An alternative approach to estimating demand: Neural network regression with conditional volatility for high frequency air passenger arrivals
需求估计的另一种方法：含条件波动的高频航空旅客到达量神经网络回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用每日旅游需求序列，讨论时变条件方差、需求预测及预测区间。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
需求估计的另一种方法：含条件波动的高频航空旅客到达量神经网络回归
- 研究问题
- 如何利用每日航空旅客到达量分析巴利阿里群岛的国际旅游需求，并同时刻画需求水平与时变方差以形成合理预测区间？
- 方法与思路
- 作者使用包含时变条件波动的神经网络模型，将帕尔马、伊维萨和马翁机场的每日旅客到达量作为国际旅游需求代理。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出将神经网络需求分析与条件波动建模结合的思路，强调方差对预测区间及到达量变化风险的作用，未报告预测改善结果。
- 阅读关注点
- 应核对旅客到达量作为旅游需求代理的适用性、网络与波动方程如何连接，以及预测区间校准和样本外评估方法。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；摘要未说明网络结构、波动设定或预测数值，不能据此认定其准确性高于其他模型。
原文摘要
In this paper we provide an alternative approach to analyze the demand for international tourism in the Balearic Islands, Spain, by using a neural network model that incorporates time-varying conditional volatility. We consider daily air passenger arrivals to Palma de Mallorca, Ibiza and Mahon, which are located in the islands of Mallorca, Ibiza and Menorca, respectively, as a proxy for international tourism demand for the Balearic Islands. Spain is a world leader in terms of total international tourist arrivals and receipts, and Mallorca is one of the most popular destinations in Spain. For tourism management and marketing, it is essential to forecast high frequency international tourist demand accurately. As it is important to provide sensible international tourism demand forecast intervals, it is also necessary to model their variances accurately. Moreover, time-varying variances provide useful information regarding the risks associated with variations in international tourist arrivals.