Search results

Given that the use of Google Trends data is helpful to improve forecasting performance, this study aims to investigate whether the precision of forecast combination can benefit from the use of Google Trends Web search index along with the encompassing set.

Grey prediction models generate single-model forecasts, while Google Trends index serves as an explanatory variable for multivariate models. Then, three combination sets, including sets of univariate models (CUGM), all constituents (CAGM) and constituents that survive the forecast encompassing tests (CSET), are generated. Finally, commonly used combination methods combine the individual forecasts for each combination set.

The tourism volumes of four frequently searched-for cities in Taiwan are used to evaluate the accuracy of three combination sets. The encompassing tests show that multivariate grey models play a role to be reckoned with in forecast combinations. Furthermore, the empirical results indicate the usefulness of Google Trends index and encompassing tests for linear combination methods because linear combination methods coupled with CSET outperformed that coupled with CAGM and CUGM.

With Google Trends Web search index, the tourism sector may benefit from the use of linear combinations of constituents that survive encompassing tests to formulate business strategies for tourist destinations. A good forecasting practice by estimating ex ante forecasts post-COVID-19 can be further provided by scenario forecasting.

To improve the accuracy of combination forecasting, this research verifies the correlation between Google Trends index and combined forecasts in tourism along with encompassing tests.

過去的研究顯示 Google 搜尋趨勢資料有助於改善旅遊需求預測的準確度，本研究就此進一步探討 Google 搜尋趨勢網頁搜尋指標與涵蓋性檢定的使用對於組合預測準確度所造成的影響。

本研究以 Google 搜尋趨勢指標做為多變量灰色預測模式的解釋變數，並以單變量與多變量灰色模式產生各別預測值。在分別產生由所有的單變量模式 (CUGM)所有的模式 (CAGM), 以及經過涵蓋性檢定所留存下來之模式 (CSET) 所組成之集合後，就各別的組合集以常用的組合方法產生預測值。

以台灣的四個熱搜旅遊城市的旅遊人數進行三個組合集的預測準確度分析。涵蓋性檢定顯示多變量灰色模式在組合預測中扮演重要的角色，而結果亦呈現線性組合方法在 CSET優於在 CUGM 與 CAGM 的準確度，突顯搜尋趨勢指標與涵蓋性檢定對於線性組合方法的有用性。

藉由 Google 搜尋趨勢網頁搜尋指標與涵蓋性檢定，旅遊部門應可透過線性組合方法的預測規劃旅遊目的地的經營策略。新冠疫情下於各季的事前預測亦可結合情境預測具體呈現。

為提升組合預測在旅遊需求的預測準確度，本研究結合涵蓋性檢定以分析 Google 搜尋趨勢指標與組合預測準確度之間的關聯性。

旅遊需求,涵蓋性檢定,Google 搜尋趨勢,灰色預測,組合預測

研究型论文

Dado que el uso de los datos de Google Trends es útil para mejorar la precisión de las predicciones, este estudio examina si el uso del índice de búsqueda web de Google Trends combinado con la agregación de relevancia puede mejorar la precisión del predictor.

El modelo predictivo gris genera predicciones bajo un único modelo, mientras que el modelomultivariado utiliza el indicador Google Trends como variable explicativa. Se generaron tresensamblajes generales, incluido el Modelo armónico único (CUGM), los ensamblajes de todos loscomponentes (CAGM) y la prueba de presencia de componentes con predicción (CSET). Laspredicciones individuales encada grupo luego se combinan utilizando métodos de correlación deuso común.

Utilizando el número de turistas en las cuatro ciudades más investigadas de Taiwán, los tresgrupos combinados se clasificaron según su precisión. Las pruebas incluidas muestran que losmodelos multivariados en escala de grises son importantes para la predicción. Además, losresultados de las pruebas muestran que el índice de Google Trends y las pruebas que incluyenmétodos de suma lineal son útiles porque los métodos combinados con CSET funcionan majorque los métodos combinados con CSET. CAGM y VCUG.

La industria de viajes puede usar el índice de búsqueda web de Google Trends para desarrollarestrategias comerciales para atracciones basadas en un conjunto lineal de componentes.

Con el objetivo de mejorar la precisión de los pronósticos agregados, este estudio investiga larelación entre el índice de tendencias de Google y las expectativas generales de viaje junto con laevidencia global.

Demanda de viajes, Experiencia global, Tendencias de Google, Predicción gris

Trabajo de investigación

This study aims to address three important issues of combination forecasting in the tourism context: reducing the restrictions arising from requirements related to the statistical properties of the available data, assessing the weights of single models and considering nonlinear relationships among combinations of single-model forecasts.

A three-stage multiple-attribute decision-making (MADM)-based methodological framework was proposed. Single-model forecasts were generated by grey prediction models for the first stage. Vlsekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje was adopted to develop a weighting scheme in the second stage, and the Choquet integral was used to combine forecasts nonlinearly in the third stage.

The empirical results for inbound tourism in Taiwan showed that the proposed method can significantly improve accuracy to a greater extent than other combination methods. Along with scenario forecasting, a good forecasting practice can be further provided by estimating ex-ante forecasts post-COVID-19.

The private and public sectors in economies with high tourism dependency can benefit from the proposed method by using the forecasts to help them formulate tourism strategies.

This study contributed to presenting a MADM-based framework that advances the development of a more accurate combination method for tourism forecasting.

針對旅遊需求預測, 本研究就降低對於資料統計性質的要求、模式的重要度評估, 以及各別預設值間存在的非線性關係等三項重要議題建立組合預測的研究框架。

研究方法以多屬性決策分析為基礎, 在實作上以灰色預測模式產生各別預測值、以 VIKOR 為模式發展加權方案, 再使用模糊積分以非線性方式組合預測值。

以台灣的入境旅遊需求進行分析, 並與其他組合方法相較, 發現所提出方法的預測準確度顯著較佳。與情境預測結合下, 研究結果亦可呈現新冠疫情下於各季的事前預測。

對旅遊具有高度依賴的經濟體, 所提出方法所產生的預測值有助於其公部門與私部門規劃旅遊策略。

組合預測在旅遊需求的預測上有其研究價值。本研究在旅遊預測議題提出以多屬性決策分析為基礎之框架, 在推進具高準確率組合方法的發展上作出貢獻。

La combinación de pronósticos en este estudio abordó tres cuestiones importantes para la situación del turismo: Reducir las restricciones que surgen con respecto a las estadísticas de datos disponibles, evaluar los pesos con un solo pronóstico, y considerar las relaciones no lineales entre las combinaciones con un único modelo de pronóstico.

Se propuso un marco metodológico de tres etapas basado en MADM. Un solo pronóstico fue generado mediante modelos de predicción grises para la primera etapa. Se aplicó VIKOR para desarrollar un esquema de ponderación en la segunda etapa, y la integral de Choquet se usó para combinar los pronósticos de manera no lineal en la tercera etapa.

Los resultados empíricos de la demanda turística entrante en Taiwán mostraron que el método propuesto puede mejorar efectivamente la precisión en mayor medida que otros métodos combinados. Una buena práctica del pronóstico puede proporcionar aún más, mediante las previsiones y la estimación exante de pronósticos posteriores al COVID-19.

Los sectores públicos y privados de las economías con alta dependencia del turismo pueden beneficiarse del método propuesto al usar los pronósticos para ayudarlos a formular estrategias turísticas.

Este estudio contribuye a presentar un marco basado en MADM que avanza en el desarrollo de un método de combinación más preciso para la previsión del turismo.

The high-speed rail network can lead to the transformation of the tourism industry, as well as the regional economy. In the present study, a reasonable method was developed to assess the contributions of high-speed rail network to the development of tourism and economy in a Chinese region known as the “1 + 8” city tourism circle.

The method proposed here combines not only tourism revenue but also regional economy in a MGM (1, n) gray model, and it studies the tourist and economic output of this tourism circle before and after the high-speed rail network’s construction using an advanced “with and without comparison” method.

By using this method, the accuracy of the prediction of the contribution rate of high-speed rail network is improved. We found that in the “1 + 8” city tourism circle, the high-speed rail network positively contributes to increase of the tourism arrival and tourism revenue. Furthermore, regional economy significantly grows under the impact of the high-speed rail network.

The “1 + 8” city tourism circle is studied as a closed system in this paper, and the authors focus on the economic associations between the cities in the circle by ignoring the impact from outside this circle. This treatment means, simplifies and enables the feasibility of this study, but it virtually leads to the deviation of outcomes between this study and the practical.

For theoretical values, by studying a normal Chinese inland region, this study reconfirmed the positive impact of high-speed railway empirically. In the meantime, this study developed an improved method by introducing gray theory models to “with and without comparison” method to calculate the contribution of high-speed railway to the regional tourism and economy development. Such method simultaneously incorporates the indexes of regional tourism income and regional GDP simultaneously. It is direct and convenient as it can achieve accuracy requirements using only a small amount of data, and it reconciles more with reality by considering the interaction of the outcomes of tourism and economy.

For practical values, using the proposed method, a direct and convenient calculation of the contributions of high-speed railway to many other regions can be achieved if the data of the outcomes of tourism and economy can be obtained. In such a way, the regions that really need high-speed railway to stimulate their development can be distinguished from regions whose high-speed railway is under blind construction. Thus, the government may take actions to reassess some uneconomic high-speed railway projects without discouraging the construction of high-speed railway in other regions. The authors believe that this is important not only for China but also for many other countries with high-speed railway projects.

This study develops a reasonable method of assessing the contribution of high-speed rail to regional tourism and economic development. Using this method, this study confirmed that high-speed rail indeed positively impacts the regional development.

抽象

高速铁路（HSR）网络可以带动旅游业乃至区域经济的转型。本研究构建了一个合理的方法来评估高铁网络对中国 “1+8” 城市旅游圈的旅游产业和区域经济发展的贡献。

本文提出的方法将旅游收入和区域经济的指标结合在一个MGM（1，n）灰色模型中，并采用先进的 “有无比较法” 来研究高铁网建设前后该旅游圈的旅游和经济产出。

利用该方法，可更精准地预测高速铁路网的贡献率。研究发现，在“1+8” 城市旅游圈中，高铁网络对游客到访量和旅游收入的增加起到了积极的促进作用。此外，在高铁网络的影响下，区域经济得到了显著增长。

本文将 “1+8” 城市旅游圈作为一个封闭的系统进行研究，忽略了外部因素的影响，而重点研究旅游圈内城市之间的经济联系。这种处理方法简化了本研究的过程，增加了研究的可行性，但实际上导致了本研究结果与现实存在偏差。

就理论上而言，本文通过对一个典型的中国内陆地区展开研究，从经验上重新确认了高速铁路的积极影响。同时，将灰色理论模型引入到“有无比较法” 中，提出了一种改进方法，用以计算高速铁路对区域旅游业和经济发展的贡献。该方法同时结合了区域旅游收入和GDP指标，十分直接方便，只需要少量数据就可以达到准确的要求；并且由于它考虑到了旅游业和经济的相互作用，更符合实际。

就实用价值而言，只需获得旅游业和经济成果的数据，即可利用该方法直接方便地计算高铁对众多其他地区的贡献。这样一来，就可以将真正需要高铁来刺激发展的地区与盲目建设高铁的地区区分开来。由此，政府可以对一些不经济的高速铁路项目进行重新评估，而不妨碍其他地区的高铁建设。笔者认为，这对中国乃至其他许多国家的高铁项目建设来说是很重要的。

本研究提出了一种合理的方法来评价高铁对区域旅游业和经济发展的贡献。利用这一方法，本研究证实了高铁确实对区域发展产生了积极的影响。

Resumen

La red de ferrocarril de alta velocidad (HSR) puede liderar la transformación de la industria turística, así como la economía regional. En el presente estudio, se ha desarrollado un método para evaluar las contribuciones de la red ferroviaria de alta velocidad, en el desarrollo económico en una región China conocida como el círculo de turismo urbano “1+8”.

El método que se propone combina, no solamente los ingresos por turismo, sino también la economía regional en un modelo MGM (1,n) gris, y estudia la producción turística y económica de este círculo turístico, antes y después de las construcción de la red ferroviaria de alta velocidad utilizando un método “con y sin comparación”.

Usando este método, se mejora la predicción de la tasa de contribución de la red de alta velocidad. Nosotros descubrimos que en el círculo “1+8”, la red ferroviaria de alta velocidad contribuye positivamente al aumento en la llegadas de turistas y los ingresos por turismo. Además, la economía regional, crece significativamente bajo el impacto de esta red.

En este artículo, el círculo de turismo urbano “1+8”, se estudia como un sistema cerrado, se enfoca en la asociación económica entre las ciudades, pero ignorando el impacto desde fuera. Este tratamiento significa simplificar y habilitar la viabilidad de este estudio, pero prácticamente conduce a la desviación de los resultados entre este estudio y la practica.

El valor teórico, estudiando una región normal del interior de China, reconfirma el impacto positivo del ferrocarril de alta velocidad. Mientras tanto, este estudio desarrolla un método mejorado, introduciendo los modelos de “teoría gris” en los métodos “con y sin comparación”, para el calculo de la contribución del ferrocarril de alta velocidad en el desarrollo de la economía regional y turística. Además y simultáneamente, el método incorpora los índices de ingresos del turismo regional y el PIB. Esto es directo y conveniente, ya que puede cumplir con los requisitos de precisión, usando solamente una pequeña cantidad de datos, y concilia más con la realidad considerando la interacción del resultado del turismo y economía.

Para los valores prácticos, usando el modelo propuesto, se puede lograr un cálculo directo y conveniente de las contribuciones del ferrocarril de alta velocidad a muchas otras regiones, y se pueden obtener datos del impacto del turismo y la economía. De esta manera, las regiones que realmente necesiten el ferrocarril de alta velocidad para estimular su desarrollo, se podrán diferenciar de aquellas otras que lo planteen a ciegas. Por lo tanto, los gobiernos deberían tomar acciones para reevaluar algunos proyectos ferroviarios de alta velocidad ineficientes, sin desalentar la construcción de los mismos en otras regiones. Los autores creen que esto no sólo es importante para China, sino también para muchos otros países con proyectos de ferrocarriles de alta velocidad.

Este estudio desarrolla un método razonable de evaluación de la contribución del ferrocarril de alta velocidad, en el desarrollo de la economías regionales y turísticas. Usando este método, este estudio confirma que el ferrocarril de alta velocidad añade impactos positivos en el desarrollo regional.