Proyección del número de turistas mediante un modelo SARIMA
Resumen
Palabras clave
Texto completo:
PDFReferencias
Alleyne, D., (2006). Can Seasonal Unit Root Testing Improve the Forecasting Accuracy of Tourist Arrivals? Tourism Economics, 12, pp. 45-64.
Altmark, S., Larruina, K., (2011). Cuantificación y caracterización general del empleo turístico en Uruguay. Quantum, VI (1), pp.80-97
Altmark, S., Mordecki, G., Risso, W. A. & Santiñaque, F., (2013). Argentinian and Brazilian Demands for Tourism in Uruguay. Tourism Analysis, 18 (2), pp. 173-182
Armellini, M., & Revertía, I. (2003). Turismo receptivo en Uruguay: una evaluación del aporte al producto, el empleo y las remuneraciones. Proceedings of the XVIII, Jornadas de Economía del Banco Central del Uruguay, Montevideo.
Box G., Jenkins G. (1970). Time Series Analysis, Forecasting and Control. San Francisco, CA.: Holden-Day.
Brida, J., Lanzilotta, B. & Risso, W. A. (2010). The Tourism-Led Growth Hypothesis for Uruguay. Tourism Economics, 16 (3), pp. 765-771.
Brida J. G. & Risso W. A. (2011). Research Note: Tourism Demand Forecasting with SARIMA Models – The Case of South Tyrol. Tourism Economics, 17 (1), pp. 209-221.
Brida J. G., Garrido N. (2011). Tourism Forecasting Using SARIMA Models in Chilenean Regions. International Journal of Leisure and Tourism Marketing, 2(2), pp. 176-190.
Brida, J., Lanzilotta, B., Pereyra, J. & Pizzolon, F. (2012). El turismo como Factor del Crecimiento Económico: un estudio comparativo de los países del MERCOSUR. Revista de Economía Mundial, 34, pp. 75-96.
Brida, J., Bukstein, D. & Tealde, E. (2012). Patrones de gasto de cruceristas en dos puertos uruguayos. Estudios y Perspectivas en Turismo, 21 (5), pp.1190-1210.
Chang, C.L., Sriboonchitta, S. & Wiboonpongse, A. (2009). Modelling and Forecasting Tourism from East Asia to Thailand under Temporal and Spatial Aggregation. Mathematics and Computers in Simulation, 79, pp 1730–1744.
Chatfield, C. (2000). Time-Series Forecasting. Florida: Chapman & Hall/CRC
Chu, F. (2008a). A Fractionally Integrated Autoregressive Moving Average Approach to Forecasting Tourism Demand. Tourism Management, 29, pp 79–88.
Chu, F. (2008b). Analyzing and Forecasting Tourism Demand with ARAR Algorithm. Tourism Management, 29, pp 1185–1196.
Chu, F. (2009). Forecasting Tourism Demand with ARMA-Based Methods. Tourism Management, 30 (5), pp. 740–751.
Coshall, J.T. (2009). Combining Volatility and Smoothing Forecasts of UK Demand for International Tourism. Tourism Management, 30 (4), pp 495–511.
Dickey, D. & Fuller, W. (1981). Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49, pp. 1057-1071.
Du Preez, J. y Witt, S. (2003). Univariate versus multivariate time series forecasting: An application to international tourism demand. International Journal of Forecasting, 19, pp. 435-451.
Kwiatkowski, D, Phillips, P., Schmidt, P. & Shin, Y. (1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root. Journal of Econometrics, 54, 159–178.
Li, G. & Song, H. (2008). Tourism Demand Modeling and Forecasting – A Review of Recent Research. Tourism Management, 29 (2), pp. 203-220.
Li, G., Song, H. & Witt, S., (2005). Recent Developments in Econometric Modelling and Forecasting. Tourism Management, 29, pp. 203-220.
Lim, C. (1999). A meta-analysis review of international tourism demand. Journal of Travel Research, 37, pp. 273-284.
Mantero, R., Perelmuter, N. & Sueiro, I. (2004). Determinantes económicos del turismo receptivo en Uruguay. CINVE, trabajo no publicado.
Ministerio de Turismo (2015). Anuario Estadístico 2014. Obtenido de www.mintur.gub.uy
Osborn, D.R., Chui, A. P. L., Smith J. & Birchenhall, C. R. (1988). Seasonality and the Order of Integration for Consumption. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 50 (4), pp.361-377.
Risso, W.A. (2012). El gasto de los cruceristas en Uruguay 2008-2010. Pasos. Revista de Turismo y Patrimonio Cultural, 10 (3), pp. 393-406.
Robano, V. (2000). Determinantes del turismo receptivo en Uruguay. Trabajo presentado en las XV Jornadas de Economía del Banco Central del Uruguay, Montevideo.
Santos, G.E. de Oliveira (2009). Forecasting Tourism Demand by Disaggregated Time Series–Empirical Evidence from Spain. Tourism Economics, 15(2), pp 467–472.
Serviansky, M., (2011), El impacto del costo del transporte en la demanda de turismo receptivo argentino en Uruguay. Un análisis desagregado decointegración y causalidad. Tesis presentada para el grado de Maestría en Economía, Montevideo, Uruguay.
Song, H., Witt, S. F., Wong, K. F. & Wu, D. C. (2009). An Empirical Study of Forecast Combination in Tourism. Journal of Hospitality and Tourism Research, 33(1), pp 3–39.
Vu, J. C. & Turner, L. W. (2005). Data Disaggregation in Demand Forecasting. Tourism and Hospitality Research, 6(1), pp 38–52.
Vu, J. C. & Turner, L. W. (2006). Regional Data Forecasting Accuracy: The Case of Thailand. Journal of Travel Research, 45, pp 186–193.
Enlaces refback
- No hay ningún enlace refback.
TRANSITARE, Año 8, Número 1, enero-junio 2022, es una publicación semestral en línea editada por la Universidad Anáhuac de Oaxaca, S.C. a través de la Coordinación de Investigación y la Coordinación de Publicaciones, con domicilio ubicado en Blvd. Guadalupe Hinojosa de Murat No. 1100. San Raymundo Jalpan, Oaxaca, México. CP 71248.: +52 (951)5016250. transitare@anahuac.mx. Editor responsable: Rosa María López Oliver Farías. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo 04-2013-110613222500-203, ISSN: 2395-9835, ambos otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor.
Responsable de la última actualización de este Número, Departamento de Servicios de Tecnología de la Universidad Anáhuac de Oaxaca, S.C., Ing. José Ángel Jiménez Canseco, Blvd. Guadalupe Hinojosa de Murat No. 1100. San Raymundo Jalpan, Oaxaca, México. CP 71248, fecha de última modificación, 26 de enero de 2021.
Los contenidos de los artículos son responsabilidad de los autores y una vez publicado, las consideraciones a los mismos serán turnados a los autores para que ellos resuelvan las posibles controversias con respecto de sus trabajos. La reproducción total o parcial está autorizada siempre y cuando se cite la fuente.