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Forecast of demand of International visitors: the case of México

Journal of Research in Accounting and Management Sciences

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Title Forecast of demand of International visitors: the case of México
Pronóstico de la demanda de visitantes internacionales: el caso de México
 
Creator Sánchez, Rómulo; Universidad De las Américas Puebla
Gavira, Nora; Universidad De las Américas Puebla
 
Subject Forecast; hierarchical models; time series; visitors
C13; C19; C22; C43; C52
Pronóstico, modelos jerárquicos; series de tiempo; visitantes
C13; C19; C22; C43; C52
 
Description The aim of this paper is to identify the most efficient forecasting model of international visitors to Mexico. It is argued that the international visitors data series is of a hierarchical type. The received theory of hierarchical forecasting claims that hierarchical methods are systematically the best forecasting models of hierarchical time series. That claim, however, has not been evaluated in a large number of cases. Moreover, it has not been consistently demonstrated that hierarchical forecasting methods are more efficient than non-hierarchical ones. For that reason, several hierarchical and non-hierarchical methods are evaluated, following the conventional approach of selecting two samples (i.e. training and test sets). Our findings indicate that, in the case of international visitors to Mexico, some (but not all) hierarchical methods are more efficient than non-hierarchical methods. Because of its approach, this research stands apart from studies that concentrate on the analysis and modeling of the demand of international visitors at the most aggregated level (total visitors) as well as disaggregated level (i.e. tourist demand). 
El objetivo de este trabajo es identificar el modelo más eficiente para pronosticar el flujo agregado total de visitantes internacionales a México, partiendo del supuesto de que se trata de una serie jerárquica. En la bibliografía especializada se afirma que en el caso de este tipo de series, los enfoques jerárquicos son más eficientes que los no jerárquicos, pero dicha afirmación no ha sido comprobada en un gran número de casos reales. Asimismo, no se ha demostrado que los métodos jerárquicos son sistemáticamente superiores a los métodos no jerárquicos para realizar pronósticos de series jerárquicas. La evaluación de un amplio grupo de métodos de pronóstico se realizó siguiendo la metodología tradicional de seleccionar una muestra de los datos para estimar los modelos y, posteriormente, realizar la prueba de cada modelo. Se utilizó el error promedio absoluto escalado MASE (por sus siglas en inglés, mean absolut scaled error) como criterio para seleccionar el método más eficiente. En las conclusiones se indica que, en el caso analizado, algunos métodos jerárquicos son más eficientes que algunos de los métodos no jerárquicos, aunque no se comprueba que son sistemáticamente más eficientes. Por su enfoque y alcance, el trabajo contrasta con estudios que se concentran en analizar, evaluar o modelar la demanda total del país o de una subcategoría (v.g. turistas).
 
Publisher Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo - UMSNH
 
Contributor —
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Date 2017-01-30
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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Format application/pdf
 
Identifier http://ricca.umich.mx/index.php/ricca/article/view/19
 
Source Revista de investigación en ciencias contables y administrativas; Vol. 1, Núm. 2 (2016): enero-junio de 2016
Journal of Research in Accounting and Management Sciences; Vol. 1, Núm. 2 (2016): enero-junio de 2016
2448-606X
 
Language spa
 
Relation http://ricca.umich.mx/index.php/ricca/article/view/19/15
 
Rights Copyright (c) 2016 Revista de investigación en ciencias contables y administrativas