Modelação da procura turística: um estudo comparativo entre redes neuronais artificiais e a metodologia de Box-Jenkins
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O presente estudo pretende explorar e evidenciar a utilidade da metodologia das Redes Neuronais Artificiais como uma alternativa à metodologia de Box-Jenkins, na análise da
procura turística. A primeira metodologia tem vindo a suscitar interesse na área das ciências
económicas e empresariais, pois pelos trabalhos de investigação realizados tem-se
verificado que a mesma apresenta uma alternativa válida a métodos clássicos de previsão,
conseguindo dar resposta a situações que pelos métodos clássicos seriam de difícil
tratamento (Thawornwong & Enke, 2004). Hill et al. (1996) e Hansen et al. (1999), referem
que as ANN mostram capacidade para melhorar a previsão de séries temporais através da
análise de informação adicional, diminuindo a sua dimensão e reduzindo a sua
complexidade. Para tal, cada uma das metodologias referidas centrou-se no tratamento,
análise e modelação da série temporal de turismo: “Dormidas Mensais nos
Estabelecimentos Hoteleiros”, registadas no período de Janeiro de 1987 a Dezembro de
2006, uma vez que é uma das variáveis que melhor traduz a procura efectiva. O estudo foi
realizado para as regiões Norte e Centro de Portugal. Os resultados obtidos, e tendo por
base a classificação do MAPE proposto por Lewis (1982), revelaram que o modelo obtido,
utilizando a metodologia das Redes Neuronais Artificiais, apresentou qualidades estatísticas
e de ajustamento satisfatórias evidenciando ser adequado para a modelação e previsão da
série de referência, quando comparado com o modelo produzido pela metodologia de
Box-Jenkins.
Pretendeu-se ainda, com este estudo, avaliar o desempenho e a competitividade dos
destinos turísticos - Região Norte e Região Centro, de Portugal - por principais mercados
emissores e analisar como se encontra distribuída a sua carteira de mercados emissores,
para o período de 1997 a 2005. Utilizou-se para o efeito o instrumento de análise proposto por Faulkner (1997), tendo-se observado uma grande dependência do mercado interno, para ambas as regiões.
The present research aims to explore and to evidence the utility of the methodology of
Artificial Neural Networks (ANN) in the analysis of tourism demand as an alternative to the
Box-Jenkins methodology. The first methodology has arising interest in the economic and
business area since several researches have verified that methodology presents a valid
alternative to classical methods of forecasting allowing giving answer to situations in which
the traditional ones will be of difficult to apply (Thawornwong & Enke, 2004). According to Hill
et al. (1996) and Hansen et al. (1999) ANN show capacity to improve the time-series
forecasts through of additional information analysis decreasing their dimension and reducing
their complexity. For that, each one of the referred methodologies focused in the treatment,
analysis and modeling of the tourism time-series: Monthly Guest Nights in Hotels registered
between January 1987 to December 2006, since it is one of the variables that better explain
the effective tourism demand. The Study was performed for two regions of Portugal: North
region and Centre region. Considering the results, and according to the Criteria of MAPE for
model evaluation proposed by Lewis (1982), the ANN model presented acceptable statistical
qualities and adjustments satisfied. Being so, it is adequate not only for the modelling but
also to the prediction of times series, when compared to the model performed by Box-
Jenkins methodology.
We intended also to evaluate the performance and competiveness of the tourism
destinations - North region and Center region of Portugal - by main origin markets and to
analyse how it is distributed their portfolio of origin markets for the period of 1997 to 2006.
The Market Share Analysis tool proposed by Faulkner (1997) was applied and it was
observed an high dependency of the domestic market for both regions.
