Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends

IF 0.3 Q4 ECONOMICS Lecturas de Economia Pub Date : 2021-05-05 DOI:10.17533/udea.le.n95a343462
A. Correa
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Abstract

Este artículo examina si los criterios de búsqueda de Google Trends son útiles para predecir la llegada mensual de turistas a Colombia. Para este fin, se compara un modelo base que utiliza como predictor los rezagos propios de la llegada de turistas con dos especificaciones alternativas: (i) el modelo base aumentado con la inclusión de datos mensuales de Google Trends; y (ii) el modelo base, pero modificado con la inclusión de datos semanales de Google Trends. Los resultados obtenidos presentan evidencia estadísticamente significativa de que los datos de Google Trends aportan beneficios a la evaluación y predicción de llegadas de turistas a Colombia. En particular, se encuentra que datos de alta frecuencia (semanales) agregan alto valor predictivo en comparación con los modelos que usan datos de la misma frecuencia (mensuales). De este modo, la industria del turismo y los encargados de la política pública de turismo pueden apoyarse de la capacidad predictiva de los datos de Google Trends para mejorar sus procesos de planeación en el corto y mediano plazo.
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根据谷歌趋势标准预测游客抵达哥伦比亚
本文探讨了谷歌趋势搜索标准是否有助于预测每月前往哥伦比亚的游客数量。为此,比不上一个基础模型用作预测到来的游客与保管两种规格:(i)选择模型数据库包括增加每月Google Trends;和(二)基础模型,但修改包括Google Trends每周数据。本研究的目的是评估和预测哥伦比亚的游客数量,并确定在哥伦比亚旅游的游客数量。结果表明,与使用相同频率(月)数据的模型相比,高频(周)数据具有较高的预测价值。因此,旅游业和旅游政策制定者可以依靠谷歌趋势数据的预测能力,在短期和中期改进他们的规划过程。
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Lecturas de Economia
Lecturas de Economia Social Sciences-Social Sciences (miscellaneous)
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