Factors that affect the demand of tourism in Mexico: competitive analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Several studies have been made that analyze factors that affect the demand of tourism from several optics. This paper aims to study the factors that determine the demand for tourism in Mexico, through an econometric analysis, by using the Johansen cointegration model (1991) to determine the long-term elasticity between the demand of tourists and the wealth related to its main markets (the USA and Canada) and the relative prices in Mexico and its two main competitors (the Dominican Republic and Costa Rica). Design/methodology/approach The authors used econometric analysis using Johansen’s cointegration model (1991), using as a dependent variable the demand of tourists from the main countries of origin (the USA and Canada), taking as data the number of tourists by air in the period 1980-2015, according to information from the SIIMT. The independent variables are the relative wealth of the country of origin of the tourists (wealth of the tourist in Mexico concerning the wealth in their country of origin) and the relative prices of the destination country with respect to the country of competition. The source for per capita income and the consumer price index is the World Bank. Findings The results obtained in this document show that in the long-term the price is a factor of impact in the purchase decision of both markets analyzed. Presenting an elastic demand to the price, which implies that the market is sensitive to the variations of the price of tourist services, opting for the destination that offers better prices, with a higher sensitivity to the price when compared with Costa Rica. Coinciding with previous studies carried out in other tourist destinations, such as in the work of Patsouratis et al. (2005). Originality/value The main contribution of this work is to determine the long-term relationship, through a cointegration analysis of Johansen (1991). A methodology that has not been used to perform a competitive analysis between countries. Additionally, the present work uses variables different from those considered in previous works; the dependent variable is the demand of tourists from the main countries of origin (the USA and Canada) and as dependent variables the relative wealth of the country of origin of the tourists (Wealth of the tourist in Mexico with respect to wealth in their country of origin) and the relative prices of the destination country with respect to the country of competition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».