Forecast of Chile’s tourism demand based on linear and non -linear seasonal models

En este trabajo se ha modelado la demanda turística que experimentó Chile en el período 2000‐ ‐ 2018 utilizando un modelo de regresión lineal con variables dicotómicas (MRL) y un modelo ARIMA con componente estacional (SARIMA). Los resultados muestran que el modelo SARIMA es más efectivo en replicar el comportamiento no‐estacionario, no‐lineal y con presencia de estacionalidad de las series, y es capaz de entregar pronósticos con un bajo error, en este caso de ‐5,6% para el turismo emisivo y de ‐5,9% para el turismo receptivo. Y, por tanto, puede ser una herramienta efectiva para pronosticar valores de la demanda turística en el corto plazo, y ayudar a la planificación y gestión del sector frente a fluctuaciones de la demanda.TIn this paper, the Chilean tourism demand experienced during the period 2000‐2018 has been modelled using a linear regression model with dichotomous variables (MRL) and an ARIMA model with a seasonal component (SARIMA). The results show that the SARIMA approach is more effective in replicating the non‐stationary, non‐linear behaviour and the presence of seasonality in the series, with the forecasts obtained from this model presenting a low rate of error, in this case ‐5.6% for outbound tourism and ‐5.9% for inbound tourism. In consequence, this approach may be an effective tool for forecasting forecast tourism demand in the short term, and support for planning and management in the sector in the face of fluctuations in tourism demand

Pronóstico de la demanda turística en Chile: Análisis regional utilizando un Modelo Autorregresivo Estacional

This paper presents Chilean tourism demand describing its behavior for both the country and each of its regions, the analyzed period comprises 2014:01 to 2019:02. The seasonal autoregressive model (SARIMA) process was used to model the series growing dynamics. Results show that best-fitting models capture nonlinear growth, seasonal patterns, and series volatility, and make it possible to describe not so obvious behaviors, such as the seasonal process order or long-term growth trends. From a public policy point of view, this provides relevant information for decision-makers to manage touristic services and infrastructure in a better way. Regional and countries’ forecasted demand presents a low error percentage, less than 2%, though in some regions this value is underestimated overestimated in others.Conocer el comportamiento de la demanda turística permite a los planificadores de política pública tomar mejores decisiones respecto a cómo administrar los servicios turísticos y priorizar las diferentes inversiones e intervenciones en los territorios. El presente trabajo aporta a la comprensión de este comportamiento al describir la demanda turística de Chile, tanto a nivel país como para cada una de sus regiones durante el período 2014:01 a 2019:02, aplicando la metodología SARIMA (Modelo autorregresivo estacional de media móvil) para modelar la dinámica de crecimiento de la demanda en cada caso. Los resultados permiten identificar que aquellos modelos mejor ajustados para cada región y el país capturan los crecimientos no lineales, patrones estacionales y volatilidades de cada serie, permitiendo describir conductas no tan evidentes como el orden del proceso estacional, o tendencias de crecimiento de largo plazo. Las proyecciones de demanda regionales y del país presentan un bajo porcentaje de error, menor al 2%, el cual se encuentra subestimado en ciertos casos y sobreestimado en otros