旅游需求模型和预测的理论与混频实证研究：以中国香港特别行政区为例

Timely and accurate tourism demand analysis and forecasting are very important in tourism planning, policy formulation and investment decisions. The core of tourism demand forecast is the model specification that holistically reflects the characteristics of the tourism demand data available. The nonlinear mixed frequency model with appropriate mixed frequency factors is able to effectively achieve such a goal in real time settings. This project aims at both theoretically and empirically testing the usefulness of mixed frequency econometric methods in modeling and forecasting the demand for Hong Kong tourism from the following perspectives. First, mixed frequency data including relevant web search data will be collected, which will then be subject to the dimensional shrinkage and mixed frequency Granger causality test before model estimation and the forecasting performance of the estimated mixed frequency models would be evaluated. Secondly, the dynamic harmonic regression analysis together with the factor models will be used to generate combined forecasts with a view to improving both the long-term and short-term forecasting accuracy. Last but not the least, through decomposing the influencing factors of tourism demand and the forecasting errors of the models, the study will identify the sources of the forecasting errors, which will further suggest the ways in which the forecasting performance could be improved.

旅游产业规划和政策的制定，旅游行业投资决策都离不开及时、准确地旅游需求预测，其核心是正确的旅游需求预测模型的设定和对旅游需求所包含信息的诠释。非线性混频数据模型能够在无损信息的情况下，采用合理的混频因子模型的设定，尽可能多地攫取原始数据隐含的信息，是实时、精准地进行旅游需求分析与预测的有效方法。本项目以中国香港特别行政区为例，采用前沿的混频计量方法对旅游需求的理论和预测开展如下研究：首先，通过降维和混频因果关系检验的方法，筛选出有效的旅游需求影响因素的混频数据和高频网络舆情数据，构建混频因子模型及其扩展模型，对旅游需求进行分析与预测的比较实证研究；其次，通过动态谐波回归分析，从时域和频率、长期和短期等视角分析旅游需求的影响因素，并结合因子模型，组合预测方法来提高旅游需求预测的精度和稳健性。最后，从旅游需求成分分解和预测误差的成分分解的双重角度解析预测误差来源，改进现有旅游需求的分析和预测。

旅游需求及其影响因素间的数据频率不一致影响旅游需求预测精度和时效已经成为共识，项目就如何更为有效、及时地挖掘搜索引擎，旅客游记和社交网络平台上涌现并留存的大量旅游消费者行为习惯的高维高频数据信息，在改进和拓展现有旅游需求理论，构建适宜的混频数据模型，以及提高旅游需求的精确度和时效性等方面开展了大量的研究。.项目执行期间，项目组在旅游需求混频预报和预测的理论模型构建和混频实证研究方面均取得了较为丰硕的结果。主要可以概述为以下几个方面：一是以科学计量的方法梳理了旅游需求预测的脉络，获得了旅游需求预测热点研究主题和新兴发展趋势的知识图谱，并基于此进行了旅游需求影响因素的高频数据的挖掘和优化，此外还进行了旅游需求与其影响因素之间的时变参数和马尔可夫区制转移的实证研究；二是构建了香港月度旅游需求与季度经济增长的混频Granger因果关系检验，放松了传统同频Granger因果关系检验因依时性加总而产生的误差，从时变和长短期角度验证旅游与经济之间的假说，该方法是后续混频数据建模的基础；三是使用大规模网络搜索日数据，采用结合广义动态因子模型、惩罚回归等降维方法的高维混频数据模型，构建高维混频旅游需求预测模型，进行香港旅游需求的实时预报与短期预测，发现高维混频数据信息不仅可以提高旅游需求预报和预测的精度，还可以甄别并筛选出最为重要的旅游需求影响因素，为旅游需求预测提供了新的研究视角和实证经验；四是从旅游需求预测的季节性、趋势性和长短期波动特征等角度出发，对香港旅游需求的周期性、区制性和敏感性等特征进行了分析，并对旅游需求的态势、走势和拐点进行了预测，并特别关注突发事件对旅游需求及其预测的影响。总之，旅游需求模型和预测的理论与混频实证研究为香港旅游的宏观决策、中观管理和微观经营提供及时、准确和有效的资讯，为长期的旅游战略规划，以及相关行业的短期营销和定价策略提供了依据。