Ứng Dụng Mô Hình Chuỗi Thời Gian SARIMA Và Mạng Thần Kinh Nhân tạo ANN dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam
Du lịch Việt Nam đã và đang trở thành ngành kinh tế mũi nhọn của đất nước, được xem là “Ngành công nghiệp không khói” và đóng góp khoản thu lớn vào ngân sách nhà nước. Tuy nhiên, tiềm năng phát triển du lịch còn rất to lớn trong khi chúng ta chưa thể khai thác và tận dụng hết. Khi cách mạng công ngh...
Lưu vào:
| Tác giả chính: | , , |
|---|---|
| Định dạng: | Bài trích |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Thông tin xuất bản: |
Học viện Tài chính
2019
|
| Chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://thuvienso.bvu.edu.vn/handle/TVDHBRVT/19768 |
| Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
| Tóm tắt: | Du lịch Việt Nam đã và đang trở thành ngành kinh tế mũi nhọn của đất nước, được xem là “Ngành công nghiệp không khói” và đóng góp khoản thu lớn vào ngân sách nhà nước. Tuy nhiên, tiềm năng phát triển du lịch còn rất to lớn trong khi chúng ta chưa thể khai thác và tận dụng hết. Khi cách mạng công nghiệp 4.0 sắp tới, việc dự báo lượng khách quốc tế đến nước ta thực sự có ý nghĩa đối với các nhà quản lý, các nhà đầu tư để có kế hoạch phát triển bền vững. Nghiên cứu sử dụng phương pháp luận Box-Jenkins để xây dựng mô hình ARIMA theo mùa (hay còn gọi là SARIMA) và mô hình mạng thần kinh nhân tạo cho dự báo lượng khách quốc tế đến Việt Nam dựa trên số liệu công bố hàng tháng của Tổng cục Du lịch Việt Nam với 101 quan sát. Kết quả cho thấy mô hình SARIMA (12,1,1) (1,1,3)12 và ANN-12-29-1 là phù hợp nhất cho dự báo. Khi so sánh dự báo trong mẫu hai mô hình này với nhau thì mô hình ANN có kết quả tốt hơn. |
|---|