Modelação e previsão da procura turística: o caso moçambicano

• Autor(a) principal: Constantino, Hortêncio
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/12651
• topic: Modelação; Previsão; Procura turística; Dormidas; Moçambique; Regressão linear múltipla

O presente estudo teve como objetivo principal realizar a modelação e previsão da procura turística para Moçambique. Para tal, utilizou-se como variável explicada a procura turística tendo esta série sido construída com dados secundários, mensais, relacionados com o número de dormidas registadas nos estabelecimentos hoteleiros e similares, para o período de Janeiro de 2004 a Dezembro de 2013. De acordo com a teoria económica selecionou-se um conjunto de variáveis explicativas, ou seja, utilizou-se nomeadamente o Produto Interno Bruto per capita, Índice Harmonizado de Preços ao Consumidor e a Taxa de Câmbio. Para a construção dos modelos e das séries temporais entrou-se em linha de conta com os cinco países com maior quota no mercado turístico em Moçambique, ou seja, Moçambique, África do Sul, Portugal, Estados Unidos da América e Reino Unido. No presente estudo para a modelação e previsão da procura turística teve-se por base duas metodologias distintas, designadamente, a Regressão Linear Múltipla e as Redes Neuronais Artificiais. Através dos resultados empíricos obtidos, atendendo à análise descritiva, pode dizer-se que o número de dormidas é maioritariamente de estrangeiros, sendo a África do Sul o mercado emissor turístico mais importante. A maior parte dos turistas que visita Moçambique é por motivos ligados a lazer e férias. A permanência média em Moçambique tende a baixar e a cidade de Maputo é aquela que registou um maior índice de preferência. Relativamente ao número de dormidas e de entradas constatou-se um crescimento para o período em análise. Ainda, com base nos indicadores Erro Percentual Absoluto Médio e coeficiente de correlação de Pearson, pôde observar-se que o modelo de Redes Neuronais Artificiais produziu melhores resultados, ou seja, uma qualidade de ajuste bastante satisfatória e permite efetuar previsões para a procura turística em Moçambique, quando comparado com o modelo de Regressão Linear Múltipla, quer no conjunto utilizado para a estimação quer no conjunto utilizado para a previsão.