Modelação e previsão da procura turística: o caso de Lisboa e do Porto
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/37736 |
Resumo: | Trabalho de projecto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018 |
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Modelação e previsão da procura turística: o caso de Lisboa e do PortoModelaçãoPrevisãoLisboaPortoDormidasRegressão Linear MúltiplaTrabalhos de projecto de mestrado - 2018Departamento de Estatística e Investigação OperacionalTrabalho de projecto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018O presente estudo tem como principal objetivo realizar a modelação da procura turística para as cidades de Lisboa e do Porto, bem como prever alguns indicadores relacionados com a área do turismo até ao ano de 2020. Neste sentido, utilizou-se a variável número de dormidas registadas em estabelecimentos hoteleiros para cada uma das cidades em questão, sendo esta série composta por dados trimestrais compreendidos entre 2006 e 2017. De acordo com a teoria económica, selecionaram-se algumas variáveis explicativas que serviram de base para o estudo do modelo, nomeadamente: a taxa de crescimento do produto interno bruto, taxa de crescimento do índice de preços ao consumidor e o índice de desenvolvimento humano. Para estas três variáveis, recolheram-se dados para os países de Espanha, Alemanha, França, Reino Unido e Portugal. Por fim, as duas últimas variáveis incluídas foram a variação percentual da taxa de câmbio Euro – Dólar e Euro- Libra registada no período mencionado. Para se obter os modelos pretendidos teve-se por base o modelo de Regressão Linear Múltipla e, posteriormente, para o avaliar ter-se-á em conta quatro indicadores por forma a analisar o desempenho dos modelos e as suas previsões: Erro Percentual Absoluto Médio, coeficiente de correlação de Pearson, amplitude dos intervalos de previsão e soma dos quadrados dos erros. De acordo com a análise feita ao turismo de cada cidade, é possível retirar algumas conclusões que traduzem o sector turístico das cidades de Lisboa e do Porto: o número de dormidas verificadas é em maior percentagem de turistas estrangeiros, sendo que a sua maioria são provenientes de Espanha; o número de dormidas, a taxa de ocupação e os proveitos são indicadores favoráveis para o turismo de cada uma das regiões visto que têm sofrido um crescimento progressivo para o período em análise. Relativamente aos modelos determinados, os valores obtidos para o Erro Percentual Absoluto Médio e para o coeficiente de correlação de Pearson mostram que a qualidade de ajuste dos modelos é bastante satisfatória e permite efetuar previsões para a procura turística de Lisboa e do Porto com grande precisão.The main purpose of this study is to model tourist demand for the cities of Lisbon and Porto, as well as to predict some indicators related to the tourism area up to the year 2020. In this scope, it was used the variable number of overnight stays registered in hotel establishments for both cities. This series was composed of quarterly data between 2006 and 2017. According to the economic theory, we selected some explanatory variables that were used as a basis for the study of the model, namely: the growth rate of the gross domestic product, the growth rate of the consumer price index and the human development index. For these three variables, data were collected for the countries of Spain, Germany, France, United Kingdom and Portugal. Finally, the last two variables included were the percentage variation of the Euro - Dollar and Euro - Pound exchange rates recorded in the mentioned period. In order to obtain the desired models, Multiple Linear Regression model was used as the basis, and later, to evaluate it, four indicators will be taken into account: Mean Absolute Percentage Error, Pearson's correlation coefficient, confidence interval amplitude and Residual sum of squares. According to the analysis that was applied to the tourism of each city, it is possible to draw some conclusions that translate the tourist sector of the cities of Lisbon and Porto: the number of verified overnight stays is, in a greater percentage, of foreign tourists and the majority are from Spain; the number of overnight stays, occupancy rate and income are favorable indicators for the tourism of each of the regions, since they have suffered a progressive growth for the period under analysis. Regarding the determined models, the values obtained for the Mean Absolute Percentage Error and the Pearson correlation coefficient show that the quality of adjustment of the models is quite satisfactory and it allows to make forecasts for the tourist demand of Lisbon and Porto with great precision.Fonseca, Raquel JoãoRepositório da Universidade de LisboaCosta, Débora Alexandra Barreiro2019-03-28T16:39:36Z201820182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/37736TID:202191265porinfo: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:RCAAP2023-11-08T16:35:03Zoai:repositorio.ul.pt:10451/37736Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:51:44.333277Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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