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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad de Antioquia
2021
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=155269044005 https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/html/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/155269044005.epub https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/movil |
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| _version_ | 1866817390575091712 |
|---|---|
| author | Alexander Correa |
| author_facet | Alexander Correa |
| contents | Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends Alexander Correa Economía y Finanzas proyecciones Google Trends Demanda de turismo mixed data sampling llegada de turistas Este artículo examina si los criterios de búsqueda de Google Trends son útiles para predecir la llegada mensual de turistas a Colombia. Para este fin, se compara un modelo base que utiliza como predictor los rezagos propios de la llegada de turistas con dos especificaciones alternativas: (i) el modelo base aumentado con la inclusión de datos mensuales de Google Trends; y (ii) el modelo base, pero modificado con la inclusión de datos semanales de Google Trends. Los resultados obtenidos presentan evidencia estadísticamente significativa de que los datos de Google Trends aportan beneficios a la evaluación y predicción de llegadas de turistas a Colombia. En particular, se encuentra que datos de alta frecuencia (semanales) agregan alto valor predictivo en comparación con los modelos que usan datos de la misma frecuencia (mensuales). De este modo, la industria del turismo y los encargados de la política pública de turismo pueden apoyarse de la capacidad predictiva de los datos de Google Trends para mejorar sus procesos de planeación en el corto y mediano plazo.Clasificación JEL: C53, L83, Z32. 2021 artículo científico 0120-2596 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=155269044005 https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/html/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/155269044005.epub https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/movil 10.17533/udea.le.n95a343462 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1552 Lecturas de Economía application/pdf Universidad de Antioquia Lecturas de Economía (Colombia) Num.95 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_155269044005 |
| language | es |
| publishDate | 2021 |
| publisher | Universidad de Antioquia |
| spellingShingle | Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends Alexander Correa Economía y Finanzas proyecciones Google Trends Demanda de turismo mixed data sampling llegada de turistas Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends Alexander Correa Economía y Finanzas proyecciones Google Trends Demanda de turismo mixed data sampling llegada de turistas Este artículo examina si los criterios de búsqueda de Google Trends son útiles para predecir la llegada mensual de turistas a Colombia. Para este fin, se compara un modelo base que utiliza como predictor los rezagos propios de la llegada de turistas con dos especificaciones alternativas: (i) el modelo base aumentado con la inclusión de datos mensuales de Google Trends; y (ii) el modelo base, pero modificado con la inclusión de datos semanales de Google Trends. Los resultados obtenidos presentan evidencia estadísticamente significativa de que los datos de Google Trends aportan beneficios a la evaluación y predicción de llegadas de turistas a Colombia. En particular, se encuentra que datos de alta frecuencia (semanales) agregan alto valor predictivo en comparación con los modelos que usan datos de la misma frecuencia (mensuales). De este modo, la industria del turismo y los encargados de la política pública de turismo pueden apoyarse de la capacidad predictiva de los datos de Google Trends para mejorar sus procesos de planeación en el corto y mediano plazo.Clasificación JEL: C53, L83, Z32. 2021 artículo científico 0120-2596 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=155269044005 https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/html/ https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/155269044005.epub https://www.redalyc.org/journal/1552/155269044005/movil 10.17533/udea.le.n95a343462 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=1552 Lecturas de Economía application/pdf Universidad de Antioquia Lecturas de Economía (Colombia) Num.95 |
| title | Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends |
| topic | Economía y Finanzas proyecciones Google Trends Demanda de turismo mixed data sampling llegada de turistas |
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