Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Naia, Luís Miguel Panasqueira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/59239
Resumo: Trabalho de Projeto de Mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
id RCAP_7f32505b307b7f7663bafcadab892c1c
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/59239
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismoSéries temporaisDormidasResidentesPandemiaTeses de mestrado - 2023Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::MatemáticasTrabalho de Projeto de Mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasCom o aumento de casos de infetados pelo vírus SARS-CoV-2 e o inevitável surgimento de uma quarentena obrigatória a nível global, é natural questionarmo-nos sobre o comportamento desta pandemia e o impacto que a mesma teve sobre alguns setores. O turismo foi especialmente afetado, tendo os seus números diminuído drasticamente; um setor geralmente previsível, “viu” na pandemia um fator de preocupação, principalmente em termos de receitas e números de turistas propriamente ditos. Este projeto visa entender quanto tempo demorará o setor turístico a recuperar os seus números originais e se isso irá sequer acontecer realmente. Para tal pretende-se fazer uma previsão do número de dormidas e compará-la com os números originais; pretende-se ainda aplicar modelos de séries temporais às mesmas. Tratando-se de séries temporais vamos analisar o número de dormidas de residentes e não residentes em Portugal separadamente, bem como no conjunto das partes (total), desde o início da pandemia (março de 2020) até junho de 2021. Para as construções de gráficos e projeção dos números foi utilizado código em linguagem R.With the increasing cases of people infected with the SARS-CoV-2 virus and the inevitable appearing of a mandatory quarantine on a global scale, it’s only natural to question ourselves about the behaviour of this pandemic and its impact on some of the economic sectors. Tourism was specially affected, once their numbers have gone down drastically; a sector usually predictable, has seen serious concerning factors with the pandemic, specially in profits and number of tourists more specifically. This project seeks to understand how long will the touristic sector take before it recuperates its original numbers and whether that is going to happen or not. In order to achieve this, this project intends to predict the numbers and compare them with the originals; time series models will also be used for the effect. Once we’re dealing with time series we will analyze the number of overnight stays of resident and non resident tourists of Portugal separately, as well as in total, since the begining of the pandemic (march 2020) until june 2021.Sequeira, Fernando José Araújo Correia da PonteRepositório da Universidade de LisboaNaia, Luís Miguel Panasqueira2023-09-12T15:58:08Z202320222023-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/59239porinfo: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:RCAAP2023-11-08T17:08:15Zoai:repositorio.ul.pt:10451/59239Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:09:11.669836Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
title Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
spellingShingle Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
Naia, Luís Miguel Panasqueira
Séries temporais
Dormidas
Residentes
Pandemia
Teses de mestrado - 2023
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Matemáticas
title_short Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
title_full Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
title_fullStr Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
title_full_unstemmed Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
title_sort Aplicação de séries temporais ao estudo da previsão de quebras no turismo
author Naia, Luís Miguel Panasqueira
author_facet Naia, Luís Miguel Panasqueira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sequeira, Fernando José Araújo Correia da Ponte
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Naia, Luís Miguel Panasqueira
dc.subject.por.fl_str_mv Séries temporais
Dormidas
Residentes
Pandemia
Teses de mestrado - 2023
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Matemáticas
topic Séries temporais
Dormidas
Residentes
Pandemia
Teses de mestrado - 2023
Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Matemáticas
description Trabalho de Projeto de Mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022
2023-09-12T15:58:08Z
2023
2023-01-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/59239
url http://hdl.handle.net/10451/59239
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134648161271808

Registros relacionados