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Synopsis
This insightful and timely volume provides a succinct, expert-led introduction to the latest developments in advanced econometric methodologies in the context of tourism demand modelling and forecasting.
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À propos de l?auteur
Doris Chenguang Wu, Ph.D., is a Professor in the School of Business at Sun Yat-sen University, China. Her research interests include tourism demand forecasting and tourism big data analytics.
Gang Li, Ph.D., is a Professor of Tourism Economics at the University of Surrey. His research interests include economic analysis and forecasting of tourism demand.
Haiyan Song, Ph.D., is Chan Chak Fu Professor of International Tourism in the School of Hotel and Tourism Management at the Hong Kong Polytechnic University. His research interests are in tourism demand modelling and forecasting, tourism supply chain management, and wine economics.
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- ÉditeurRoutledge
- Date d'édition2022
- ISBN 10 1032216425
- ISBN 13 9781032216423
- ReliureRelié
- Langueanglais
- Nombre de pages326
- ÉditeurSong Haiyan, Chenguang Wu Doris, Li Gang
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand
Edité par
Taylor & Francis, 2022
ISBN 10 : 1032216425
ISBN 13 : 9781032216423
Neuf
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Doris Chenguang Wu, Ph.D., is a Professor in the School of Business at Sun Yat-sen University, China. Her research interests include tourism demand forecasting and tourism big data analytics. Gang Li, Ph.D., is a Professor of Tour. N° de réf. du vendeur 639190962
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand (Hardcover)
Edité par
Taylor & Francis Ltd, London, 2022
ISBN 10 : 1032216425
ISBN 13 : 9781032216423
Neuf
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. This insightful and timely volume provides a succinct, expert-led introduction to the latest developments in advanced econometric methodologies in the context of tourism demand modelling and forecasting.Written by a plethora of worldwide experts on this topic, this book offers a comprehensive approach to tourism econometrics. Accurate demand forecasts are crucial to decision-making in the tourism industry and this book provides real-life tourism applications and the corresponding R code alongside theoretical foundations, in order to enhance understanding and practice amongst its readers. The methodologies introduced include general to specific modelling, cointegration, vector autoregression, time-varying parameter modelling, spatiotemporal econometric models, mixed-frequency forecasting, hybrid forecasting models, forecasting combination techniques, density forecasting, judgemental forecasting, scenario forecasting under crisis, and web-based tourism forecasting.Embellished with insightful figures and tables throughout, this book is an invaluable resource for those using advanced econometric methodologies in their studies and research, including both undergraduate and postgraduate students, researchers, and practitioners. This insightful and timely volume provides a succinct, expert-led introduction to the latest developments in advanced econometric methodologies in the context of tourism demand modelling and forecasting. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9781032216423
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand: Methods and Applications
Edité par
Taylor & Francis Ltd, 2022
ISBN 10 : 1032216425
ISBN 13 : 9781032216423
Neuf
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand : Methods and Applications
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Routledge, 2022
ISBN 10 : 1032216425
ISBN 13 : 9781032216423
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand : Methods and Applications
Edité par
Routledge, 2022
ISBN 10 : 1032216425
ISBN 13 : 9781032216423
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand : Methods and Applications
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand
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Econometric Modelling and Forecasting of Tourism Demand : Methods and Applications
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