Vietinių turistų skaičiaus Lietuvos apgyvendinimo įstaigose prognozavimas naudojant „Google Trends“ duomenis
Articles
Nora Jasiukėnaitė
Vilnius University image/svg+xml
Rūta Levulienė
Vilnius University image/svg+xml
Published 2025-05-12
https://doi.org/10.15388/LMITT.2025.8
PDF

Keywords

turizmas
Google Trends
laiko eilutės
SARIMAX
AVR

Abstract

Šiame darbe į laiko eilučių prognozavimo modelius – sezoninį ARIMA modelį su egzogeniniais kintamaisiais (SARIMAX) ir atraminių vektorių regresiją (AVR) – įtraukiami internetinės paieškos sistemos „Google“ duomenys, siekiant pagerinti modelių tikslumą vietinių turistų skaičiaus Lietuvos apgyvendinimo įstaigose prognozavimui. Nustatyta, jog modeliai, sudaryti naudojant „Google Trends“ duomenis, pasižymi mažesnėmis paklaidomis.

PDF
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)