2017
PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL Proyección de la Llegada de Turistas Extranjeros a Chile durante el 2025 y 2030, y de los principales mercados a marzo del 2018.
Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo 1
SERVICIO NACIONAL DE TURISMODepartamento de Estadísticas
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SUBSECRETARIA DE TURISMODivisión de Estudioshttp://www.subturismo.gob.cl
Contenido
SUBSECRETARIA DE TURISMODivisión de EstudiosAlameda 1449, Torre 2, Piso 2, Santiago, ChileT: +56 (2) 24733629http://www.subturismo.gob.cl
2
Fecha publicación: Agosto 2017
SERVICIO NACIONAL DE TURISMODepartamento de Estadísticas
Av. Providencia 1550, Santiago, ChileT: +56 (2) 27318310
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CAPÍTULO 1Motivación y objetivos 3
CAPÍTULO 2Metodología 9
CAPÍTULO 3Estado del arte y proyecciones 16
CAPÍTULO 4Proyecciones corto plazo (2017 / Estival 2018) 20
CAPÍTULO 5Proyecciones mediano – largo plazo (2020 – 2025- 2030) 31
CAPÍTULO 6Anexos técnicos 36
3
PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
MOTIVACION Y OBJETIVOS
CAPÍTULO
01
“El objetivo de pronosticar no está por venir con una predicción perfecta de la demanda turística (que es imposible) sino, en predecir el
nivel más probable de la demanda”
John G.C. Kester (OMT)
CAPÍTULO
01 Motivación y objetivos
4
CAPÍTULO
01 Motivación y objetivos
La utilidad de realizar pronósticos en el mercado turístico se basa en cuantificar los flujos de turistas que llegan al país en un horizonte de
tiempo dado, con el fin de realizar una planificación para tomar decisiones en el presente, teniendo en cuenta sucesos futuros.
A SABER
5
Formas de hacerlo:
1. Metodología ARIMA(p,d,q) (con variable de intervención)
2. Metodología ARIMA(p,d,q)(P,D,Q) a doce meses
3. Error admitido de pronóstico del dato real vs lo proyectado [-10% ,10%]
según recomendaciones de la OMT (Handbook on Tourism Forecasting
Methodologies)
CAPÍTULO
01 Motivación y objetivos
Formar pronósticos a futuro para datos con tendencia
OBJETIVO
6
CAPÍTULO
01 Motivación y objetivos
Algunas entidades de gobierno que usan análisis de series históricas y proyectan:
Oficina de Estudios y Políticas Agrarias (ODEPA); Índices de producción.
Dirección Nacional de Aeronáutica Civil (DGAC); Proyección pasajeros nacionales einternacionales (corto, mediano y largo plazo).
Banco Central de Chile (BCCh); Crecimiento económico en Chile: Una visión de largoplazo.
7
CAPÍTULO
01 Motivación y objetivos
Algunas entidades internacionales que usan análisis de series históricas yproyectan:
Tourism Research Council New Zealand (TRCNZ); Predicción llegada de turistas.
Tourism Research Australia (TRA); Predicción crecimiento turístico.
Conference Board of Canada; Predicción industria turística a 5 años.
8
United States Census Bureau; Predicción industria turística.
CAPÍTULO
029
PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
METODOLOGÍA
• Los modelos ARIMA responden al acrónimo de procesos Auto Regresivos, Integrados y
Medias móviles, y fueron planteados por George Box y Gwilym Jenkins en 1970 en su
obra “Times Series Analisys: Forecasting and Control”, como una alternativa a la
modelización y predicción tradicional.
• Box y Jenkins han desarrollado modelos estadísticos que tienen en cuenta la
dependencia existente entre los datos, por ende cada observación en un momento
dado es modelada en función de sus valores anteriores y sus errores (movimientos
irregulares).
CAPÍTULO
02 Metodología
10
La idea subyacente consiste en admitir que la serie temporal es generada mediante un
proceso generador de los datos, el cual puede ser identificado y cuantificado, y por lo
tanto pueden ser inferidos sus valores futuros, identificando los componentes propios de
una serie temporal.
Consideraciones
1. Tiene solamente en cuenta la pauta de serie de tiempo en el pasado.2. Ignora la información de variables causales.3. Procedimiento técnicamente sofisticado de predicción de una variable.4. Permite examinar el modelo más adecuado.5. Para llevar a cabo la predicción, el proceso debe ser estacionario.
CAPÍTULO
02 Metodología
11
¿Cómo se determina cuál es el mejor Modelo?
Por medio de Indicadores de sensibilidad para selección del modelo (Criterios Objetivos)
Por Ejemplo:
• MAPE: Porcentaje promedio absoluto de error.
• MAD: Desviación media absoluta
• MSD: Desviación cuadrática media
• Criterio de Akaike
• Pruebas de normalidad
• Autocorrelación simple, parcial y test de L Jung box
CAPÍTULO
02 Metodología
12
Modelos SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s
t
s
t
s ZBBWBB )()())(()(
t
Dsd
t YBBW )1()1(
Modelos ARIMA (p,d,q)
∅ 𝐵 1 − 𝐵 𝑑𝑋𝑡 = 𝜃(𝐵)𝑎𝑡
Modelos ARMAX (p,d,n) con variable de intervención
𝑋𝑡 = ∅1𝑋𝑡−1 + ∅2𝑋𝑡−2 +⋯+ ∅𝑝𝑋𝑡−𝑝 + 𝑒𝑡 − 𝑎1𝑒𝑡−1 − 𝑎2𝑒𝑡−2 −⋯𝑎𝑞𝑒𝑡−𝑞 + 𝑏1𝑌1,𝑡 +⋯… . 𝑏𝑛𝑌n,𝑡
Estructura de modelo Box & Jenkins
CAPÍTULO
02 Metodología
Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo 13
Como se lleva a cabo un “Proceso de Estimación”
CAPÍTULO
02 Metodología
14
Formulación de una clase de modelos
Identificación del modelo
Estimación de los
parámetros
Critica y diagnostico del modelo
¿ Es el modelo
adecuado?
Predicción
No
LIMITACIONES A CONSIDERAR
Dentro de las limitaciones a considerar según el modelo aplicado, nos referiremos a el error
de pronóstico existente al realizar proyecciones a mediano y a largo plazo. El modelo
sustancialmente es óptimo hasta el 2020, debido a que sus variaciones de los
errores de pronósticos después de 4 años para datos anuales aumentan, y por
ende se pierde precisión a medida que proyectamos en el tiempo, es decir el error de
pronóstico tendrá un crecimiento lineal a medida que nos alejamos del tiempo (según
bibliografías).
CAPÍTULO
02 Metodología
15
16
CAPÍTULO
03PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
ESTADO DEL ARTE Y PROYECCIONES
CAPÍTULO
03 Estado del arte y proyecciones
Llegada de turistas Internacionales – Tasa de Variación inter anual según regiones y países
Variación promedio anual (%)
Dato actual
15’/14’ 16’/15’ 17’/16’(2)
MUNDO 4,5 3,9 6,2
Economías Emergentes(1) 4 2,7 6,6
América del Sur 5,9 6,6 6,8
Argentina -3,3 -3,1 -
Perú 7,5 8,4 1,9
Uruguay 3,4 9,5 30,2
Colombia 16,1 11,4 18,3
Chile 21,9 26 20,3
17
Fuente: UNWTO - World Tourism Barometer (agosto 2017).(1)Clasificación basada en el Fondo Monetario Internacional (FMI), véase el anexo estadístico del FMI World Economic Outlook de abril de 2012, página 177, en www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2012/01.(2) Cifras a abril
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
MIL
LAR
ES
Llegada de Turistas Extranjeros al paísSerie 1970 a 2016
CAPÍTULO
03 Estado del arte y proyecciones
18
Fuente: SERNATUR
CAPÍTULO
03 Estado del arte y proyecciones
Mercados considerados para las proyecciones
Argentina
Brasil
Estados Unidos
Europa
TOTAL INTERNACIONAL
19
20
CAPÍTULO
04PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
PROYECCIONES CORTO PLAZO (2017 / ESTIVAL 2018)
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Total internacional
21
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
1.600
ene
abr
jul
oct
ene
abr
jul
oct
ene
abr
jul
oct
ene
abr
jul
oct
ene
abr
jul
oct
ene
abr
jul
oct
ene
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Mill
ares
Var (%) Llegadas Lim.Inf. IC Lim.Sup IC
1,8% 1,5%
12,0% 13,3%
0,6%2,7%
21,9%
26,0%
19,6%
2.7
10
,0
2.7
59
,7
2.8
00
,6
3.1
37
,3
3.5
54
,3
3.5
76
,2
3.6
74
,4 4.4
78
,3
5.6
40
,7
6.745,7
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mill
ares
Var (%) Llegadas
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Total internacional
22
Crecimiento a junio
(+17,9%)
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
0
20
40
60
80
100
120
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
x 1
00
00
Var (%) Llegadas Lim.Inf IC Lim.Sup IC
Argentina
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
23
15,4%
0,4%11,8%
23,1%
-1,1% -2,7%
46,9% 49,0%
21,6%
86
3,9
99
6,8
1.0
01
,1
1.1
18
,8
1.3
77
,6
1.3
62
,8
1.3
25
,5
1.9
46
,9
2.9
00
,7
3.526,1
0
1.000
2.000
3.000
4.000
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mill
ares
Var (%) Llegadas
Argentina
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
24
Crecimiento a junio
(+27,6%)
-40%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
9,0
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
x 1
00
00
Var (%) Llegadas Lim.Inf IC Lim.Sup IC
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Brasil
25
-17,2%
9,5%
41,5%
15,2%
-3,1%
12,6% 11,8%
-3,7%
6,4%
25
3,0
20
9,5
22
9,3
32
4,6 3
73
,8
36
2,2 4
07
,7 45
6,0
43
8,9 466,8
0
100
200
300
400
500
600
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mill
ares
Var (%) Llegadas
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Brasil
26
Crecimiento a junio
(+10,5%)
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
x 1
00
00
Var (%) Llegadas Lim.Inf IC Lim.Sup IC
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Estados Unidos
27
-3,5%-12,1%
6,7% 4,0%
-2,7%
5,3%
14,9%11,8%
-0,2%
16
8,5
16
2,7
14
2,9
15
2,4
15
8,5
15
4,2
16
2,4
18
6,6 2
08
,6
208,1
0
50
100
150
200
250
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mill
ares
Var (%) Llegadas
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Estados Unidos
28
Crecimiento a junio (-1,3%)
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
abr
jul
oct
en
e
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
x 1
00
00
Var (%) Llegadas Lim.Inf IC Lim.Sup IC
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
Europa
29
-6,4% -5,4%
3,4% 4,2%2,7%
7,3%
1,8%
8,9%
4,0%
38
5,4
36
0,9
34
1,5
35
3,0
36
8,0
37
8,1 40
5,8
41
3,0 44
9,7 467,5
0
100
200
300
400
500
600
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Mill
ares
Var anual Llegadas
Europa
CAPÍTULO
04 Proyecciones corto plazo (2017 / estival 2018)
30
Crecimiento a junio (+4,6%)
31
CAPÍTULO
05PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
PROYECCIONES MEDIANO - LARGO PLAZO (2020-2025-2030)
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
11.000
19
70
19
72
19
74
19
76
19
78
19
80
19
82
19
84
19
86
19
88
19
90
19
92
19
94
19
96
19
98
20
00
20
02
20
04
20
06
20
08
20
10
20
12
20
14
20
16
20
18
20
20
MIL
LAR
ES
Llegada de Turistas Extranjeros al paísSerie 1970 - proyección 2020
Llegadas
Lim.Inf IC
Lim.Sup IC
CAPÍTULO
05 Proyecciones mediano - largo plazo (2020-2025-2030)
32
8.588 MM
Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
11,5 5,2 22,4 8,4 5,5
Post Corralito(08'/02')
Recuperación crisissubprime (14'/08')
Apertura USDArgentina (17'/14')
Cierre década(20'/17')
Década 2030
Tasa Variación Media Acumulada (%) - Llegada de Turistas ExtranjerosSegún Periodos
12,6
9,5
6,7 6,34,9
11,9
5,5
70'/60' 80'/70' 90'/80' 00'/90' 10'/00' 20'/10' 30'/20'
Tasa Variación Media Acumulada (%) - Llegada de Turistas ExtranjerosSegún Décadas
CAPÍTULO
05 Proyecciones mediano - largo plazo (2020-2025-2030)
33Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
14.000
16.000
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030
Mill
ares
Proyección Llegada de Turistas Extranjeros a Chile; al 2020 y 2030
CAPÍTULO
05 Proyecciones mediano - largo plazo (2020-2025-2030)
34
Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
Variación promedio anual (%)
Dato actual Proyecciones
1980/2000 2000/2010 2010/2016 2016/2020 2020/2030
Mundo 3% 6% 4% 2% 3%
Economías Emergentes 6% 6% 4% 7% 4%
América del Sur 5% 4% 6% 5% 4%
Chile (*) 7% 5% 12% 11% 5%
CAPÍTULO
05 Proyecciones mediano - largo plazo (2020-2025-2030)
35
Fuente: Tourism Towards 2030, OMT. (*)Cifras de Chile, SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
36
CAPÍTULO
06PROYECCIONES DEL TURISMO INTERNACIONAL
ANEXOS TÉCNICOS
PERIODOS LLEGADAS A SUD AMERICA OMT % PARTICIPACION CHILE
1990 7.700.000 12,25%
1995 11.700.000 13,16%
2000 15.300.000 11,39%
2005 18.300.000 11,08%
2010 23.200.000 12,07%
2014 29.100.000 12,63%
2015 30.800.000 14,54%
2016 32.723.952 17,15%
2017 34.585.304 19,51%
2018 36.446.656 20,15%
2019 38.308.008 20,82%
2020 40.169.360 21,38%
2021 42.030.712 21,88%
2022 43.892.064 22,33%
2023 45.753.416 22,74%
2024 47.614.768 23,12%
2025 49.476.120 23,48%
2026 51.337.472 23,80%
2027 53.198.824 24,10%
2028 55.060.176 24,39%
2029 56.921.528 24,65%
2030 58.782.880 24,90%
OMT estimaciones de crecimiento turístico en América del sur.
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
37
Fuente: Organización Mundial del Turismo - OMT
• Determinación del tipo de modelo y parámetros (funciones teóricas)
• Detección de la posible autocorrelación serial test Ljung-Box
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
38
2008-2016 Variaciones medias por estación
Trimestres Argentina Brasil USA Europa Total turistas internacionales
Primero 64,06 - 14,26 36,98 38,84 36,15
Segundo - 33,21 - 13,82 - 28,04 - 37,10 - 24,82
Tercero - 33,53 30,49 - 31,23 - 36,39 - 19,12
Cuarto 2,68 - 2,41 22,28 34,65 7,79
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
Variaciones estacionales mercados principales
39
Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
Proceso autorregresivo de orden 1 AR(1)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
40
Proceso autorregresivo de orden 2 AR(2)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
41
Proceso de media móvil de orden 1 MA(1)Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
42
Proceso de media móvil de orden 1 MA(1)
Anexos funciones de autocorrelaciónteóricas
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
43
• Se determina un modelo ARIMA(1,2,1) debido a la estructura de la función de autocorrelación y sus bondades de ajuste.
ACF y PACF ARIMA(1,2,1)
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
44
Argentina Estados Unidos
Europa Brasil
ACF y PACF SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
45
Modelos SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
Estados Unidos
SARIMA(2,1,2)(1,1,0)12
Europa
SARIMA(2,1,2)(1,1,0)12
Argentina
SARIMA(0,1,1)(1,1,1)12
Brasil
SARIMA(2,1,2)(0,1,2)12
46
H0: No existe correlación en los errores vs H1: Existe correlación en los errores
El test se representa por: 𝑄 = 𝑛(𝑛 + 2) ∗ 𝜌𝑘
2
𝑛−𝑘
ℎ𝑘=1 𝑛 𝑒𝑠 𝑡𝑎𝑚𝑜ñ𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎
𝜌𝑘 2 Es la autocorrelación de la muestra en el retraso k y h es el número de retardos que se
están probando
Por nivel de significación α, la región crítica para el rechazo de la hipótesis de aleatoriedad
es 𝑄 > Χ(1−𝛼 ,ℎ)2 ~ 𝐶ℎ𝑖 𝑐𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑜 𝑑𝑒 𝐻0 𝑠𝑖 𝑒𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑝 𝑒𝑠 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟 𝑎𝑙 5%
Test de L jung box
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
47
Años Proyecciones Variación LI (5%) LS (5%)Variación
limite inferiorVariación limite
superior
2017 6.667.891 18,21% 6.227.632 7.108.150 10,41% 26,02%
2018 7.344.218 10,14% 6.512.526 8.175.909 4,57% 15,02%
2019 7.974.381 8,58% 6.742.970 9.205.793 3,54% 12,60%
2020 8.587.959 7,69% 6.944.735 10.231.183 2,99% 11,14%
2021 9.195.576 7,08% 7.124.979 11.266.174 2,60% 10,12%
2022 9.801.052 6,58% 7.285.374 12.316.731 2,25% 9,32%
2023 10.405.759 6,17% 7.426.215 13.385.302 1,93% 8,68%
2024 11.010.189 5,81% 7.547.602 14.472.777 1,63% 8,12%
2025 11.614.520 5,49% 7.649.711 15.579.329 1,35% 7,65%
2026 12.218.815 5,20% 7.732.831 16.704.800 1,09% 7,22%
2027 12.823.098 4,95% 7.797.319 17.848.877 0,83% 6,85%
2028 13.427.375 4,71% 7.843.575 19.011.175 0,59% 6,51%
2029 14.031.651 4,50% 7.872.017 20.191.286 0,36% 6,21%
2030 14.635.927 4,31% 7.883.059 21.388.795 0,14% 5,93%
Variaciones anuales proyectadas 2030
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
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Fuente: SERNATUR / Subsecretaría de Turismo
Box, G. E. P. y Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control.
Holden-Day.
.-Brockwell, P. J. y Davis, R. A. (1991). Time Series: Theory and Methods. [2ª edición].
Springer-Verlag.
.- Brockwell, P. J. y Davis, R. A. (1996). Introduction to Time Series and Forecasting.
Springer-Verlag.
Bibliografía
CAPÍTULO
06 Anexos técnicos
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Subsecretaría de Turismo – Servicio Nacional de Turismo
CONSULTAS: DEPARTAMENTO DE ESTADISTICAS - SERVICIO NACIONAL DE [email protected]
DIVISIÓN DE ESTUDIOS – SUBSECRETARÍA DE [email protected]