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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/16605| 標題: | 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 |
| 作者: | Shi-Xin Hong 洪世昕 |
| 指導教授: | 邱鳳臨 |
| 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, Seasonality,Tourism demand forecasting,Multiplicative seasonal ARIMA,ARIMA with monthly dummy variables and a constant,Asian-Pacific economies, |
| 出版年 : | 2011 |
| 學位: | 碩士 |
| 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。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/16605 |
| 全文授權: | 未授權 |
| 顯示於系所單位： | 國家發展研究所 |
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