Comparison of Forecasting Accuracy With Time Series Models : With a focus on demand for luxury hotels in Gyongju :With a focus on demand for luxury hotels in Gyongju

Seok Chool Kim; Young Tae Kim

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seok Chool Kim Young Tae Kim

저널정보: 한국호텔외식관광경영학회 호텔경영학연구 호텔경영학연구 제13권 제3호

발행연도: 2004.9

수록면: 23 - 36 (14page)

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This study attempts to identi the most accurate univariate time series model among contenders when ex post forecast is made. For the empirical analysis, three time series models including decomposition, Winter`s exponential smoothing and Box-Jenkins (ARIMA) are employed in order to forecast the sales revenue of five-star hotels in Gyongju. These models are chosen because they all can deal well with seasonal, cyclical and trended data. 120 observations ranging from January 1989 to December 1998 are used and the actual data of 1999 are left for the comparison with the ex-post forecast. In addition, four criteria including forecast error, MAPE, MAD and RMSE are applied to measure the accuracy. In conclusion, Winter`s exponential smoothing technique turned out to be the most accurate among competing models. This implies that no sophisticated models can always outperform the less sophisticated one. Nevertheless, the forecasts` raison d`etre lies in that it can help minimize the risk of hotel management, and the combination of quantitative and qualitative forecasting would be ideal for forecasting the demand for perishable products such as hotel rooms.

#Forecast #Time Series #Accuracy #Luxury Hotel

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