Forecasting International Regional Arrivals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
ii Considerable research has been done on comparative research models for forecasting tourist arrivals nationally. However, hardly any published study has tested regional international arrival forecasting accuracy. This study focuses upon forecasting arrival to the main regions of entry to Canada, using quarterly international arrival flows into the provinces of Canada from 2000Q1 to 2007Q4. Forecasts are run using the Basic Structural Time Series model (BSM) and the Causal Time Varying Parameter model (TVP) on quarterly data with an ex ante forecasting period 2006Q1 to 2007Q4. Assuming the forecasting process can firstly be shown to operate using time series methods, a further step would be to develop a theoretical model of suitable regional determinant variables for extending the forecasting process into a causal modelling framework. The aim of this study is to determine whether accurate international regional forecasts can be derived; also to assess whether time-series or regression based models derive the most accurate forecasts; and further develop the theory of demand forecasting for regional tourism demand forecasting. Forecasts are made for twelve provinces of Canada regionally and for the whole of Canada nationally in order to test whether accurate international regional forecasts can be derived relative to national arrival forecast. To determine the most accurate forecast, accuracy of the arrival forecasts of each model is measured for each region using the mean absolute percentage error (MAPE) and the root mean square error (RMSE), and compared against the bench mark of a simple naïve model. These forecasts will provide interesting regional forecasts for the first time in Canada and allow for an assessment of the potential use of regional forecasting. iii
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».