Análisis y estimación de la estacionalidad y demanda turística de las Islas Baleares

Abstract

[eng] This paper analyzes the number of tourist arrivals by air to the Balearic Islands in the period from January 1999 to November 2018. We apply different estimations of models of tourist demand and at the same time we examine the seasonality in the Balearic Islands. In addition, we verify whether the series of tourist arrivals has any structural change by applying structural change tests. We also estimate a monthly dummies regression model to test the significance of the monthly seasonality in the Balearic Islands. We employ different models of seasonality such as ARIMA and Holt-Winters (Holt & Winters, 1957,1960) methods. We find that the series has a structural change, and there is significant monthly seasonality in tourist arrivals. Further, the seasonal ARIMA has the best out-of-sample forecast performance for predicting tourist arrivals. Our findings have relevant implications for carrying out policies of improvement of the efficiency in the use of resources or, for the tourist companies, to make changes in marketing strategies.

[spa] Este trabajo analiza el número de llegadas de turistas por aire a las Islas Baleares, en el periodo comprendido entre enero de 1999 y noviembre de 2018. Aplicamos diferentes estimaciones de demanda turística y, al mismo tiempo, examinamos la estacionalidad en las Islas Baleares. También verificamos si la serie de llegadas turísticas presenta algún cambio estructural aplicando contrastes de hipótesis de cambio estructural. Estimamos un modelo de regresión binomial mensual para contrastar la significancia de la estacionalidad mensual en las Islas Baleares. Usamos diferentes modelos de estacionalidad como el ARIMA o el modelo Holt-Winters (Holt & Winters, 1957,1960). Nos encontramos que la serie tiene un cambio estructural y que hay una estacionalidad mensual significativa en las llegadas de turistas. Además, el modelo que predice mejor las llegadas de turistas fuera de la muestra es el ARIMA. Nuestros hallazgos tienen implicaciones relevantes a la hora de llevar a cabo políticas de mejora de la eficiencia de los recursos o para las compañías turísticas a la hora de realizar cambios en estrategias de marketing.