Tourism Forecast(관광 예보)란 무엇입니까?
Tourism Forecast 관광 예보 - This study also contributes to the tourism forecasting literature by presenting the first attempt to evaluate the applicability and effectiveness of the LASSO-MIDAS model in tourism demand nowcasting. [1] However, reviews on the recent development of Internet data in tourism forecasting remain limited. [2] lasso model and elastic net) in tourism forecasting and to explore various daily big data indicators across platforms as predictors. [3] Tourism forecasting literature addressed the effects of shocks in contexts characterized by a predictable route to recovery. [4] Tourism forecasting can lead to an important element in tourism industry to ensure that each investment by individuals, companies and government is profitable. [5] Tourism forecasting has been a focal point of tourism research over the past few decades as a result of the corresponding rapid development and expansion of the tourism industry. [6] ,Google Trends data use in tourism and hospitality research has increased significantly from 2012 to 2017, mainly for tourism forecasting/nowcasting; knowing the interest of users’ searches for tourist attractions or destinations; showing the relationship between the official tourism statistics and the search volume index of Google Trends; and estimating the effect of one event on tourism demand. [7] Tourism forecasting is a significant tool/attribute in tourist industry in order to provide for careful planning and management of tourism resources. [8] Tourism forecasting is one of the longest standing areas in tourism economics research, with over half a century of history already. [9]또한 본 연구는 현재 관광 수요 예측에서 LASSO-MIDAS 모델의 적용 가능성과 효율성을 평가하기 위한 첫 번째 시도를 제시함으로써 관광 예측 문헌에 기여합니다. [1] 그러나 최근 관광예측에서 인터넷 데이터의 발전에 대한 검토는 제한적이다. [2] 올가미 모델 및 탄력적망) 관광 예측에서 예측 변수로 플랫폼 전반에 걸쳐 다양한 일일 빅 데이터 지표를 탐색합니다. [3] 관광 예측 문헌은 예측 가능한 회복 경로를 특징으로 하는 맥락에서 충격의 영향을 다루었습니다. [4] 관광 예측은 개인, 기업 및 정부의 각 투자가 수익성이 있는지 확인하는 관광 산업의 중요한 요소로 이어질 수 있습니다. [5] 관광 예측은 관광 산업의 급속한 발전과 확장의 결과로 지난 수십 년 동안 관광 연구의 초점이었습니다. [6] ,관광 및 호텔 연구에서 Google 트렌드 데이터 사용이 2012년에서 2017년 사이에 크게 증가했으며 주로 관광 예측/나우캐스팅에 사용되었습니다. 관광 명소 또는 목적지에 대한 사용자 검색의 관심 파악 공식 관광 통계와 Google 트렌드의 검색량 지수 간의 관계를 보여줍니다. 및 관광 수요에 대한 한 이벤트의 효과 추정. [7] 관광 예측은 관광 자원의 신중한 계획 및 관리를 제공하기 위해 관광 산업에서 중요한 도구/속성입니다. [8] 관광 예측은 이미 반세기가 넘는 역사를 가진 관광 경제학 연구에서 가장 오래된 분야 중 하나입니다. [9]