Estimación de escenarios de llegadas de visitantes a Pachuca principal destino del Estado de Hidalgo, México

Palabras clave: Turismo, auto-regresión, medias móviles, escenarios

Resumen

El turismo en México es uno de los aspectos más relevantes que diversifican y potencializan la economía nacional y regional. Dado el creciente interés por gestionar información de los destinos turísticos a raíz de la pandemia de covid-19 en este trabajo se propone la identificación de parámetros en el mayor destino del estado de Hidalgo para entablar escenarios de pronóstico de la llegada de visitantes. Los resultados muestran la mejor combinación ARMA (8,0,8) con sus respectivos parámetros optimización, lo que sugiere que los datos más probables oscilaran alrededor de 30,000 visitantes al mes con un límite inferior de 10,000 visitantes y superior de 50,000. Concluimos que el modelo ARMA constituye una herramienta de análisis adecuada para estimar el pronóstico de datos el proceder turístico del destino analizado.

 

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Benavides Vindas, S. (2020). El aporte del turismo a la economía costarricense: más de una década después. Economía y Sociedad, 25(57), 1-29. https://doi.org/10.15359/eys.25-57.1

Benseny, M. G. (2007). El turismo en México. apreciaciones sobre el turismo en espacio litoral. Aportes y Transferencias, 11 (2) 13-34.

Beynon-Davies, P. (2018). Sistemas de bases de datos. Reverte.

Bi, J.-W., Li, H., & Fan, Z.-P. (2021). Tourism demand forecasting with time series imaging: A deep learning model. Annals of Tourism Research, 90, 103255. https://doi.org/10.1016/j.annals.2021.103255

Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day.

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis.

Cerón Monroy, H., Silva Urrutia, J. E., Ceron Monroy, H., & Silva Urrutia, J. E. (2017). La relación entre un proxi de la dinámica de la inseguridad pública y el turismo internacional a México: un análisis econométrico. El periplo sustentable, 33, 105-131.

Chang, Y.-W., & Liao, M.-Y. (2010). A Seasonal ARIMA Model of Tourism Forecasting: The Case of Taiwan. Asia Pacific Journal of Tourism Research, 15(2), 215-221. https://doi.org/10.1080/10941661003630001

Claveria, O., & Torra, S. (2014). Forecasting tourism demand to Catalonia: Neural networks vs. time series models. Economic Modelling, 36, 220-228. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.09.024

Conde Gaxiola, N. (2013). Análisis de la llegada de turistas internacionales a México. Investigación administrativa, 42(111), 20-34.

Contreras Juárez, A., Atziry Zuñiga, C., Martínez Flores, J. L., & Sánchez Partida, D. (2016). Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos. Estudios Gerenciales, 32(141), 387-396. https://doi.org/10.1016/j.estger.2016.11.002

Dogan, E., & Zhang, X. (2023). A nonparametric panel data model for examining the contribution of tourism to economic growth. Economic Modelling, 128, 106487. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106487

Dong, Y., Xiao, L., Wang, J., & Wang, J. (2023). A time series attention mechanism based model for tourism demand forecasting. Information Sciences, 628, 269-290. https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.01.095

Dong, Y., Zhou, B., Yang, G., Hou, F., Hu, Z., & Ma, S. (2023). A novel model for tourism demand forecasting with spatial–temporal feature enhancement and image-driven method. Neurocomputing, 556, 126663. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126663

García, Á. R. S., Peñate, M. U., Herrera, R. A., Gómez, Á. A. H., Estrella, G. M. E., & Peñate, A. V. (2022). Modelación econométrica y estocástica en los pronósticos de ventas de jengibre en Ecuador. Ingeniería Investigación y Desarrollo, 22(1), 25-43. https://doi.org/10.19053/1900771X.v22.n1.2022.14453

Ibáñez, L. H. (2015). Administración de Sistemas Gestores de Base de Datos. 2a Edición. Grupo Editorial RA-MA.

Jalil, A., & Rao, N. H. (2019). Chapter 8 - Time Series Analysis (Stationarity, Cointegration, and Causality). En B. Özcan & I. Öztürk (Eds.), Environmental Kuznets Curve (EKC) (pp. 85-99). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-816797-7.00008-4

Liu Sun, X., Covarrubias López, J. G., Liu Sun, X., & Covarrubias López, J. G. (2023). Convergencia dinámica de series temporales y su inconsistencia con la estacionariedad en análisis económicos. Análisis económico, 38(97), 5-26. https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2022v38n97/liu

Meza, E. C. J. (2016). Un enfoque a la importancia del turismo. Turismo y Patrimonio, 10, 10. https://doi.org/10.24265/turpatrim.2016.n10.09

Olcina Cantos, J. (2012). Turismo y cambio climático: una actividad vulnerable que debe adaptarse. Investigaciones Turísticas, 4, 1. https://doi.org/10.14198/INTURI2012.4.01

Pérez-Ramírez, C. A., & Antolín-Espinosa, D. I. (2016). Programa pueblos mágicos y desarrollo local: actores, dimensiones y perspectivas en El Oro, México. Estudios sociales (Hermosillo, Son.), 25(47), 217-242.

Petrevska, B. (2017). Predicting tourism demand by A.R.I.M.A. models. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 30(1), 939-950. https://doi.org/10.1080/1331677X.2017.1314822

Planas, M., Rodríguez, T., & Lecha, M. (2004). La importancia de los datos. Nutrición Hospitalaria, 19(1), 11-13.

Rodríguez, R. M. A. S., Pulido-Fernández, J. I., & Herrera, I. M. R. (2017). El producto turístico en los Pueblos Mágicos de México. Un análisis crítico de sus componentes. Revista de Estudios Regionales, 108, 125-163.

Sectur. (2001). Pueblos Mágicos. Reglas de Operación. Secretaria de Turismo Federal.

Sectur. (2020). Pueblos Mágicos de México. gob.mx. http://www.gob.mx/sectur/articulos/pueblos-magicos-206528

Sectur. (2023a). Estrategia Nacional De Turismo 2019-2024 Tendrá Un Sentido Democrático: Miguel Torruco. gob.mx. http://www.gob.mx/sectur/prensa/estrategia-nacional-de-turismo-2019-2024-tendra-un-sentido-democratico-miguel-torruco

Sectur. (2023b). Datatur3 - RankingOMT. https://www.datatur.sectur.gob.mx/SitePages/RankingOMT.aspx

Sotomayor, D. A. C., Carlos, F. B. S. M., Sotomayor, D. A. C., & Carlos, F. B. S. M. (2021). Aplicación del método autorregresivo integrado de medias móviles para el análisis de series de casos de covid-19 en Perú. Revista de la Facultad de Medicina Humana, 21(1), 65-74. https://doi.org/10.25176/rfmh.v21i1.3307

Tudela-Mamani, J. W., Cahui-Cahui, E., Aliaga-Melo, G., Tudela-Mamani, J. W., Cahui-Cahui, E., & Aliaga-Melo, G. (2022). Impacto del COVID-19 en la demanda de turismo internacional del Perú. Una aplicación de la metodología Box-Jenkins. Revista de Investigaciones Altoandinas, 24(1), 27-36. https://doi.org/10.18271/ria.2022.317

UNWTO. (2023). Nuevos datos apuntan a una recuperación total del turismo con un vigoroso arranque en 2023. https://www.unwto.org/es/news/nuevos-datos-apuntan-a-una-recuperacion-total-del-turismo-con-un-vigoroso-arranque-en-2023

Vukovic, D. B., Ingenito, S., & Maiti, M. (2023). Time series momentum: Evidence from the European equity market. Heliyon, 9(1), e12989. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e12989

Xian, S., Feng, M., & Cheng, Y. (2023). Incremental nonlinear trend fuzzy granulation for carbon trading time series forecast. Applied Energy, 352, 121977. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121977

Xuanming, P., Dossou, T. A. M., Dossou, K. P., & Alinsato, A. S. (2023). The impact of tourism development on social welfare in Africa: quantile regression analysis. Current Issues in Tourism, 0(0), 1-14. https://doi.org/10.1080/13683500.2023.2214351

Publicado
2024-07-05
Cómo citar
Romero Hernández, K. G., Briones Juárez, A., Velázquez Castro, J. A., & Terrazas Juárez, R. (2024). Estimación de escenarios de llegadas de visitantes a Pachuca principal destino del Estado de Hidalgo, México. Boletín Científico INVESTIGIUM De La Escuela Superior De Tizayuca, 10(19), 26-33. https://doi.org/10.29057/est.v10i19.12609
Tipo de manuscrito
Artículos

Artículos más leídos del mismo autor/a