本文作者：黄秀娟；张燕；林凤柳；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2007年35期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：指数平滑技术(ES)和综合自回归移动平均技术(ARIMA)是当前国际上利用单变量时间序列进行旅游需求预测的两种重要的预测技术。本文利用中国四大入境旅游客源国日本、英国、美国、澳大利亚到中国的年旅游人数数据,对二种预测方法的事后预测效果进行了比较。结果显示,对于日本和美国两个国家的入境旅游人数,指数平滑技术的预测效果优于综合自回归模型;而对于英国和澳大利亚两个国家,指数平滑技术的预测效果劣于综合自回归模型。
【论文正文预览】：一、研究回顾准确的旅游需求预测对于旅游部门的产品开发具有重要意义。从当前的研究看,单变量时间序列模型是定量预测旅游需求的一种重要方法。单变量的时间序列预测模型又分化出多种,主要包括移动平均模型、自回归模型、指数平滑模型、综合自回归移动平均模型。自20世纪80
【文章分类号】：F591;F224
【稿件关键词】：旅游需求预测EMARIMA
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【稿件标题】：[spss arima模型预测论文]ES和ARIMA旅游需求模型预测效果比较
【作者单位】：
【发表期刊期数】：《商场现代化》2007年35期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：黄秀娟；张燕；林凤柳；

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