Determining factors affecting tourism demand for Malaysia using ARDL modeling: A case of Europe countries
Notice bibliographique
Résumé
Tourism industry is the second largest foreign exchange earner after manufacturing in Malaysia. With regards to the importance of tourism industry in Malaysia, any factors that influence tourism demand should be considered cautiously by the government and tourism authorities in order to attract more international tourists in the near future. The purpose of this study is to investigate the dynamic long-run and short-run relationship between the number of international tourist arrivals from six European countries and four selected economic variables. The economic variables used in this study are exchange rate, gross domestic product, relative price and substitute relative price. This study also examines the impact of the European Sovereign crisis on the number of arrivals from the selected European countries to Malaysia. The data covers the period from quarter 1 (Q1) of 1999 to quarter 3 (Q3) of 2014 and employs the autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing approach proposed by Pesaran et al. (2001). The results of unit root test show a mixture of integrated at level and order one, I(0) and I(1). The results show that there exist long-run cointegration between the number of international tourist arrivals and exchange rate, level of income, tourism price and substitute tourism price for all countries. Generally, the results show that level of income is in line with the economic theory and Thailand is a competing destination for the tourism industry in Malaysia. Surprisingly, relative price is found to have positive impact on the number of arrivals to Malaysia and this suggests that an increase in the price level in Malaysia is unexpectedly increase the number of international tourist arrivals to Malaysia. Therefore the Malaysian government and tourism authorities should continue the efforts to withstand the growth of the tourism industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».