赞比亚年度国际游客预测：Holt-Winters指数平滑法优于ARIMA

"这篇论文研究了使用Holt-Winters指数平滑法来预测赞比亚年度国际游客人数，对比了ARIMA模型，结果显示Holt-Winters模型具有更好的预测准确性。" 在旅游业日益重要的背景下，赞比亚作为外汇收入的重要来源，其国际游客数量的预测对经济发展具有深远影响。1995年至2014年的数据被用于分析，并在这段时期内，研究人员评估了两种常用的预测方法：自回归综合移动平均线（ARIMA）和Holt-Winters指数平滑法（HWES）。这两种方法在时间序列分析中常用于趋势和季节性数据的预测。 Holt-Winters指数平滑法是一种三阶指数平滑方法，包括趋势（T）和季节性（S）两个组件，以及一个平滑项（E），通常表示为HWES(α, β, γ)，其中α、β和γ分别代表平滑项、趋势项和平滑季节性项的权重。在本研究中，HWES模型参数被优化为α= 1，β= 0.1246865，这表明模型在捕捉赞比亚年度国际游客数量的趋势和季节性变化方面表现优秀。 为了比较模型性能，论文中使用了五种误差指标：平均百分比误差（MPE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对比例误差（MASE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标可以全面评估模型的预测精度。结果显示，HWES模型在所有指标上的表现优于ARIMA（0，1，2）模型，从而证明了HWES模型的适用性和高预测准确性。 根据HWES模型的预测，赞比亚的年度国际游客到访量预计将在2024年增长约42%。这一预测对于政策制定者和潜在投资者来说至关重要，因为他们需要准确的信息来做出决策。赞比亚政府在制定旅游业发展策略时，应当考虑采用这种预测模型，以实现更有效的资源分配和市场规划。 Holt-Winters指数平滑法在预测赞比亚国际游客数量上展现出了强大的能力，为赞比亚的旅游政策制定提供了有力的数据支持。未来的研究可以进一步探索如何结合其他因素，如经济状况、政策变化等，以提高预测的精确度。同时，这种方法也可应用于其他依赖于时间序列分析的领域，如交通流量预测、销售预测等。