کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1013625 1482662 2015 7 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Common trends in international tourism demand: Are they useful to improve tourism predictions?
ترجمه فارسی عنوان
روندهای مشترک در تقاضای بین المللی گردشگری: آیا آنها برای بهبود پیش بینی های گردشگری مفید هستند؟
کلمات کلیدی
تقاضای گردشگری، پیش بینی، چند متغیره، خروجی چندگانه، شبکه های عصبی مصنوعی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی مدیریت، کسب و کار و حسابداری گردشگری، اوقات فراغت و مدیریت هتلداری
چکیده انگلیسی


• We incorporate existing common trends in tourist arrivals from all visitor markets to a specific destination in NN models.
• We assess three NN models in a multiple-input multiple-output (MIMO) setting.
• We find that hybrid models such as RBF NN outperform MLP and the Elman networks.
• MIMO settings prove useful when the evolution of tourist arrivals from visitor markets share a common trend.
• We find no significant differences when additional lags are incorporated in the models.

This study evaluates whether modelling the existing common trends in tourist arrivals from all visitor markets to a specific destination can improve tourism predictions. While most tourism forecasting research focuses on univariate methods, we compare the performance of three different Artificial Neural Networks in a multivariate setting that takes into account the correlations in the evolution of inbound international tourism demand to Catalonia (Spain). We find that the multivariate multiple-output approach does not outperform the forecasting accuracy of the networks when applied country by country, but it significantly improves the forecasting performance for total tourist arrivals.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Tourism Management Perspectives - Volume 16, October 2015, Pages 116–122
نویسندگان
, , ,