Pronóstico de la demanda turística de Chile basado en modelos lineales y no lineales estacionales

Abstract

En este trabajo se ha modelado la demanda turística que experimentó Chile en el período 2000‐ ‐ 2018 utilizando un modelo de regresión lineal con variables dicotómicas (MRL) y un modelo ARIMA con componente estacional (SARIMA). Los resultados muestran que el modelo SARIMA es más efectivo en replicar el comportamiento no‐estacionario, no‐lineal y con presencia de estacionalidad de las series, y es capaz de entregar pronósticos con un bajo error, en este caso de ‐5,6% para el turismo emisivo y de ‐5,9% para el turismo receptivo. Y, por tanto, puede ser una herramienta efectiva para pronosticar valores de la demanda turística en el corto plazo, y ayudar a la planificación y gestión del sector frente a fluctuaciones de la demanda.

TIn this paper, the Chilean tourism demand experienced during the period 2000‐2018 has been modelled using a linear regression model with dichotomous variables (MRL) and an ARIMA model with a seasonal component (SARIMA). The results show that the SARIMA approach is more effective in replicating the non‐stationary, non‐linear behaviour and the presence of seasonality in the series, with the forecasts obtained from this model presenting a low rate of error, in this case ‐5.6% for outbound tourism and ‐5.9% for inbound tourism. In consequence, this approach may be an effective tool for forecasting forecast tourism demand in the short term, and support for planning and management in the sector in the face of fluctuations in tourism demand.