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基于RFA和Copula的海南旅游业及高尔夫产业预测

段永桓  
【摘要】:旅游业是海南省国际旅游岛的核心产业,为了进行更加科学的旅游规划设计(特别是对旅游业的投资决策),提高资产利用率,保证海南旅游业的健康蓬勃的发展,必须对海南旅游市场作出准确的预测:一是通过对各种影响因素的分析,进行预测(各种回归分析);另一种是通过自身的发展规律,进行预测(时间序列)。本文挑选影响旅游市场的关键因素,首次采用随机森林RFA法和Copula法,对海南旅游业进行预测;考虑到要把海南目前的以”观光旅游”为主,逐步转变为以”休闲旅游”为主,高尔夫旅游是重要因素,为此,本文还首次用非线性时间序列法,对高尔夫产业收入进行预测,具体如下: 首先找出影响海南旅游的主要因素:全国城镇居民人均可支配收入、固定资产投资、海南省酒店数量、公路通车、铁路通车里程、民航航线里程以及高尔夫球洞数量,再计算它们的Kendall秩相关系数和互信息指数,判断它们和旅游收入的相关性,再采用随机森林RFA法拟合它们之间的函数关系,然后计算各因素的影响程度,结果表明居民人均可支配收入影响最大,酒店数量次之。 然后,挑选最有影响力的因素,用Copulafa法拟合它们的概率分布,确定其相关结构为frank Copula,再结合RFA法的拟合函数,利用蒙特卡罗法预测出海南旅游收入的概率分布函数,计算出风险度量VaR和条件风险值。结果表明:2012年海南旅游收入超过295亿元的可能性为80%,而超过310亿元的可能性为20%。 对高尔夫产业的预测,是以海南博鳌亚洲论坛国际会议中心高尔夫球会每月收入为例,先对其对数差分数据进行独立性检验和非线性检验,再利用自相关函数和偏相关函数以及AIC准则,选择差分+ARMA(3,2)模型,用极大似然法估计参数,最后预测了博鳌高尔夫球会月收入均值和95%置信空间


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