旅游需求预测：当代视角

　　本书旨在探讨气候变量对旅游需求的影响以及引入气候变量是否可以提高旅游需求预测精度。文章系统评述了包括组合预测方法、计量经济模型、单变量时间序列模型、人工智能技术在内的各种旅游需求预测方法及模型，综述发现，已有研究忽视气候变量在旅游需求分析及预测中的作用。在此基础上，作者提出新的旅游需求预测方法：即引入旅游气候指数（Tourism Climatic Index）的组合预测策略。实证研究发现，旅游气候指数对旅游需求存在显著的积极影响，新的预测策略能够提高预测稳定性及精度。

　　吴曦，经济学博士。2007年6月毕业于北京师范大学，获经济学硕士学位，同年7月进入中原工学院经济管理学院任教，期间主讲政治经济学、中央银行与金融监管等多门经济学专业课程，参与多项经济管理类科研项目。