1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 研究背景

随着人均收入水平的大幅度提高，休假制度的完善以及交通运输条件的发展，使得旅游这项活动日益大众化，被看作是具有极大发展潜力的“新世纪产业”。尤其是改革开放以来，我国旅游业经过二十多年的快速发展，取得了巨大的成就，对我国经济和社会发展起到了巨大的推动作用。

云南省地理位置优越，地处我国西南边陲，是通向东南亚、南亚的枢纽，旅游资源丰富。自古就是环境优美的旅游胜地，苍山洱海、大理古镇、丽江古城、静美神秘的抚仙湖和极具民族特色的香格里拉等旅游景点吸引着国内外的众多游客。如何正确及时的预测旅游市场需求，这对促进云南省经济发展具有极大的指导性作用。

目前，就预测精度而言，没有普遍适用的方法，针对不同的案例有不同的预测方法，旅游市场自身是个复杂的系统，受到诸多因素的影响，单一的模型预测难以满足实际需求从而达到很好的预测效果。将单一的模型通过赋予不同的权重组合起来，就可以尽可能的收集到全部信息，取长补短，这样对旅游市场趋势的预测也会多元化和标准化。

2. 研究的基本内容与方案

（1） 研究对象为云南省接待海内外游客人次以及云南省旅游财政收入，数据来源于云南旅游政务网，并分别绘制这两列数据的时间序列图；

（2） 对原始样本数据进行数据预处理，验证其平稳性，若不平稳通过季节差分将其变为平稳序列，从而建立arima模型，再用贝叶斯方法对参数进行估计，对误差项是否存在自相关性以及集群效应进行判断。若存在自相关性，则建立残差自回归模型；若存在集群效应，则建立arch模型，直到残差序列变为白噪声序列。

（3） 把数据分为训练样本集和检验样本集，首先利用训练样本集中的数据对bp神经网络进行训练，再用检验样本集中的数据输入到已经完成训练的网络中，计算输出的结果是否能够通过规定的精度范围，从而建立bp神经网络模型。

3. 研究计划与安排

第1－3周：阅读相关书籍，查阅有关旅游市场需求方面的文献资料，明确研究的主要内容，了解研究所需理论知识和方法，并温习所学过的贝叶斯理论、时间序列分析等知识，并学习有关神经网络方面的新知识。

第4－5周： 翻译相关的英文文献，确定我自己的研究方案，撰写毕业论文开题报告。在中国统计年鉴以及云南省旅游财政网上下载有关原始数据，并进行数据的预处理。

第6－8周：利用eviews和matlab软件对数据进行统计分析与处理，分别建立时间序列模型和bp神经网络模型，并根据相应的检验结果选取合适的权重进行组合，对新得到的组合模型进行检验，若通过检验，则利用新模型进行预测；如果不通过检验，进行修正直至通过模型检验。再对得到的结果做进一步的分析。向指导老师展示第一阶段的成果，听取相关意见。在此基础上，撰写论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]atilla aslanargun,mammadaghamammadov,berna yazici,senay yolacan. comparison of arima, neural networks andhybrid models in time series: tourist arrival forecasting[j]. journal ofstatistical computation and simulation,2007,77(1).

[2]李君轶,马耀峰,杨敏.我国旅游市场需求预测研究综述[j].商业研究,2009(03):17-20.

[3]刘胜.基于arima与svm组合模型的国内旅游市场预测研究[d].东华理工大学,2017.