RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Pronóstico postpandemia del turismo receptivo vía aérea mediante la utilización de modelos bayesianos. El caso de Colombia
T2 Post­‐pandemic forecast of inbound air tourism using Bayesian models. The case of Colombia
A1 Rodríguez, Yesid
A1 Díaz Olariaga, Oscar
A1 López, Angélica
K1 Estudios culturales
K1 Política pública
K1 Turismo vía aérea
K1 Demanda turística
K1 Turismo receptivo
AB En el presente artículo se realiza un pronóstico, a medio‐largo plazo (2023‐2030), de la entrada deturistas extranjeros al país vía aérea, utilizando como caso de estudio Colombia. Previamente, se analiza comoel desarrollo y aplicación de las políticas públicas turísticas consiguieron potenciar el turismo, con énfasis en el turismo receptivo, en las últimas tres décadas, hasta el año 2019 (previo al periodo pandémico). Para conseguir tal objetivo, y como planteamiento metodológico, se desarrolla un modelo del tipo Bayesian Structural Time Series (BSTS), diseñado para trabajar con datos de series temporales, y muy utilizado para la selección de características, la previsión de series temporales, la predicción inmediata, y la inferencia del impacto causal.De los resultados obtenidos se puede destacar dos aspectos relevantes, en primer lugar, que el crecimiento de la demanda futura (entrada de turistas extranjeros no residentes vía aérea) mantendrá la tendencia mostrada en el periodo de recuperación post pandémico (2022). Y, en segundo lugar, los modelos presentan valores de error, medidos mediante el indicador MAPE, por debajo del 5%, lo que convierte al método BSTS en una metodologíaalternativa viable para el cálculo de pronóstico (a medio‐largo plazo) de demanda turística.
PB Instituto de Investigación Social y Turismo, Universidad de La Laguna
SN 1695-7121
YR 2025
FD 2025
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/42310
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/42310
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 16-nov-2025