Previsões das dormidas em hotéis de três regiões de Portugal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Mário Pedro Cristelo Diogo da
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/22816
Resumo: Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial
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spelling Previsões das dormidas em hotéis de três regiões de PortugalMAPEforecastingSARIMASARIMAXVECEPAMprevisãoMestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialThis Master's work has as its variable of study overnight stays in hotels in three Portuguese regions - Algarve, Metropolitan Area of Lisbon (AML) and Madeira - seeking to develop forecasting models and to make forecasts for the years 2019 and 2020, subsequently comparing them with the observed values. The variable of interest was chosen because it imposes itself as a faithful portrait of the total tourist demand in Portugal and the regions because they assume themselves as excellent tourist destinations, representing a large part of the country's tourism demand. The time horizon considered covers the period from January 2006 to December 2018. In order to avoid making models that, naturally, due to the pandemic that occurred in 2020, would produce forecast errors that would always be overvalued, which would lead, invariably, to the production of biased conclusions, the years 2019 and 2020 are not part of the sample. In this work, the Holt-Winters smoothing methods, additive and multiplicative, the SARIMA models and SARIMA models with exogenous variables, called SARIMAX, VEC models and VEC models with exogenous variables were used. From the analysis of the results, it was possible to build, for the three regions, models that offered a MAPE of less than 5%, with the Algarve recording 4,04%, AML 4,7% and Madeira 2,89%. These results are validated by the forecasts made for the year 2019, which show errors of 4,84%, 3,15% and 2,53% for Algarve, AML and Madeira, respectively, clearly lower than the values recorded for the combined period of 2019 and 2020. It was also found that the introduction of exogenous variables in models can contribute to a significant reduction in the forecast error, however, it was observed that more complex models do not necessarily guarantee better predictive quality.O presente trabalho de Mestrado tem como variável de estudo as dormidas em hotéis em três regiões portuguesas- Algarve, Área Metropolitana de Lisboa (AML) e Madeira- procurando, para cada uma destas, a elaboração de modelos de previsão e a realização de previsões para os anos de 2019 e 2020, comparando-as, posteriormente, com os valores observados. A variável de interesse foi escolhida por se impor como um fiel retrato da procura turística total em Portugal e as regiões por se assumirem como destinos turísticos de excelência, representando, conjuntamente, grande parte da procura de turismo do país. O horizonte temporal considerado cobre o período de janeiro de 2006 a dezembro de 2018. Com o intuito de se evitar a criação de modelos que, naturalmente, devido à pandemia que ocorreu em 2020, produziriam erros de previsão que estariam sempre sobrevalorizados, o que conduziria, invariavelmente, à produção de conclusões enviesadas, os anos de 2019 e 2020 não integram a amostra. Neste trabalho, foram utilizados os métodos de alisamento Holt-Winters, aditivo e multiplicativo, os modelos SARIMA e SARIMA com variáveis exógenas, denominados por SARIMAX, modelos VEC e modelos VEC com variáveis exógenas. Da análise de resultados, constatou-se que foi possível construir, para as três regiões, modelos que oferecessem um EPAM inferior a 5%, tendo o Algarve registado 4,04%, a AML 4,7% e a Madeira 2,89%. Estes resultados são validados pelas previsões realizadas para o ano de 2019, que exibem erros de 4,84%, 3,15% e 2,53% para Algarve, AML e Madeira, respetivamente, claramente inferiores aos valores registados para o período conjunto de 2019 e 2020. Verificou-se, também, que a introdução de variáveis exógenas em modelos pode contribuir para uma redução significativa do erro de previsão, não obstante, observou-se que modelos mais complexos não garantem, necessariamente, melhor qualidade preditiva.Instituto Superior de Economia e GestãoCaiado, JorgeRepositório da Universidade de LisboaSilva, Mário Pedro Cristelo Diogo da2022-06-24T00:30:20Z20212021-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/22816porSilva, Mário Pedro Cristelo Diogo da (2021). "Previsões das dormidas em hotéis de três regiões de Portugal". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-06T14:52:21Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/22816Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:07:08.908646Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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