Modelling International Tourism Demand for the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides models of international tourism demand for four destination countries (the Bahamas, Barbados, Jamaica and St Lucia) in the Caribbean region, where visitor arrivals are mainly from Canada, Germany, the UK and the USA. The authors use a less restrictive econometric technique – the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds test – to test for cointegration among the variables in the tourism demand equations. The empirical results from the bounds test indicate the existence of a unique long-run relationship between tourist arrivals, per capita real income, tourism prices and transport costs. The estimated results show that changes in tourists' income, tourism prices, travel costs, the 9/11 2001 terrorist attacks on the USA and the 2003 US–Iraq War significantly affect tourists' travel decisions. The results also show that tourism demand for Caribbean destinations is highly income elastic in both the short run and the long run, but relatively price inelastic in both periods. The price inelasticities suggest that if policy makers and/or tourism stakeholders increase the prices of the tourism products and services, this would not decrease the number of tourist arrivals proportionally but would increase total tourism receipts or revenues. Overall, the CUSUM and CUSUMSQ stability tests reveal that the parameters of the international tourism demand models are stable and, as such, they can be used for policy analysis and forecasting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».