【正文】 估計(jì)與診斷模型診斷檢驗(yàn)至少包括以下內(nèi)容:1）平穩(wěn)可逆性檢驗(yàn)。要求方程和諸根均位于單位園外，即根的模均大于1。當(dāng)平穩(wěn)可逆性檢驗(yàn)未通過時(shí)，調(diào)整差分階數(shù)是可行的措施。2）殘差序列檢驗(yàn)。當(dāng)殘差序列的自相關(guān)函數(shù)絕對值均小于為考慮差分后用于擬合的有效樣本容量，則認(rèn)為殘差序列中不再包含可供建模的非隨機(jī)成分，此時(shí)的殘差可視作白噪聲，擬合效果良好。也可對前m個(gè)自相關(guān)函數(shù)值rk構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量 ,Q近似服從分布，其中P,q為自回歸及移動(dòng)平均階數(shù)，n為有效樣本容量。3）過擬合檢驗(yàn)。一方面刪除模型中的多余參數(shù)，另一方面嘗試提高模型階數(shù),考察殘差平方和有無明顯減小，從而評價(jià)當(dāng)前模型是否參數(shù)不足。下面，進(jìn)行估計(jì)和診斷檢驗(yàn)。 模型一：q=2，p=2，程序運(yùn)行結(jié)果如下：圖8 程序運(yùn)行結(jié)果圖圖8中，AR1，1和MA1，這個(gè)值太大，說明應(yīng)該刪掉其中一項(xiàng)，再根據(jù)圖8的結(jié)果，我們刪掉MA對應(yīng)的項(xiàng)，得到下面模型：模型二：p=2，程序運(yùn)行結(jié)果如下：圖9程序運(yùn)行結(jié)果圖從圖9中可以看出，參數(shù)對應(yīng)的t值較合理，參數(shù)之間相關(guān)度很小，說明殘差為純隨機(jī)數(shù)，，模型比較好。綜上考慮，我們選擇模型二為我們的模型。最后，將表中移動(dòng)平均AR的因子代入模型ARIMA(2,2,0)的估計(jì)形式，確定的具體模型形式為：其中，為原始時(shí)間序列，B為后移算子，為隨機(jī)干擾。 模型預(yù)測模型確定后，利用擬合好的模型進(jìn)行預(yù)測。我們預(yù)測2004年2009年，使用ARIMA過程中的forest語句，程序運(yùn)行結(jié)果如下：圖10程序運(yùn)行結(jié)果圖第五章 結(jié)論 測試與結(jié)果本文根據(jù)19782003年的我國入境旅游人數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)間序列分析，建立了我國入境旅游人數(shù)模型，并預(yù)測了未來五年的入境旅游人數(shù)。為了便于更直觀的顯示模型的預(yù)測效果，我們繪制了原始數(shù)據(jù)線和預(yù)測數(shù)據(jù)線的時(shí)間序列圖。圖11：原始數(shù)據(jù)線和預(yù)測數(shù)據(jù)線的時(shí)間序列圖從圖11可以看到ARIMA(2,2,0)對原始數(shù)據(jù)擬合的很好，預(yù)測值落在真實(shí)值的95%的置信區(qū)間內(nèi)。國內(nèi)外發(fā)展旅游業(yè)的實(shí)踐證明，發(fā)展旅游業(yè)拉動(dòng)內(nèi)需、增加創(chuàng)匯、刺激消費(fèi)、活躍市場、帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)物質(zhì)文明建設(shè)，還可以擴(kuò)大就業(yè)、傳播先進(jìn)文化、提高人的素質(zhì)、保護(hù)生態(tài)環(huán)境、加強(qiáng)精神文明建設(shè)、促進(jìn)對外交往、增進(jìn)世界人民友好等政治文明、精神文明發(fā)揮特殊作用，使旅游業(yè)成為宣傳我國燦爛文明和現(xiàn)代建設(shè)成就的窗口，成為傳播科學(xué)知識和先進(jìn)文化的陣地。加快發(fā)展旅游業(yè)，體現(xiàn)了科學(xué)發(fā)展觀以人為本、統(tǒng)籌兼顧的本質(zhì)要求。 結(jié)論旅游需求預(yù)測研究現(xiàn)己形成一套以定量分析為主的預(yù)測方法體系。研究方法采用十種不同的時(shí)間序列模型，包含簡算法(一)、簡算法(二)、簡單線性回歸、二次曲線回歸、指數(shù)曲線非線性回歸、波動(dòng)性時(shí)間序列非線性回歸模型、自相關(guān)模型、滑動(dòng)平均模型、季節(jié)性與非季節(jié)性自相關(guān)整合移動(dòng)平均模型、豪特溫特斯模型。在對旅游人數(shù)的預(yù)測上，時(shí)間序列法優(yōu)于回歸模型法；而由于諸多影響因素對旅游者開支的影響遠(yuǎn)大于對目的地抉擇的影響，所以回歸模型在預(yù)測旅游者開支時(shí)會最有效。而組合預(yù)測法將不同的預(yù)測模型組合起來，產(chǎn)生一個(gè)新的模型，理論和實(shí)踐都表明，組合預(yù)測法可能導(dǎo)致一個(gè)比任何一個(gè)獨(dú)立預(yù)測法更好的預(yù)測結(jié)果。由此可見，需求預(yù)測的研究方法很多，但實(shí)踐結(jié)果表明針對旅游業(yè)的需求預(yù)測以Boxamp。Jenkins的ARIMA模型和多元線性回歸模型有較好的預(yù)測效果。其中ARIMA模型充分注意到旅游統(tǒng)計(jì)資料的時(shí)差性，構(gòu)建了隨機(jī)差分方程，可較好模擬有時(shí)間間隔的動(dòng)態(tài)變量的變化趨勢。結(jié)果發(fā)現(xiàn)ARIMA模型預(yù)測能力最佳。我們用求和自回歸滑動(dòng)平均(ARIMA)方法作了各種參數(shù)搭配的比較，得到了一個(gè)較好的模型ARIMA(2,2,0)。本文對我國入境旅游人數(shù)作得后五年的預(yù)測可能與現(xiàn)實(shí)有一定的差距，這是因?yàn)橛性S多人為的因素。盡管如此，該模型還是有一定的價(jià)值，它可以給我國政府制定相應(yīng)的政策提供一定的參考。 下一步的研究方向旅游需求預(yù)測研究現(xiàn)己形成一套以定量分析為主的預(yù)測方法體系。其基本思想是，對于同一個(gè)預(yù)測目標(biāo)，只要可能，最好不要只從某些角度著眼進(jìn)行預(yù)測，而是從多個(gè)不同的方法系統(tǒng)地進(jìn)行。這樣，就可以得到同一個(gè)預(yù)測目標(biāo)的多個(gè)有一定差異的預(yù)測結(jié)果。因此，研究我國的入境旅游市場，對于制定我國入境旅游開發(fā)對策有著積極的參考價(jià)值。建立科學(xué)的、可操作的旅游需求預(yù)測模型，進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測是實(shí)現(xiàn)我國旅游業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的基礎(chǔ)性前提。本方法為中國入境旅游預(yù)測研究提供了一種定量化的研究思路和方法，對于其它事件如大型活動(dòng)對旅游預(yù)測研究具有借鑒意義；本研究結(jié)果可以為國家旅游發(fā)展決策提供依據(jù)。入境旅游是中國旅游市場的重要組成部分，在國際旅游中占有很重要的位置，在中國旅游業(yè)產(chǎn)業(yè)地位的提高和強(qiáng)化方面處于關(guān)鍵地位。同時(shí)它也是我國賺取外匯和解決就業(yè)的主要途徑。正確認(rèn)識及時(shí)把握入境旅游市場的動(dòng)態(tài)和趨向，探討我國的入境旅游情況及其在國際旅游業(yè)中的地位，對于制定我國的旅游和經(jīng)濟(jì)政策有著很重要的參考意義。中國作為世界旅游大國之一，有著極為豐富的旅游資源，有著非常巨大的旅游客源市場，還有著非常廣闊的發(fā)展前景，研究入境旅游情況顯得尤為必要。相信旅游預(yù)測技術(shù)在入境旅游預(yù)測領(lǐng)域會更好的發(fā)展起來并起到重要作用。附錄：（數(shù)據(jù)與程序） 1978～2003年入境旅游人數(shù)yearnumberyearnumber197818092211991333497571979420390119923811494519805702536199341526945198177670961994436844561982792426119954638651119839477005199651127516198412852185199757587923198517833097199863478401198622819450199972795594198726902267200083443881198831694804200189012924198924501394200297908252199027461821200391662082來自《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒》SAS程序：/*繪制原始數(shù)據(jù)圖*/proc gplot data=number。symbol i=join v=*。plot number*year。run。 /*作插分消除非平穩(wěn)趨勢*/ data bb。set number。ydif1=dif(number)。ydif2=dif2(number)。ydifdif=dif(dif(number))。run。proc print data=bb。run。proc gplot data=bb。symbol i=join v=*。plot (ydif1 ydif2 ydifdif)*year。run。/*參數(shù)估計(jì)與預(yù)測*/proc arima data=number。identify var=number(2)。/**/run。estimate p=2。/**/run。forecast out=dd interval=year lead=5。 run。proc print data=dd。 run。data ee。merge dd number。year=1978+_n_1。proc print。run。/*原始數(shù)據(jù)線和預(yù)測數(shù)據(jù)線的時(shí)間序列圖*/proc gplot data=ee。symbol1 i=none v=star r=1 c=red。symbol2 i=none v=circle r=1 c=green。symbol3 i=join v=none r=1 c=blue。plot number*year=1 forecast*year=2 l95*year=3 u95*year=3 /overlay。run。 參考文獻(xiàn)：[1]高惠旋，耿直，李貴斌。SAS/ETS軟件統(tǒng)計(jì)手冊[M] 中國統(tǒng)計(jì)出版社，1998[2 ]陳娟，余灼萍。我國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的短期預(yù)測[J]。 統(tǒng)計(jì)與決策 2005（2）：4041[3]中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒[M] 2004[4] Peter and Richard . 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