La estacionariedad y la resiliencia del turismo : cómo actúan las economías en función de su perfil y del suceso crítico

Abstract

Trabajo de Máster en Economía, Finanzas y Computación. Tutor: Dr. D. Alfonso Vargas Sánchez. La evolución del turismo es uno de los indicadores más importantes para la economía de un país. De hecho, muchos países se basan en un modelo cuyo principal sustentador de sus economías es el turismo. Pero, ¿qué ocurre cuando el sector turístico se ve afectado por algún tipo de adversidad? La resiliencia es la capacidad que tiene un individuo, un colectivo o, en este caso, un sector de la economía, para superar circunstancias adversas o extremas, ya sean de carácter natural, biológico, terrorista o financiero. En este estudio, analizaremos nuestros datos de dos maneras: en primer lugar, buscamos conocer si el nivel de turismo de una determinada zona sigue una tendencia estacionaria. Para ello, empleamos la metodología de Box-Jenkins para determinar si nuestro modelo econométrico sigue un patrón estacionario y establecer una predicción. La serie temporal transcurre desde el año 2000 al año 2018. En la segunda etapa emplearemos una herramienta de visualización (PowerBI) para comparar el comportamiento del turismo, del nivel de gasto y del PIB per cápita de países con diferentes perfiles.

The evolution of tourism is one of the most important indicators for the economy of a country. In fact, many countries are based on a model whose main pillar of their economies is tourism. But, what happens when the tourism sector is affected by some kind of adversity? Resilience is the capacity of an individual, a group or, in this case, a sector of the economy, to overcome adverse or extreme circumstances, whether of a natural, biological, terrorist or financial nature. In this study, we will analyse our data in two ways: first, we seek to find out if the level of tourism in a given area follows a stationary trend. To do this, we use the Box-Jenkins methodology to determine if our economic model follows a stationary pattern and to establish a prediction. The time series runs from 2000 to 2018. In the second stage, we will use a visualization tool (PowerBI) to compare the behavior of tourism, the expenditure and GDP per capita of countries with different profiles.