基于网络搜索数据的国内旅游客流量预测研究——以北京市国内旅游客流量为例

随着信息技术的快速发展,互联网成为用户获取资料和信息最快捷的途径之一。网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,反映了市场主体的行为趋势与规律,为研究社会经济行为提供了必要数据基础。本文以北京市旅游客流量为例,从游客的旅游行为角度建立理论概念框架,揭示了网络搜索数据与游客之间的相关关系。通过搜索相关关键词数据并合成搜索指数,实证了北京市搜索数据与月旅游客流量之间存在协整关系,并结合搜索指数与历史数据构建北京市旅游客流量预测模型。分析结果表明,相比于传统的自回归时间序列模型,本模型的预测2013年2月至4月连续3个月旅游客流量的平均绝对误差仅为5.08%,拟合优度高达97.23%。另外,该预测方法可以对北京市旅游客流量进行实时监控,且比国家旅游局的数据发布提前一个月左右。     

网络搜索对股票市场的预测能力:理论分析与实证检验

网络搜索数据记录了数以亿计的搜索关注与需求,为研究市场交易行为提供了必要数据基础。本文以股票市场为例,首先从微观的投资者行为视角建立一个理论框架,揭示了网络搜索与股票市场之间存在一定的先行——滞后关系。然后,在时差相关分析的基础上,根据经济含义将搜索数据合成为三类搜索指数:股民行动指数、市场行情指数、宏观形势指数。实证检验得出,搜索指数与上证指数年收益率正相关且存在协整关系。在长期趋势中,三类搜索指数分别每增加1个百分点,年收益率将增加0.22、0.56、0.83个百分点。进一步的Granger因果关系检验表明,搜索指数对上证指数年收益率具有显著的预测能力。     

“十二五”时期中国水利投资预测研究

基于1952—2009年的统计数据,运用自回归移动平均模型和多项式分布滞后模型对中国"十二五"时期的国内生产总值和水利投资额进行预测。实证结果表明:多项式分布滞后模型的预测效果比仅考虑当期经济发展水平对水利投资的影响所建立的传统线性预测模型更为理想;在此基础上,运用自回归移动平均模型可预测出中国"十二五"时期的水利投资额。     

长三角核心城市旅游产业空间溢出效应——基于空间计量模型的分析

以长三角地区的旅游产业为例,研究了产业发展中存在的空间溢出效应。选取了长三角核心城市作为样本,利用了2010-2016年旅游产业增加值的面板数据,构建了以距离为基础和以网络搜索次数为基础的空间权重矩阵;利用静态空间自回归模型和动态空间自回归模型分析发现,长三角核心城市之间的旅游产业存在明显的正向空间相关性,即空间溢出效应。     

股指期货与现货指数之间超前滞后关系研究

利用Granger因果检验和向量自回归协整模型对股指期货与现货指数之间的超前滞后关系进行研究,运用向量自回归协整模型(VAR)画出脉冲图,通过协整分析和脉冲响应分析确定了超前滞后时间。研究结果表明:沪深300股指期货对现货指数具有4~5分钟左右的超前现象;而沪深300现货指数对股指期货不具有超前效应。研究进一步证实了沪深300股指期货的价格发现功能,为机构投资者预测现货市场走势、套期保值和规避风险提供了重要的参考依据,对于进一步促进我国资本市场的发展完善具有现实意义。     

河北省旅游外汇收入时间序列建模及预测

本文在分析1984年至2011年河北省旅游外汇收入额年度数据的基础上,建立了旅游外汇收入额的ARMA(p,q)模型.首先针对序列的非平稳特征,对河北省旅游外汇收入额变量进行对数化处理,将时间序列的指数趋势转化为线性趋势,然后对序列继续进行差分处理,变成平稳序列,建立河北省旅游外汇收入时间序列的ARMA模型并对模型进行检验,最后将模型用于河北省旅游外汇收入的预测分析.实证结果表明:ARMA(1,1)模型提供了较准确的预测效果,可以用于未来的短期预测.     

基于百度搜索数据的区域经济指标预测模型研究

以广西为例研究网络搜索数据能否优化仅使用政府统计指标的区域经济预测模型。将网络搜索数据纳入区域经济指标的实时预测体系,以工业总产值和居民消费价格指数作为预测基准指标,以若干个百度搜索指标、政府统计指标和它们的不同组合作为解释变量,利用广西2012年1月—2017年12月间的数据构建ARIMA和ARDL两个系列的5种不同模型进行实证研究。研究结果表明引入网络搜索数据的模型比仅使用政府统计指标的传统模型能够更及时更精确地进行区域经济预测预警分析。     

基于ARIMA模型的武汉市就业状况预测

文章采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对武汉市1950-2005年的从业人员人数的数据进行时间序列分析,结果显示,ARIMA(2,1,2)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,就此可为武汉市社会保障部门提供可靠的参考依据.     

科技创新对就业的影响效应——基于总量和结构的视角

在文献综述和理论分析的基础上,构建了自回归分布滞后模型,并采用1995—2010年相关数据,通过单位根检验、协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析,实证检验了科技创新对我国就业总量和就业结构的影响。结果显示:我国科技创新总体上并未排斥就业,对就业量的总体效应为溢出效应,同时优化了就业结构。     

中国国际旅游收入的时间序列模型

季节哑变量回归模型、求和自回归滑动平均模型和自回归模型在预测中国国际旅游收入时各有优劣。用平均绝对百分比误差、均方根误差和均方根百分比误差三个指标来评估这三个模型,发现自回归模型的预测能力最好,并由此提出增加中国国际旅游收入的关键措施:导入区域旅游模式,提升旅游服务质量,加强旅游产品的国际促销,等等。