20 PROYECCIONES DEL TURISMO 17 INTERNACIONAL · Metodología 9 CAPÍTULO 3 Estado del arte y...

2017

PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL Proyección de la Llegada de Turistas Extranjeros a Chile durante el 2025 y 2030, y de los principales mercados a marzo del 2018.

Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo 1

SERVICIO NACIONAL DE TURISMODepartamento de Estadísticas

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SUBSECRETARIA DE TURISMODivisión de Estudioshttp://www.subturismo.gob.cl

Contenido

SUBSECRETARIA DE TURISMODivisión de EstudiosAlameda 1449, Torre 2, Piso 2, Santiago, ChileT: +56 (2) 24733629http://www.subturismo.gob.cl

2

Fecha publicación: Agosto 2017

SERVICIO NACIONAL DE TURISMODepartamento de Estadísticas

Av. Providencia 1550, Santiago, ChileT: +56 (2) 27318310

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CAPÍTULO 1Motivación y objetivos 3

CAPÍTULO 2Metodología 9

CAPÍTULO 3Estado del arte y proyecciones 16

CAPÍTULO 4Proyecciones corto plazo (2017 / Estival 2018) 20

CAPÍTULO 5Proyecciones mediano – largo plazo (2020 – 2025- 2030) 31

CAPÍTULO 6Anexos técnicos 36

3

PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL

MOTIVACION Y OBJETIVOS

CAPÍTULO

01

“El objetivo de pronosticar no está por venir con una predicción perfecta de la demanda turística (que es imposible) sino, en predecir el

nivel más probable de la demanda”

John G.C. Kester (OMT)

CAPÍTULO

01 Motivación y objetivos

4

CAPÍTULO


La utilidad de realizar pronósticos en el mercado turístico se basa en cuantificar los flujos de turistas que llegan al país en un horizonte de

tiempo dado, con el fin de realizar una planificación para tomar decisiones en el presente, teniendo en cuenta sucesos futuros.

A SABER

5

Formas de hacerlo:

1. Metodología ARIMA(p,d,q) (con variable de intervención)

2. Metodología ARIMA(p,d,q)(P,D,Q) a doce meses

3. Error admitido de pronóstico del dato real vs lo proyectado [-10% ,10%]

según recomendaciones de la OMT (Handbook on Tourism Forecasting

Methodologies)

CAPÍTULO


Formar pronósticos a futuro para datos con tendencia

OBJETIVO

6

CAPÍTULO


Algunas entidades de gobierno que usan análisis de series históricas y proyectan:

Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA); Índices de producción.

Dirección Nacional de Aeronáutica Civil (DGAC); Proyección pasajeros nacionales einternacionales (corto, mediano y largo plazo).

Banco Central de Chile (BCCh); Crecimiento económico en Chile: Una visión de largoplazo.

7

CAPÍTULO


Algunas entidades internacionales que usan análisis de series históricas yproyectan:

Tourism Research Council New Zealand (TRCNZ); Predicción llegada de turistas.

Tourism Research Australia (TRA); Predicción crecimiento turístico.

Conference Board of Canada; Predicción industria turística a 5 años.

8

United States Census Bureau; Predicción industria turística.

CAPÍTULO

029

PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL

METODOLOGÍA

• Los modelos ARIMA responden al acrónimo de procesos Auto Regresivos, Integrados y

Medias móviles, y fueron planteados por George Box y Gwilym Jenkins en 1970 en su

obra “Times Series Analisys: Forecasting and Control”, como una alternativa a la

modelización y predicción tradicional.

• Box y Jenkins han desarrollado modelos estadísticos que tienen en cuenta la

dependencia existente entre los datos, por ende cada observación en un momento

dado es modelada en función de sus valores anteriores y sus errores (movimientos

irregulares).

CAPÍTULO

02 Metodología

10

La idea subyacente consiste en admitir que la serie temporal es generada mediante un

proceso generador de los datos, el cual puede ser identificado y cuantificado, y por lo

tanto pueden ser inferidos sus valores futuros, identificando los componentes propios de

una serie temporal.

Consideraciones

1. Tiene solamente en cuenta la pauta de serie de tiempo en el pasado.2. Ignora la información de variables causales.3. Procedimiento técnicamente sofisticado de predicción de una variable.4. Permite examinar el modelo más adecuado.5. Para llevar a cabo la predicción, el proceso debe ser estacionario.

CAPÍTULO

02 Metodología

11

¿Cómo se determina cuál es el mejor Modelo?

Por medio de Indicadores de sensibilidad para selección del modelo (Criterios Objetivos)

Por Ejemplo:

• MAPE: Porcentaje promedio absoluto de error.

• MAD: Desviación media absoluta

• MSD: Desviación cuadrática media

• Criterio de Akaike

• Pruebas de normalidad

• Autocorrelación simple, parcial y test de L Jung box

CAPÍTULO

02 Metodología

12

Modelos SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s

t

s

t

s ZBBWBB )()())(()(

t

Dsd

t YBBW )1()1(

Modelos ARIMA (p,d,q)

∅ 𝐵 1 − 𝐵 𝑑𝑋𝑡 = 𝜃(𝐵)𝑎𝑡

Modelos ARMAX (p,d,n) con variable de intervención

𝑋𝑡 = ∅1𝑋𝑡−1 + ∅2𝑋𝑡−2 +⋯+ ∅𝑝𝑋𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 − 𝑎1𝑒𝑡−1 − 𝑎2𝑒𝑡−2 −⋯𝑎𝑞𝑒𝑡−𝑞 + 𝑏1𝑌1,𝑡 +⋯… . 𝑏𝑛𝑌n,𝑡

Estructura de modelo Box & Jenkins

CAPÍTULO

02 Metodología

Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo 13

Como se lleva a cabo un “Proceso de Estimación”

CAPÍTULO

02 Metodología

14

Formulación de una clase de modelos

Identificación del modelo

Estimación de los

parámetros

Critica y diagnostico del modelo

¿ Es el modelo

adecuado?

Predicción

No

LIMITACIONES A CONSIDERAR

Dentro de las limitaciones a considerar según el modelo aplicado, nos referiremos a el error

de pronóstico existente al realizar proyecciones a mediano y a largo plazo. El modelo

sustancialmente es óptimo hasta el 2020, debido a que sus variaciones de los

errores de pronósticos después de 4 años para datos anuales aumentan, y por

ende se pierde precisión a medida que proyectamos en el tiempo, es decir el error de

pronóstico tendrá un crecimiento lineal a medida que nos alejamos del tiempo (según

bibliografías).

CAPÍTULO

02 Metodología

15

16

CAPÍTULO

03PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL

ESTADO DEL ARTE Y PROYECCIONES

CAPÍTULO

03 Estado del arte y proyecciones

Llegada de turistas Internacionales – Tasa de Variación inter anual según regiones y países

Variación promedio anual (%)

Dato actual

15’/14’ 16’/15’ 17’/16’(2)

MUNDO 4,5 3,9 6,2

Economías Emergentes(1) 4 2,7 6,6

América del Sur 5,9 6,6 6,8

Argentina -3,3 -3,1 -

Perú 7,5 8,4 1,9

Uruguay 3,4 9,5 30,2

Colombia 16,1 11,4 18,3

Chile 21,9 26 20,3

17

Fuente: UNWTO - World Tourism Barometer (agosto 2017).(1)Clasificación basada en el Fondo Monetario Internacional (FMI), véase el anexo estadístico del FMI World Economic Outlook de abril de 2012, página 177, en www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2012/01.(2) Cifras a abril

http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2012/01

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

MIL

LAR

ES

Llegada de Turistas Extranjeros al paísSerie 1970 a 2016

CAPÍTULO


18

Fuente: SERNATUR

CAPÍTULO


Mercados considerados para las proyecciones

Argentina

Brasil

Estados Unidos

Europa

TOTAL INTERNACIONAL

19

20

CAPÍTULO


PROYECCIONES CORTO PLAZO (2017 / ESTIVAL 2018)

CAPÍTULO

04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)

Total internacional

21

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

0

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

ene

abr

jul

oct

ene

abr

jul

oct

ene

abr

jul

oct

ene

abr

jul

oct

ene

abr

jul

oct

ene

abr

jul

oct

ene

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

Mill

ares

Var (%) Llegadas Lim.Inf. IC Lim.Sup IC

1,8% 1,5%

12,0% 13,3%

0,6%2,7%

21,9%

26,0%

19,6%

2.7

10

,0

2.7

59

,7

2.8

00

,6

3.1

37

,3

3.5

54

,3

3.5

76

,2

3.6

74

,4 4.4

78

,3

5.6

40

,7

6.745,7

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

ares

Var (%) Llegadas

CAPÍTULO


Total internacional

22

Crecimiento a junio

(+17,9%)

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

0

20

40

60

80

100

120

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

x 1

00

00

Var (%) Llegadas Lim.Inf IC Lim.Sup IC

Argentina

CAPÍTULO


23

15,4%

0,4%11,8%

23,1%

-1,1% -2,7%

46,9% 49,0%

21,6%

86

3,9

99

6,8

1.0

01

,1

1.1

18

,8

1.3

77

,6

1.3

62

,8

1.3

25

,5

1.9

46

,9

2.9

00

,7

3.526,1

0

1.000

2.000

3.000

4.000

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

ares

Var (%) Llegadas

Argentina

CAPÍTULO


24

Crecimiento a junio

(+27,6%)

-40%

-20%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

x 1

00

00


CAPÍTULO


Brasil

25

-17,2%

9,5%

41,5%

15,2%

-3,1%

12,6% 11,8%

-3,7%

6,4%

25

3,0

20

9,5

22

9,3

32

4,6 3

73

,8

36

2,2 4

07

,7 45

6,0

43

8,9 466,8

0

100

200

300

400

500

600

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

ares

Var (%) Llegadas

CAPÍTULO


Brasil

26

Crecimiento a junio

(+10,5%)

-15%

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

x 1

00

00


CAPÍTULO


Estados Unidos

27

-3,5%-12,1%

6,7% 4,0%

-2,7%

5,3%

14,9%11,8%

-0,2%

16

8,5

16

2,7

14

2,9

15

2,4

15

8,5

15

4,2

16

2,4

18

6,6 2

08

,6

208,1

0

50

100

150

200

250

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

ares

Var (%) Llegadas

CAPÍTULO


Estados Unidos

28

Crecimiento a junio (-1,3%)

-10%

-5%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

abr

jul

oct

en

e

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

x 1

00

00


CAPÍTULO


Europa

29

-6,4% -5,4%

3,4% 4,2%2,7%

7,3%

1,8%

8,9%

4,0%

38

5,4

36

0,9

34

1,5

35

3,0

36

8,0

37

8,1 40

5,8

41

3,0 44

9,7 467,5

0

100

200

300

400

500

600

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Mill

ares

Var anual Llegadas

Europa

CAPÍTULO


30

Crecimiento a junio (+4,6%)

31

CAPÍTULO


PROYECCIONES MEDIANO - LARGO PLAZO (2020-2025-2030)

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

10.000

11.000

19

70

19

72

19

74

19

76

19

78

19

80

19

82

19

84

19

86

19

88

19

90

19

92

19

94

19

96

19

98

20

00

20

02

20

04

20

06

20

08

20

10

20

12

20

14

20

16

20

18

20

20

MIL

LAR

ES

Llegada de Turistas Extranjeros al paísSerie 1970 - proyección 2020

Llegadas

Lim.Inf IC

Lim.Sup IC

CAPÍTULO

05 Proyecciones mediano - largo plazo (2020-2025-2030)

32

8.588 MM

Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo

11,5 5,2 22,4 8,4 5,5

Post Corralito(08'/02')

Recuperación crisissubprime (14'/08')

Apertura USDArgentina (17'/14')

Cierre década(20'/17')

Década 2030

Tasa Variación Media Acumulada (%) - Llegada de Turistas ExtranjerosSegún Periodos

12,6

9,5

6,7 6,34,9

11,9

5,5

70'/60' 80'/70' 90'/80' 00'/90' 10'/00' 20'/10' 30'/20'

Tasa Variación Media Acumulada (%) - Llegada de Turistas ExtranjerosSegún Décadas

CAPÍTULO


33Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo

-50%

-40%

-30%

-20%

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030

Mill

ares

Proyección Llegada de Turistas Extranjeros a Chile; al 2020 y 2030

CAPÍTULO


34


Variación promedio anual (%)

Dato actual Proyecciones

1980/2000 2000/2010 2010/2016 2016/2020 2020/2030

Mundo 3% 6% 4% 2% 3%

Economías Emergentes 6% 6% 4% 7% 4%

América del Sur 5% 4% 6% 5% 4%

Chile (*) 7% 5% 12% 11% 5%

CAPÍTULO


35

Fuente: Tourism Towards 2030, OMT. (*)Cifras de Chile, SERNATUR / Subsecretaría de Turismo

36

CAPÍTULO


ANEXOS TÉCNICOS

PERIODOS LLEGADAS A SUD AMERICA OMT % PARTICIPACION CHILE

1990 7.700.000 12,25%

1995 11.700.000 13,16%

2000 15.300.000 11,39%

2005 18.300.000 11,08%

2010 23.200.000 12,07%

2014 29.100.000 12,63%

2015 30.800.000 14,54%

2016 32.723.952 17,15%

2017 34.585.304 19,51%

2018 36.446.656 20,15%

2019 38.308.008 20,82%

2020 40.169.360 21,38%

2021 42.030.712 21,88%

2022 43.892.064 22,33%

2023 45.753.416 22,74%

2024 47.614.768 23,12%

2025 49.476.120 23,48%

2026 51.337.472 23,80%

2027 53.198.824 24,10%

2028 55.060.176 24,39%

2029 56.921.528 24,65%

2030 58.782.880 24,90%

OMT estimaciones de crecimiento turístico en América del sur.

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

37

Fuente: Organización Mundial del Turismo - OMT

• Determinación del tipo de modelo y parámetros (funciones teóricas)

• Detección de la posible autocorrelación serial test Ljung-Box

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

38

2008-2016 Variaciones medias por estación

Trimestres Argentina Brasil USA Europa Total turistas internacionales

Primero 64,06 - 14,26 36,98 38,84 36,15

Segundo - 33,21 - 13,82 - 28,04 - 37,10 - 24,82

Tercero - 33,53 30,49 - 31,23 - 36,39 - 19,12

Cuarto 2,68 - 2,41 22,28 34,65 7,79

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

Variaciones estacionales mercados principales

39


Proceso autorregresivo de orden 1 AR(1)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

40

Proceso autorregresivo de orden 2 AR(2)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

41

Proceso de media móvil de orden 1 MA(1)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

42

Proceso de media móvil de orden 1 MA(1)

Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

43

• Se determina un modelo ARIMA(1,2,1) debido a la estructura de la función de autocorrelación y sus bondades de ajuste.

ACF y PACF ARIMA(1,2,1)

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

44

Argentina Estados Unidos

Europa Brasil

ACF y PACF SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

45

Modelos SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

Estados Unidos

SARIMA(2,1,2)(1,1,0)12

Europa

SARIMA(2,1,2)(1,1,0)12

Argentina

SARIMA(0,1,1)(1,1,1)12

Brasil

SARIMA(2,1,2)(0,1,2)12

46

H0: No existe correlación en los errores vs H1: Existe correlación en los errores

El test se representa por: 𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∗ 𝜌𝑘

2

𝑛−𝑘

ℎ𝑘=1 𝑛 𝑒𝑠 𝑡𝑎𝑚𝑜ñ𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎

𝜌𝑘 2 Es la autocorrelación de la muestra en el retraso k y h es el número de retardos que se

están probando

Por nivel de significación α, la región crítica para el rechazo de la hipótesis de aleatoriedad

es 𝑄 > Χ(1−𝛼 ,ℎ)2 ~ 𝐶ℎ𝑖 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑜 𝑑𝑒 𝐻0 𝑠𝑖 𝑒𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑝 𝑒𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 𝑎𝑙 5%

Test de L jung box

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

47

Años Proyecciones Variación LI (5%) LS (5%)Variación

limite inferiorVariación limite

superior

2017 6.667.891 18,21% 6.227.632 7.108.150 10,41% 26,02%

2018 7.344.218 10,14% 6.512.526 8.175.909 4,57% 15,02%

2019 7.974.381 8,58% 6.742.970 9.205.793 3,54% 12,60%

2020 8.587.959 7,69% 6.944.735 10.231.183 2,99% 11,14%

2021 9.195.576 7,08% 7.124.979 11.266.174 2,60% 10,12%

2022 9.801.052 6,58% 7.285.374 12.316.731 2,25% 9,32%

2023 10.405.759 6,17% 7.426.215 13.385.302 1,93% 8,68%

2024 11.010.189 5,81% 7.547.602 14.472.777 1,63% 8,12%

2025 11.614.520 5,49% 7.649.711 15.579.329 1,35% 7,65%

2026 12.218.815 5,20% 7.732.831 16.704.800 1,09% 7,22%

2027 12.823.098 4,95% 7.797.319 17.848.877 0,83% 6,85%

2028 13.427.375 4,71% 7.843.575 19.011.175 0,59% 6,51%

2029 14.031.651 4,50% 7.872.017 20.191.286 0,36% 6,21%

2030 14.635.927 4,31% 7.883.059 21.388.795 0,14% 5,93%

Variaciones anuales proyectadas 2030

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

48


Box, G. E. P. y Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control.

Holden-Day.

.-Brockwell, P. J. y Davis, R. A. (1991). Time Series: Theory and Methods. [2ª edición].

Springer-Verlag.

.- Brockwell, P. J. y Davis, R. A. (1996). Introduction to Time Series and Forecasting.

Springer-Verlag.

Bibliografía

CAPÍTULO

06 Anexos técnicos

49

Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo

CONSULTAS: DEPARTAMENTO DE ESTADISTICAS - SERVICIO NACIONAL DE [email protected]

DIVISIÓN DE ESTUDIOS – SUBSECRETARÍA DE [email protected]

20 PROYECCIONES DEL TURISMO 17 INTERNACIONAL · Metodología 9 CAPÍTULO 3 Estado del arte y...

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