待的国内旅游人数和国内人均消费以及福建省居民消费价格指数是影响福建省国内旅游收入最主要的因素,并基于此提出福建省提高旅游收入的建议措施。     

一颗镶嵌在人间的璀璨明珠--张家界

张家界是一座神迷的城市,因拥有我国第一个国家森林公园而成名。从1988年建市至今只有短短的18年时间,张家界便由当初的“养在深闺人未识”一举成为举世瞩目的旅游胜地。特别是经过两次匠心独运的特技飞行表演,张家界更是名声远播。慕名前来的中外游客络绎不绝,旅游人数一路飙升。游客人数从2000年起就盖过名满天下的黄山,2005年竟又超过久负盛名的桂林,一跃成为我国旅游城市的魁首。迷幻般的张家界,其神奇的魅力在哪里?     

ARMA模型在西藏自治区GDP预测分析中的应用

该文以西藏自治区1978～2011年的地区生产总值时间序列为具体的分析对象,通过对数据的平稳化处理,在此基础上建立自回归移动平均模型（ARMA模型）。用Eveiws软件拟合ARMA模型并做预测分析。     

节日青岛 一座热闹的城市

<正>一座著名城市必有一个著名节庆;一个著名节庆必然催生一座著名城市。走进8月,青岛成为一座热闹的城市。从海洋节到沙滩节、从啤酒节到帆船周……精彩缤纷的节日,一个接着一个;欢愉饕餮的盛宴,一场接着一场。节庆,俨然成为这座滨海名城从"红瓦绿树、碧海蓝天"走向"现代国际化大都市"的标志,成为青岛城市文化的象征之一。它们,共同创造出一座别样的青岛,热情洋溢、激情四射、魅力时尚,让人不由自主爱上这个季节、爱上青岛。     

城市旅游形象感知对游客行为的影响研究——以广东河源市为例

在国内外学者对城市旅游形象以及游客行为研究的理论基础上,本文以广东省河源市为研究对象,通过问卷调查获得游客对河源市城市旅游形象感知的影响因素,并构建这些因素对游客行为的结构方程模型。通过对河源市游客进行实地调研,获得一手数据,并用获得的有效数据进行探索性因子分析和验证性因子分析,以验证所获得数据的有效性和可靠性。通过用所获得的数据构建城市旅游形象对游客行为意图的结构方程模型,得出以下研究结果:在河源城市旅游形象的六个影响因素中,自然环境、旅游设施、旅游服务水平以及经济政治环境对游客行为意图具有显著的正向影响;此外,城市旅游形象的六个影响因素对游客行为意图的影响效应是不同的。最后,笔者还对研究的不足和未来研究方向做了探讨。     

海南省旅游统计数据的ARIMA模型预测分析和新冠肺炎疫情影响分析

以海南省旅游统计数据为基础，利用ARIMA模型，并结合新冠肺炎确诊人数进行预测分析。结果表明，海南省游客流量和旅游收入在新冠疫情下依然可以很大程度保持原有的增长趋势和季节性波动规律，但两组数据表现略有不同。新冠肺炎疫情对海南省旅游统计数据的影响体现在两个方面，一方面是新冠肺炎疫情严重程度与旅游统计数据存在明显此消彼长的关系，另一方面是新冠肺炎疫情主要对旅游统计数据中的游客流量产生了较大影响。可以得出政策启示：政府要做好疫情防控和让民众对旅游业持有信心，要随着疫情发展弹性放开或收紧旅游业，还要对需求侧进行扶持和对供给侧进行创新。     

基于多元回归模型的中国旅游收入影响因素研究

目前我国旅游业处于重要战略机遏期,探究我国旅游收入的影响因素对保持其平稳较快增长的发展极为重要。通过建立国内和国际的旅游收入多元回归模型,对1992-2011年中国旅游业的相关数据进行对比分析。结果表明,旅游饭店是国内和国际旅游收入共有的影响因素;而国际航线是影响国际旅游收入的主要因素;同时验证了其他研究中提出的国内旅游人数和人均可支配收入对国内旅游收入存在显著正向影响的观点;在发展变化上,国内旅游从传统观光型向现代多样型转变,而国际旅游则形成游客多国性和地域广阔性之势。最后,提出建立旅游产业体系、刺激旅游消费等增加中国旅游收入的对策建议。