基于RFA和Copula的海南旅游业及高尔夫产业预测

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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
中文摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-17页
    1.1 研究背景第7-12页
    1.2 研究目的和意义第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
    1.4 本文主要工作及创新之处第16-17页
第二章 预测的整体思路第17-25页
    2.1 预测方法概述第17-20页
    2.2 预测框架第20-25页
第三章 基于RFA的海南旅游产业发展影响因素分析第25-47页
    3.1 数据分析第25-27页
        3.1.1 指标选取第25-27页
        3.1.2 正态性检验第27页
    3.2 相关系数第27-36页
        3.2.1 相关系数简介第27-32页
        3.2.2 海南旅游收入与其它因素相关系数计算第32-36页
    3.3 基于RFA 随机森林法的相关性分析第36-43页
        3.3.1 回归树第36-38页
        3.3.2 随机森林算法第38-39页
        3.3.3 计算结果第39-43页
    3.4 本章小结第43-47页
第四章 基于Copula和RFA的海南旅游业预测第47-73页
    4.1 边缘分布拟合第47-55页
        4.1.1 自变量之间独立性检验第47-48页
        4.1.2 边缘分布类型确定及参数估计第48-55页
    4.2 Copula 拟合第55-65页
        4.2.1 Copula 简介第55-58页
        4.2.2 极大似然法第58-59页
        4.2.3 选取最优Copula第59-65页
    4.3 海南旅游业收入预测第65-72页
        4.3.1 海南旅游业收入概率分布的蒙特卡罗模拟第65-69页
        4.3.2 未来海南旅游业收入预测的风险度量计算第69-72页
    4.4 本章小结第72-73页
第五章 海南高尔夫产业收入时间序列预测第73-93页
    5.1 高尔夫产业收入预测的目的第73-75页
    5.2 数据来源及分析第75-79页
        5.2.1 数据来源第75-76页
        5.2.2 数据分析第76-79页
    5.3 模型选择、建立与预测第79-91页
        5.3.1 模型选择第79-87页
        5.3.2 模型建立与预测第87-91页
    5.4 本章小结第91-93页
第六章 总结和展望第93-98页
    6.1 研究总结第93-94页
    6.2 研究展望第94-98页
        6.2.1 积极开展高尔夫旅游经济第94-95页
        6.2.2 建立国际购物中心第95-96页
        6.2.3 着力发展节庆会展旅游产业第96-97页
        6.2.4 推进重点旅游区点开发第97-98页
参考文献第98-105页
攻读博士学位期间的研究成果第105-106页
致谢第106页
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