基于季节模型的入境旅游人数的时间序列分析与预测.pdfVIP

第 31卷 第 1期 吉 林 化 工 学 院 学 报 Vo1．31No．1 2014年 1月 JOURNALOFJILININSTITUTEOFCHEMICALTECHN0L0GY Jan． 2014 文章编号：1007-2853(2014)01-0101-04 基于季节模型的入境旅游人数的 时间序列分析与预测 张庆春，赵树魁，金玉子，范晓东 (吉林化工学院 理学院，吉林 吉林 132022) 摘要：利用时间序列分析方法对我国2003年 1月至2013年7月入境旅游人数序列进行实证分析 ，考虑 到序列的上升趋势和季节性，建立季节模型SARIMA(1，1，1)X(0，10) 经过模型拟合检验，表明模型 的误差率在 1％内，表明模型较优 ，进而预测了2013年8月-2013年 12月的入境旅游人数，可以为相关 的旅游部门更好的做好服务提供数据参考． 关 键 词：入境旅游人数；平稳性检验 ；季节性模型 中图分类号：029 文献标志码：A 旅游业是一个 以提供旅游产品和服务为主的 该序列具有以s为周期的周期特性．具有周期特 综合性产业，是国民经济的重要组成部分，它对提 性的序列称为季节时间序列，s为周期的长度，不 高综合、扩大就业等具有重要意义．其中入境旅游 同的季节时间序列会表现出不同的周期． 更已成为国家赚取外汇和解决就业的主要途径之 季节性时间序列模型是一种特殊的ARIMA 一 ． 作为有着丰富旅游资源和巨大旅游客源市场 模型，不同的是它的系数是稀疏的，即部分系数为 的中国，入境旅游发展前景十分广阔，因此研究入 零，所以对于乘积季节模型的阶数识别，基本上可 境旅游人数的发展变化的规律具有重要意义． 以采用 Box．Jenkins的方法 J，考察序列样本 自相 近年来，涌现出了不少学者都致力于这方面 关函数和偏 自相关函数，从而对季节性进行检验． 的研究工作，有徐雅琴等人的基于ARIMA模型对 中国入境旅游发展的预测研究¨，高扬等人的基 1 准备知识 于缺失数据的入境旅游人数时问序列分析 J，孙 玉环的中国入境旅游外汇收入季节调整实证分 定义 1．1 自回归一滑动平均 (ARMA)模 析 J，以及张宏梅等人的中国入境旅游者增长的 型 j．其表达式为 周期性波动 都取得了丰富的研究成果．本文考 f 一 咖1一1一… 一咖p￡一p 一眙f一1一… 一 虑到我国入境旅游人数具有上升趋势和季节性的 Oqe一 g 特点，建立季节性乘积模型来对我国入境旅游人 简记为 ARMA(P，g)其中P和g分别是 自回 数进行分析和预测，更好地揭示入境旅游人数的 归部分和滑动平均部分的阶数， (i=1，2，…， 变化规律． P)，Oj(j=1，2，…，q)分别是 自回归系数和滑动平 许多商业和经济时间序列都包含季节现象， 均系数． 时间序列会显示出周期变化的规律，这种周期性 定义1．2 自回归求和移动平均 (ARIMA) 是由于季节变化或其他物理因素所致，我们称这 模型__J： 类序列为季节性序列． (8)x=6(8)(1一B)置 =O(8) 季节性时间序列的重要特征表现为周期性． 定义 1．3 季节时间序列模型的一般表达 在一个序列中，如果经过 S个