完整後設資料紀錄
DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.author | 廖哲瑋 | |
dc.contributor.author | 呂嘉祥 | |
dc.contributor.author | 凃凱妮 | |
dc.contributor.author | 林君涵 | |
dc.contributor.author | 許閔傑 | |
dc.contributor.author | 曾鴻儒 | |
dc.date | 97學年度 第二學期 | |
dc.date.accessioned | 2009-09-28T05:43:04Z | |
dc.date.accessioned | 2020-05-22T08:07:31Z | - |
dc.date.available | 2009-09-28T05:43:04Z | |
dc.date.available | 2020-05-22T08:07:31Z | - |
dc.date.issued | 2009-09-28T05:43:04Z | |
dc.date.submitted | 2009-09-28 | |
dc.identifier.other | D9560996、D9561067、D9527767、D9561377、D9561006、D9561320 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.lib.fcu.edu.tw/handle/2377/28722 | - |
dc.description.abstract | 台灣面臨了東南亞各國的競爭,尤其即將面臨來台觀光人數減少之危機,但危機也就是轉機,觀光業為能永續經營,應積極謀求改善策略。如何在國內觀光市場結構即將面臨重組之際,尋求台灣最理想的發展方向,實為台灣當前的重要課題。因此我們希望能夠應用課程所學之統計預測方法,加以適當分析,以期能預測出未來一年內來台旅遊觀光的人數,並希望這份報告能夠作為觀光局參考。 資料來源為AREMOS經濟統計資料庫,時間為西元1982年1月至2008年12月,並保留最後12筆做預測。首先描述時間序列圖是否呈現趨勢,變異數與平均數是否平穩。接著使用時間序列迴歸法、指數平滑法、分解法及Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA)與介入分析配適模型。最後使用Mean Squared Error(MSE)、Mean Absolute Deviation(MAD)、Mean Percentage Error(MPE)及Mean Absolute Percentage Error (MAPE)四個準則,來評估這四種方法何者最佳,並選出最佳模型。分析結果顯示,ARIMA之介入分析的配適模型為最佳模型。 | |
dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 5 第一節 研究動機 5 第二節 研究目的 5 第三節 研究背景 6 第四節 資料描述 6 第五節 研究流程 8 第二章 研究方法 9 研究模型之探討: 9 第一節 時間序列迴歸法Time Series Regression 9 第二節 指數平滑法Exponential Smoothing 14 第三節 分解法Decomposition method 18 第四節 ARIMA之介入分析 24 第五節 最佳模型 35 第三章 結論與建議 36 參考文獻 39 | |
dc.format.extent | 41p. | |
dc.language.iso | zh | |
dc.rights | openbrowse | |
dc.subject | 介入分析 | |
dc.subject | ARIMA | |
dc.subject | 觀光 | |
dc.subject | 統計預測 | |
dc.title | 來台觀光旅客人數預測分析 | |
dc.type | UndergraReport | |
dc.description.course | 統計預測方法 | |
dc.contributor.department | 統計學系,商學院 | |
dc.description.instructor | 陳婉淑 | |
dc.description.programme | 統計學系,商學院 | |
分類: | 商097學年度 |
文件中的檔案:
檔案 | 描述 | 大小 | 格式 | |
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