An ARDL Approach: How Robust Is Guatemala's International Tourism Demand?
Notice bibliographique
Résumé
An autoregressive distributed lag (ARDL) bounds testing to cointegration was used to test the robustness of Guatemala's tourism demand from Canada, Costa Rica, El Salvador, Honduras, Mexico, Nicaragua, Panama, and the US. A robustness check was conducted on income, price, and travel cost variables. The magnitudes of the estimated income elasticity values differ from 1.41 (Panama) to 4.86 (Nicaragua). It is a greater luxury for Canada, Costa Rica, Mexico, Nicaragua, and the US than tourists from El Salvador, Honduras, and Panama. In the long run, a 1% steady growth in income in Canada and El Salvador would lead to an increase in tourist arrivals by 4.33% and 3.28%, respectively, ceteris paribus. Similar results, except for El Salvador and Panama, were found for the price and the cost of travel variables. This findings on the price and cost variables imply that its statistical significance does not depend on the measures used. The results are robust to the inclusion of a composite price or separated price, and exchange rate, price of oil or price of diesel, and related independent variables in the regression. These results can assist in policy formulation and management, strategic marketing, product development, and tourism planning.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».