Investigating the business cycle properties of tourist flows to Barbados
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluates whether the tourism cycles of Barbados can be regarded as a direct consequence of business cycles of the UK, US, Canada and Barbados. The cyclical components of the series are extracted using the structural time series framework by Harvey, 1989, and the interrelations between the variables are evaluated using innovation accounting. The variance decompositions suggests that shocks to the source country business cycle series can explain up to 25 percent of the future variation of the Barbadian tourism cycle. Shocks to the Barbadian business cycle only seem to significantly affect the Canadian tourist cycle. This implies that for tourist arrivals from the US and UK are more influenced by economic developments in their respective home countries, rather than those of Barbados. Finally, Granger-causality tests indicate that past values of the source country business cycles can help better predict present values tourist arrivals to Barbados, while past values of the Barbadian cycle only Granger-cause the Canadian tourist cycle. An interesting observation is that there appears to be some delay in the reaction of the tourism cycle to the business cycles. Thus, policy makers should take advantage of the delay between the two cycles, and adopt some form of countercyclical policy to soften the impact of negative income shocks in the UK, US or Canada on the Barbadian economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».