近日，由李辉教授、博士研究生何凌阳以及澳门best365官方网站登录入口杨晶晶博士合作完成的研究成果《Forecasting the medium-term performance of restructured tourism firms with an adaptive integrated predictor》被旅游管理学科顶尖期刊《Tourism Management》接受并发表。

该文章以旅游公司价值为焦点、以事件研究法为驱动，提炼了旅游企业重组绩效中蕴含的旅游行业特质和重组绩效问题需求，率先提出了旅游企业重组绩效预测这一新的研究领域，并构建了一种新的自适应集成预测模型来预测旅游企业中期重组绩效，包括：旅游企业重组绩效预测指标识别、基于决策树的集成预测模型构建、多层超参数体系自适应优化、旅游企业重组绩效预测及评价。旅游企业的内部特征（包括：盈利能力、债务偿还能力和发展能力等经济因素，以及管理效率因素）、重组特征（包括：旅游企业实施的重组类型和重组交易的支付方式）以及符合旅游行业发展的重组时机选择都可能会对重组后未来的旅游企业价值有显著影响。研究发现：重组后获得公司价值提升的旅游企业通常具有如下特质：1）有丰富的借助负债运营旅游产品和业务的经验；2）有能力建立完善的企业内部管理制度，通过旅游产品和业务运营获得大量未分配利润和流动资产；3）有能力通过新技术、新理念来不断提升旅游产品和业务运营的管理效率。相反，那些有能力通过股东权益获得高额盈利空间或者运营收入处于快速增长期的旅游企业一旦在此期间选择重组，则大概率会干扰当前公司的正常旅游产品和业务运营，难以获得因旅游重组事件带来的公司价值提升。此外，旅游行业的固有周期特征导致的时间异质性因素，在预测旅游企业中期重组绩效时需重点考虑。最后，文章通过系统的实证研究验证了所提出的自适应集成预测模型在预测旅游企业中期重组绩效时的优越性能，该模型有能力同时处理因旅游产品和业务运营中的高风险和周期性导致的预测性能波动。

根据JCR报告，《Tourism Management》的影响因子为10.967，在所有管理类列前5%，是旅游管理学科国际三大顶尖期刊之一和FMS旅游管理学科三本A类期刊之一；在旅游管理类期刊中具有权威性，拥有极高的学术影响力和学术声誉。