Servicios Personalizados
Revista
Articulo
Indicadores
- Citado por SciELO
- Accesos
Links relacionados
- Citado por Google
- Similares en SciELO
- Similares en Google
Compartir
Lecturas de Economía
versión impresa ISSN 0120-2596
Resumen
CORREA, Alexander. Prediciendo la llegada de turistas a Colombia a partir de los criterios de Google Trends. Lect. Econ. [online]. 2021, n.95, pp.105-134. Epub 29-Sep-2021. ISSN 0120-2596. https://doi.org/10.17533/udea.le.n95a343462.
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.
Clasificación JEL: C53, L83, Z32.
Palabras clave : demanda de turismo; Google Trends; proyecciones; mixed data sampling; llegada de turistas..