Monografias | Un modelo de correlación múltiple para el turismo internacional que llegaba a Venezuela desde 1971 hasta 1991Un modelo de correlación múltiple para el turismo internacional que llegaba a Venezuela desde 1971 hasta 1991Resumen: Se trata de informar sobre un modelo de correlación múltiple aplicado al turismo receptivo que llegaba a Venezuela utilizando una serie de datos de 21 años para poder tener seguridad de los ajustes entre la curva real y la curva estimada. El análisis se realizó corriendo un programa estadístico denominado MICRO TSP, versión 6.0 del autor David M. Lilien. Resumen
: en estas dos páginas se trata de informar sobre un modelo de
correlación múltiple aplicado al turismo receptivo que llegaba a Venezuela
utilizando una serie de datos de 21 años para poder tener seguridad de los
ajustes entre la curva real y la curva estimada. El análisis se realizó
corriendo un programa estadístico denominado MICRO TSP, versión 6.0 del autor
David M. Lilien. Palabras
claves :
correlación múltiple, turismo, modelo de regresión lineal. Introducción Este análisis
consistió en explicar la variable dependiente (Y) : número de turistas
internacionales que llegaban a Venezuela, mediante un conjunto de otras
variables explicativas o independientes, como son en este caso : el tipo de
cambio real entre la moneda venezolana y el dólar (X1), el PIB real de los países
que seleccionaban a Venezuela como destino (X2) y el número de turistas que
llegaron el año anterior (X3). Se
trata entonces de determinar, si las variables independientes explican una
variación significativa de la variable dependiente y conocer la forma de esa
relación a través de una ecuación matemática, incluso determinar también la
fuerza de la relación entre las tres variables independientes (X1, X2, y X3)
y la variable dependiente (Y). En
el caso que nos ocupa, todas las variables son cuantitativas y están medidas en
una escala métrica. Los
parámetros o coeficientes de regresión son los valores que relacionan las
variables independientes (X1, X2 y X3) con la variable dependiente (Y) y suelen
representarse por : B1, B2, B3…..Bn, siendo Bo el término constante del modelo, o sea el valor esperado de Y,
cuando todas las variables explicativas son iguales a cero ; y los otros
coeficientes, expresan el cambio esperado en la variable dependiente (Y),
debido a un cambio de una unidad en cualquiera de las variables independientes o
explicativas, siempre que las demás aparezcan constantes. Los cambios unitarios
combinados de las variables independientes son aditivos al igual que los
coeficientes B1 + B2 + B3….+ Bn que finalmente es lo que se busca. La
ecuación igualmente presenta un término residual “e” que recoge las
variaciones de otras variable independientes no cubiertas por el modelo o en
todo caso los errores en la medición de las variables explicativas o las
perturbaciones en el año “t”. Se
parte de la hipótesis de que la relación entre las 3 variables independientes
y la variable dependiente (Y) es lineal y que además no debe existir
multicolinealidad o sea correlación entre las variables explicativas; y el término
residual “e”, debe seguir una
distribución normal con una media igual a cero y con una varianza constante
(homocedasticidad) (Pedret, 2.000 : 204-227). El
resultado de la ecuación para la llegada de turismo receptivo o internacional a
Venezuela fue el siguiente: Este
resultado apareció con un coeficiente de correlación
igual a R = 0,9642 y un coeficiente
de determinación (o sea: R al cuadrado) igual a 0,9296; y también, un
coeficiente de determinación ajustado igual a 0,9173. Los indicadores
Durbin-Watson (DW) y el estadístico “h” fueron 2,3992 y 1,11
respectivamente. El
estadístico F fue igual a
74,93566, así pues : el modelo de regresión lineal fue significativo
globalmente debido a que la prueba del estadístico F para 18 grados de libertad
es igual a 0,01; e igualmente, los “t”
de Student para cada uno de los coeficiente fueron significativos. La
fortaleza del modelo explicada por el coeficiente de determinación, nos
indicaba que la proporción de la variación de la variable dependiente (Y) se
veía bien explicada por las tres variables independientes, pues aproximadamente
un 93% de la variación de la llegada de visitantes internacionales a Venezuela
se explicaba bien con las variables independientes del modelo (X1, X2 y X3);
además, cuando R al cuadrado es mayor a 0,70 se considera, en la práctica, que
los dos conjuntos de variables están relacionados; de todas maneras el R al
cuadrado ajustado dependía del número de variables independientes utilizadas y
del tamaño de la muestra. Estamos
de acuerdo con Milton H. Spencer
(1965 : 8) cuando señaló que : Si
el pronóstico es una ciencia, tendrá que basarse en la hipótesis básica de
que las pequeñas causas del cambio, que son demasiado numerosas para medirlas,
se cancelarán entre sí y dejarán que las causas principales de la variación
determinen la tendencia de lo proyectado. Y cuando, como suele suceder, las
pequeñas causas no se compensan mutuamente, o se convierten en causas
principales inesperadas, el pronóstico será errado. Podemos
concluir entonces que, en este caso, si otras causas no aparecen en el
transcurso del tiempo, si el cambio real entre la moneda venezolana y el dólar
(Variable X1) se incrementara en un año ( B1 > 0 ), el número de turistas
internacionales que llegarían a Venezuela aumentaría en 2.376 visitantes,
siempre que las demás variables independientes permanezcan constantes; así
mismo, si el PIB real de los países que arriban a Venezuela como turistas, se
incrementara en un año entonces el número de visitantes se podría elevar en
3.437 personas. No obstante, el número de turistas sólo se elevaría en apenas
0,795, si el número de turistas del año anterior aumentase en el siguiente año. Lamentablemente
de nuevo la crisis política y económica del país, mucho más profunda que la
que se tuvo en la década de los años 80 y
los primeros años de la década de los 90 cuando detectamos, con un modelo de
correlación simple, una tendencia negativa de los ingresos turísticos en dólares
y una baja de la estadía media (Ascanio: 1995: 76-88), se transformó en una
variable relevante inesperada, como nos alertó el Profesor Spencer hace ya
varios años; es entonces recomendable que en estas proyecciones del turismo se
incluya una variable cualitativa que se relacione con la posibilidad o no de que
surja una variable exógena relacionada con el contexto político, económico y
social. Ascanio,
A. 1995. Venezuela : influencia de la crisis en el viaje turístico y las políticas
de marketing. Turismo em Análisis,
Vol. 6, No. 1, Brasil. Ascanio,A.
Turismo internacional hacia Venezuela. (Online), disponible en Internet vía WWW.URL
: http://www.ilustrados.com/secciones/Turismo-3.html.
Capturado el 26 de julio de 2.004. Ascanio
A. Proyección del turismo internacional. (Online), disponible en
Internet vía WWW. URL : http://www.monografias.com/trabajos12/turis/turis.shtml
, Capturado el 28 de julio de 2.004. Ascanio,
A., et. al. 1996. La demanda turística internacional en Venezuela y el
comportamiento del visitante temporal. Estudios
y Perspectivas en Turismo, Vol. 5, No. 2, pp: 127-146, Argentina. Gujarati,
D. Econometría básica. Madrid :
McGraw-Hill Pedret,
Ramón, et. al. 2.000. Herramientas para
segmentar mercados y posicionar productos. Barcelona: Ediciones Deusto. Schulz,
H. 1958. The theory and measurement of
demand. Chicago : The University of Chicago Press. Spencer,M.
,et.al. 1965. Pronóstico de los negocios
y económico : enfoque econométrico. México : UTEHA. Alfredo
Ascanio,Ph.D Universidad
Simón Bolívar Dpto. de
Ciencias Económicas Caracas-Venezuela http://askain.journalspace.com/ Compartir Publicación enviada por Alfredo Ascanio,Ph.D Contactar mailto:ajascanio@cantv.net Código ISPN de la Publicación EpAEVyklAuObaUlhmW Publicado Tuesday 3 de August de 2004 Ultimas Publicaciones en ilustrados.com
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