應用不同季節性處理方法於六亞太經濟體旅遊需求預測

Forecasting Tourism Demand in Six Asian-Pacific Economies with Different Seasonal Modeling

洪世昕(Shi-Xin Hong)

指導教授 ： 邱鳳臨

國立臺灣大學/社會科學院/國家發展研究所/碩士(2011年)

https://doi.org/10.6342/NTU.2011.10961

摘要

像是Box 與 Jenkins (1970) 所提過的相乘季節模型或者像是有季節虛擬變數與常數的自迴歸-移動平均模型皆可被應用於時間數列預測。在前一種模型中，可對時間數列變數取季節差分與一階差分。在後一種模型中，可對時間數列變數取一階差分。Franses (1991) 曾提過這兩種模型。有許多種模型可被應用於旅遊需求預測，衡量並比較不同模型的預測表現甚為重要。本文應用相乘季節自迴歸整合移動平均以及納入月份虛擬變數及常數之自迴歸整合移動平均於對六亞太經濟體的旅遊需求的預測，此研究欲去衡量並比較這兩種模型的預測表現。在本文的例子中，實證研究顯示了這兩種模型的預測表現並顯示相乘季節自迴歸整合移動平均的表現優於納入月份虛擬變數及常數之自迴歸整合移動平均的表現。

關鍵字

季節性 ； 旅遊需求預測 ； 相乘季節自迴歸整合移動平均 ； 納入月份虛擬變數及常數之自迴歸整合移動平均 ； 亞太經濟體

並列摘要

無資料

並列關鍵字

Seasonality ； Tourism demand forecasting ； Multiplicative seasonal ARIMA ； ARIMA with monthly dummy variables and a constant ； Asian-Pacific economies

參考文獻

王心怡 (2004)。臺灣地區遊憩需求預測之分析。國立臺灣大學國家發展研究所碩士論文。

陳奕均 (2005)。歐美及澳紐地區對台灣之旅遊需求預測。國立臺灣大學國家發展研究所碩士論文。

張家瑄 (2005)。亞洲地區對台灣旅遊需求之預測。國立臺灣大學國家發展研究所碩士論文。

Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1970). Time series analysis: Forecasting and control. San Francisco: Holden-Day.

Box, G. E. P., & Pierce, D. A. (1970). Distribution of residual autocorrelations in autoregressive-integrated moving average time series models. Journal of the American Statistical Association, 65(332), 1509-1526.