Modelação da procura turística para Moçambique
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O presente artigo teve como objetivo modelar a procura turística em Moçambique, para o período
compreendido entre Janeiro 2004 e Dezembro 2013, através do Método de Regressão Linear
Múltipla. Para tal a variável número de dormidas, representando a procura turística, foi utilizada
como variável dependente, explicada pelas variáveis Índice de Preços ao Consumidor (IPC),
Produto Interno Bruto per capita (PIB) e Taxa de Câmbio (TC), para os mercados de
Moçambique, Portugal, Reino Unido, Estados Unidos da América e África do Sul. Os resultados
obtidos permitiram concluir que as variáveis IPC de Moçambique e TC_RAND-MT (África do
Sul), TC_EURO-MT (Portugal) e TC_DOLAR-MT (Estados Unidos da América) são
estatisticamente significativas e explicam o comportamento da procura turística. E ainda, o
modelo encontrado apresentou qualidades estatísticas e de ajustamento suficientes para explicar
a procura turística.
O presente artigo teve como objetivo modelar e prever a procura turística em Moçambique, para o período compreendido entre Janeiro 2004 e Dezembro 2013, através do Método de Regressão Linear Múltipla. Para tal a variável número de dormidas, representando a procura turística, foi utilizada como variável dependente, explicada pelas variáveis Índice de Preços ao Consumidor (IPC), Produto Interno Bruto per capita (PIB) e Taxa de Câmbio (TC), para os mercados de Moçambique, Portugal, Reino Unido, Estados Unidos da América e África do Sul. Os resultados obtidos permitiram concluir que as variáveis IPC de Moçambique e TC face ao Metical da África do Sul, Portugal e Estados Unidos da América são estatisticamente significativas e explicam o comportamento da procura turística. Por outro lado, o modelo encontrado apresentou qualidades estatísticas e de ajustamento suficientes para explicar a procura turística.
This article aims to model the tourist demand in Mozambique for the period between January
2004 and December 2013, using the Multiple Linear Regression Method. For such, a variable
number of overnight stays, representing the tourism demand, it was used as the dependent variable
explained by variables Consumer Price Index (CPI), Gross Domestic Product per capita (GDP), Exchange Rate (ER), to markets of Mozambique, Portugal, United Kingdom, United States of
America and South Africa. The results showed that the CPI variable Mozambique, ER_RANDMT
(South Africa), ER_EURO-MT (Portugal) and ER_DOLAR-MT (United States) are
statistically significant and explain the behavior of the tourist demand. Also, the found model
presented statistics and adjustment qualities sufficient to explain the tourist demand.
