中国旅游服务贸易影响因素研究

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1、西北师范大学硕士学位论文中国旅游服务贸易影响因素研究(SARIMA)、带干扰分析的自回归移动平均法。在有干扰因素的情况下，SARIMA方法预测效果最好。然而Smeraletal.(2005)通过实证研究发现天真法1反而优于自回归移动平均法(ARIMA)和季节性自回归移动平均法(SARIMA)。多因素自回归移动平均法(MARIMA)是相对于自回归移动平均法,它是在自回归移动平均法原有的基础上增加额外的信息以期待获得更佳的预测效果。GohCarey&LawRob(2005)研究表明融合季节性的多因素自回归移动平均法(SMARIMA)优于其他的时间序列模型；而Gustavsson(2

2、001)却发现多因素自回归移动平均法(MARIMA)没有单因素自回归移动平均法效果好，ChuFonglin(1998)在通过Theil’sU的检验比较发现，在天真1、天真2、指数平滑(ES)、回归模型(L)、正弦波动时间序列非线性回归、单因素自回归移动平均法(ARIMA)、多因素自回归移动平均法(MARIMA)几个模型中，单因素自回归移动平均法(ARIMA)预测效果最为理想。向量自回归(VAR)和广义条件异方差模型(GARCH)也在旅游需求预测上取得了广泛的应用，MargaridaDeMello(2001)用受限制的集成向量自回归模型、AIDS(AlmostIdealDeman

3、dSystem)来分析英国旅游者的长期旅游需求行为和对目的地市场份额进行预测，并发现VAR模型具有良好的预测能力。Wong&Song(2006)通过引进限制条件而提出贝叶斯向量自回归模型(BayesianVAR)，而比单一的向量自回归模型有更好的预测精度。Chan，Limetal.(2005)建立三个多变量GARCH模型来检验不同因素对澳大利亚旅游市场的冲击。Sakai,Brownetal.(2000)用面板数据来分析日本的旅游倾向，Naude&Saayman(2005)用面板数据进行回归分析了非洲43个国家的入境旅游需求。（3）人工智能方法GohCarey&LawRob(20

4、03)运用粗糙集理论对香港的10大客源国的旅游需求做了预测，并发现其准确率达到87.12%。Montserratetal.(2005)用结合跃迁概率矩阵的遗传算法来进行旅游需求预测，通过研究发现这种组合模型比单一的遗传算法具有更好的预测精度。Chao-HungWang(2004)用模糊时间序列、灰色模型和马可夫链改进模型对台湾的旅游做了预测，并通过误差分析发现模糊时间序列适合于香港到台湾的预测，灰色模型更适合于美国和香港到台湾的入境旅游预测，而马可夫链改进模型更适合于德国到台湾的旅游需求估计。RobLaw&NormanAu(1999)运用了神经网络、天真1、多元回归(MR)、指

5、数平滑和移动平均5种不同方法对日本到香港的旅游进行预测，并对这5种方法进行了误差4西北师范大学硕士学位论文中国旅游服务贸易影响因素研究检验比较发现神经网络模型在预测精度、标准化相关系数上显然优于其他模型，同时他们还通过对比非参数M-U统计值在0.05显著水平下的显著性比较也发现神经网络有明显的优势。Kuan-YuChen&Cheng-HuaWang(2007)[22]用结合遗传算法的支持向量回归，人工神经网络，ARIMA对旅游进行预测，并对这三种模型的MAPE、NMSE进行比较分析，发现结合遗传算法的支持向量回归效果更好。Fong-LinChu(2003)用1989-1990年

6、世界各地到新加波的数据建立预测模型，并将预测精度与前人的研究进行了对比，发现三次多项式的预测精度优于简单线性回归和天真方法，但比正弦波非线性模型、ARIMA和组合预测模型稍逊一筹。Coshall(2000)用光谱分析(Spectralanalysis)发现从英国以航空和水运的方式到法国、荷兰、比利时的旅客流量存在着季节性而未表现出明显的周期性。2．服务贸易的决定问题，主要集中在讨论比较优势理论是否适用于服务贸易。美国经济学家G·Feketekuty(1988)认为，服务贸易有诸多与商品贸易不同的特点，包括：(1)服务贸易是劳动活动和货币的交换，不是物品和货币的交换；(2)服务的

7、生产和消费同时发生，不能储存；(3)服务贸易的统计方式与商品贸易不同，国际服务贸易的统计在各国国际收支平衡表中显示而在各国海关进出口上没有显示。服务贸易的无形性决定了国际贸易原理不适用于服务贸易。赞成这一观点的还有samPsoll(1985)和sllape(1985)，他们认为会出现服务的生产者与消费者时空存在的一致性，那么就有可能出现生产者的跨国移动，其实质就是生产要素的国际移动。而H一O理论的基本前提假定之一“没有要素的国际流动”就限制了服务贸易，由于这一假定，该理论不适用于服务贸易。R