Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de Colombia

En este artículo se analiza cuáles son los atributos regionales, geos o en términos de indicadores económicos que son relevantes en la función de demanda de turismo interno. Por medio de una división geográfica que divide al país en macro regiones, se evaluó cuáles eran los determinantes y sus efect...

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Autores:: Montes Montes, Laura Valentina

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Universidad Santo Tomás

Repositorio:: Repositorio Institucional USTA

Idioma:: spa

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Por medio de una división geográfica que divide al país en macro regiones, se evaluó cuáles eran los determinantes y sus efectos sobre la probabilidad de que un viajero nacional elija como destino final la Región Central Sur de Colombia, la cual abarca Bogotá D.C., y los departamentos de Cundinamarca, Huila y Tolima, por medio de un Modelo de Utilidad Aleatoria – Logístico. Los datos utilizados provienen de la Encuesta de Gastos en Turismo Interno (EGIT) para el cuarto trimestre de 2021, y de otras fuentes oficiales especificadas en el documento. Adicionalmente, se implementa el t-SNE y el Modelo BIRCH para agrupar y caracterizar los tipos de viajeros. Los antecedentes empíricos afirman que la región que es más receptora de turismo interno es la región Caribe, sin embargo, para este caso, Antioquia fue el departamento que mayor número de turistas recibió en el periodo estudiado; conclusiones como esta se pueden abordar en el robusto análisis descriptivo contenido en el artículo. Por último, los resultados del modelo estimado sugieren que el número de viajes nacionales que realice una persona, el número de viajeros atraídos en el año anterior son variables que tienen un efecto positivo en la probabilidad de éxito, mientras que variables como la Distancia en ruta del origen al destino, la temperatura del destino influyen negativamente, siendo todas estadísticamente significativas.This article analyzes which are the regional attributes, geos or in terms of economic indicators that are relevant in the demand function of internal tourism. Through a geographical division that divides the country into macro regions, the determinants and their effects on the probability that a national traveler chooses the South Central Region of Colombia as final destination, which includes Bogotá D.C., and the departments of Cundinamarca, Huila and Tolima, through a Random Utility Model - Logistics. The data used comes from the Internal Tourism Expenditure Survey (EGIT) for the fourth quarter of 2021, and from other official sources specified in the document. Additionally, the t-SNE and the BIRCH Model are implemented to group and characterize the types of travelers. The empirical background affirms that the region that is the most recipient of domestic tourism is the Caribbean region, however, in this case, Antioquia was the department that received the highest number of tourists in the period studied; Conclusions such as this can be addressed in the robust descriptive analysis contained in the article. Finally, the results of the estimated model suggest that the number of national trips made by a person, the number of travelers attracted in the previous year are variables that have a positive effect on the probability of success, while variables such as Distance en route from origin to destination, the temperature of the destination has a negative influence, all of which are statistically significant.EconomistaPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EconomíaFacultad de EconomíaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de ColombiaInternal tourismDeterminants of demand in tourismRandom Utility Model – LogitCluster analysist-SNE algorithmBIRCH modelEconomíaGasto-InternoTurismoViajeros-GastosTurismo InternoDeterminantes de la demanda en turismoModelo de Utilidad Aleatoria – LogitAnálisis de conglomeradosAlgoritmo t-SNEModelo BIRCHTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAgresti, A. (2018). An introduction to categorical data analysis. John Wiley & Sons.Bonilla-Mejía, L. (2009). Causas de las diferencias regionales en la distribución del ingreso en Colombia, un ejercicio de micro-descomposición. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana; No. 111.Bonn, M.A. (2008). A comparison of three economic impact models for applied hospitality and tourism research. Tourism Economics, Vol 14, No 4, pp 769–789.Bouldin, Donald W. (1979). A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. PAMI-1 (2): 224-227. https://ieeexplore.ieee.org/document/4766909Camacho-Murillo, A., Gounder, R., & Richardson, S. (2021). Regional destination attributes that attract domestic tourists: the role of man-made venues for leisure and recreation. Heliyon, 7(6), e07383. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07383Canh, N. P., & Thanh, S. D. (2020). Domestic tourism spending and economic vulnerability. Annals of tourism research, 85, 103063. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.103063César Muñoz, Antonio Álvarez & José F. Baños (2021) Modelling the effect of weather on tourism: does it vary across seasons?, Tourism Geographies, DOI: 10.1080/14616688.2020.1868019Chen, J. S., & Gursoy, D. (2001). An investigation of tourists’ destination loyalty and preferences. International Journal of Contemporary Hospitality Management. https://doi.org/10.1108/09596110110381870Cook, J., Sutskever, I., Mnih, A., & Hinton, G. (2007, March). Visualizing similarity data with a mixture of maps. In Artificial intelligence and statistics (pp. 67-74). PMLR. http://proceedings.mlr.press/v2/cook07a.htmlCorzo Arévalo, D. (2021). Análisis de políticas públicas. El caso del Plan Sectorial de Turismo de Colombia 2018-2022. GRAN TOUR, REVISTA DE INVESTIGACIONES TURÍSTICAS, (23). http://www.eutm.es/grantour/index.php/grantour/article/view/218DANE (2020). DANE celebra Día Mundial de la Población.DANE (2022). 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Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de Colombia

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