Effects of Economic Factors on Demand for Luxury Hotel Rooms in the U.S.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to estimate the effects of economic factors on the demand for luxury hotel rooms in the United States during the 16-year period . The average daily rate of six types of hotel rooms, gross domestic product and two recessions are considered as independent variables in the sample of the time series data set of 192 points to predict luxury room night stays of customers by ex-post data. Autoregressive Distributed Lag Model is employed to select the best model of luxury hotel demand on its determinants in the short and long run relationships. Findings indicate that in the long run, (1) the US residents would stay more nights in luxury hotels when their income increases; (2) the Canadian and UK might not visit or stay in the luxury hotels in the U.S. when their income or luxury hotel price increases; and (3) the German, Japanese, Korean and Chinese visitors would stay in the luxury hotels in the U.S. when their incomes increase no matter what the luxury hotel price increases. In the short run, the Chinese, Japanese, and Korean might not stay in the luxury hotels in the U.S. when their income or hotel price increases. The English would stay in the luxury hotels when their income or luxury hotel price increases. Finally, the two US economy recessions in 2001 and 2007-2009 do not affect the demand for luxury hotel rooms in the long run
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».