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Estudios Turísticos, n.° 118 (1993), pp. 51-71Instituto de Estudios TurísticosD.G. de Política Turística

PREVISIONES TURÍSTICAS: METODOLOGÍA Y RESULTADOS

Águeda Esteban Talaya*

Resumen: Este artículo analiza la metodología a seguir para la obtención de previsiones turísticas, considerando la necesidad delas mismas y los principales problemas y dificultades para su elaboración. Se describen las etapas de construcción de previsionescuantitativas a través de la modelización y se diseña el proceso de previsión de la demanda turística española procedente del exte-rior. La aplicación concreta de la metodología expuesta se centra en modelos econométricos de los visitantes extranjeros entradospor fronteras en cifras totales y segmentados por los principales países emisores. De los modelos obtenidos se deriva el análisis delas elasticidades de la demanda en relación con las variables económicas de renta, precios y tipo de cambio para cada uno de lospaíses considerados. Este trabajo aporta, además, los resultados de las previsiones de los visitantes totales y por países desde 1993hasta 1995.

Palabras clave: previsión de la demanda, modelos econométricos, predición turística, análisis de la elasticidad

Abstract: This article studies the appropiated methodology to obtain tourism forecasts, considering the needs and the main pro-blems and difficulties to achieve it. Quantitative forecast making steps are described through models and Spanish foreign tourismdemand is designed. The specific application of this methodology is in econometric models based on total and segmented foreignvisitors by country. From the models obtained it is derived the demand elasticity, related to economic factors such as income, pricesand exchange rates for each country involved. Forecast results from 1993 to 1995 are supplied.

Key words: Forecast demand. Econometric models, Tourism forecast, Elasticity analysis.

1. CONSIDERACIONES PREVIASSOBRE LAS PREVISIONESTURÍSTICAS

La evolución del turismo en los últimosaños ha supuesto el desarrollo de un com-plejo entramado de relaciones económicasdonde intervienen, entre otros, las institu-ciones públicas, las empresas privadas, losorganismos tanto nacionales como interna-cionales e incluso los propios consumidoresindividuales. Se ha establecido un sistemaque supera el simple deseo natural de viajar

en el tiempo destinado al ocio. El complica-do mecanismo de las transacciones econó-micas y humanas en que interviene el turis-mo implica, de hecho, un gran número deintereses particulares, privados y públicos.

Las decisiones, que durante mucho tiem-po fueron tomadas de forma intuitiva y per-sonal, y que seguramente seguirán siendouna parte importante en la solución de cier-tos problemas, no resultan del todo satisfac-torias ante decisiones de gran envergadura,o que impliquen un número de factores a

* Águeda Esteban Talaya es Doctora en Ciencias Económicas y Empresariales y Profesora Titular de Comercialización e Inves-tigación de Mercados de la Universidad Complutense de Madrid. En la actualidad es Subdirectora General de Planificación y Pros-pectiva Turística de la Secretaría General de Turismo.

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Previsiones turísticas: Metodología y resultados

considerar elevado. Ante esta realidad, laprevisión se configura como una herramien-ta imprescindible para la toma de decisio-nes. La necesidad de previsiones estará de-terminada por el momento de la decisión yel ámbito temporal de ésta.

A corto plazo, resulta necesario estimarprevisiones para determinar las estrategiasde precios en una temporada turística con-creta, para conocer los posibles ingresos porturismo con el fin de ajustar o simplementeconocer el saldo de la balanza comercial,para programar el calendario de vuelos enun aeropuerto, para establecer el presupues-to promocional en una zona turística deter-minada, etcétera.

A largo plazo, también es preciso cono-cer la posible evolución futura del turismopara la planificación de nuevas instalacioneshoteleras, de infraestructura básica, de in-versión en zonas especiales, para medir lasprobables consecuencias del desarrollo tu-rístico en un área concreta, para intentarmodificar la imagen turística ante unos po-tenciales demandantes, etcétera.

En la actualidad, la necesidad de previsio-nes se centra en la demanda exterior, tantoen términos reales, con el número de entra-dos por nuestras fronteras, como en térmi-nos económicos, por la entrada de divisas enconcepto de ingresos por turismo; así comola distribución por nacionalidades de origende estas magnitudes.

En general se admiten los estudios de pre-dicción turística, como muy necesarios, tan-to con una visión nacional como internacio-

nal, siendo considerados, además, como unaextensión de los estudios de mercado.

1.1. Problemas de las previsionesturísticas

El carácter específico de las previsionesturísticas se define principalmente por las di-ficultades que hay que salvar para su esti-mación. Algunas de éstas son consecuencialógica de la propia naturaleza de este fenó-meno; otras, por el contrario, se derivan delos requisitos técnicos que ciertos métodosexigen. Uno de los mayores problemas quese presentan en la estimación de prediccio-nes turísticas es la identificación de los fac-tores de influencia.

Como se puede deducir de un análisis ge-nérico del fenómeno turístico, son muchoslos elementos determinantes de su evolu-ción, y algunos de ellos difícilmente medi-bles. La existencia de factores derivados delcomportamiento humano reviste las previ-siones de una complejidad que no existe enotras actividades económicas.

Posiblemente, la actividad turística reúneen su propio concepto una serie de ideas depoca concreción práctica. Este razonamien-to introduce otro de los mayores problemasque surgen para la aplicación de las técnicaspredictivas: la inadecuación de la informa-ción existente.

La información disponible sobre el turis-mo muchas veces no se corresponde con elfenómeno que se estudia. Los datos repre-sentan el movimiento de las personas entre

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Águeda Esteban Talaya

países, o dentro de una misma zona geográ-fica, pero no son una medida real de la de-manda turística de esa zona.

En concreto, en el caso de la demanda tu-rística española, la información histórica so-bre la demanda exterior, existente en las es-tadísticas nacionales, se refiere bien a las ci-fras de extranjeros entrados por fronteras obien a los viajeros y pernoctaciones en esta-blecimientos hoteleros.

Junto con estas dificultades, derivadas dela propia naturaleza del problema, se pre-sentan las lógicas de los procedimientos uti-lizados para la recogida de los datos, nosiempre fiables. Más aún, la información es-tadística existente presenta una serie de de-ficiencias: no siempre cubre todos los aspec-tos de la actividad turística; en cuanto a sudesagregación, no siempre es lo suficiente-mente detallada y su visión retrospectiva esmuchas veces escasa o incompleta. Ante es-tas deficiencias, la dificultad de predecir seacrecienta cuando las técnicas a utilizar exi-gen largas series históricas o datos de perio-dicidad muy corta.

Otra dificultad que surge también de laspropias características del fenómeno turísti-co son las fuertes variaciones estacionales alas que está sometida su evolución. No sepueden predecir únicamente los movimien-tos anuales de la actividad, sino que gene-ralmente es necesario conocer también ladistribución de esos movimientos a lo largode períodos más reducidos. Las previsiones,por lo tanto, requieren más precisión pun-tual, lo que obliga casi siempre a seleccio-

nar técnicas más complejas, costosas y conmás requisitos de información y de medios.

La dinámica de los fenómenos turísticostambién exige gran precisión en las estima-ciones del futuro de su evolución, ya que laimportancia de su desarrollo repercute ensectores y actividades fundamentales paralas economías nacionales. El problema deinformación disminuye a medida que setoma como materia de análisis la actividadde forma más agregada. La de tipo nacionalpresenta más facilidades que la regional, yésta más que la local.

La información estadística, con todos susproblemas ya citados, permite generalmen-te la aplicación de la mayoría de las técni-cas predictivas existentes. La insuficienteprecisión de las estadísticas existentes nodebe detener el proceso de predicción, aun-que evidentemente lo limite.

2. CONSTRUCCIÓN DE PREVISIONESTURÍSTICAS

El proceso de construcción de previsionesturísticas se inicia con la obtención de infor-mación sobre el tema a predecir. La docu-mentación, previa a cualquier elaboraciónsiguiendo las directrices de una técnica con-creta, conjuga dos tipos de información. Enprimer lugar, la que puede obtenerse de es-tudios turísticos anteriores que, o bien hanobtenido resultados que pueden incorporar-se como información de partida, o bien quemuestran la contrastación de teorías con sureforzamiento o con el hecho de comprobarla poca solidez de sus postulados. En segun-

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do lugar, la información de tipo cuantitati-vo que suelen proporcionar los datos histó-ricos y estadísticas existentes.

A partir del momento en que se disponede la información necesaria, las técnicas deprevisión se separan en dos grandes grupos.Las que asimilan la información disponiblede forma particular y generalmente irrepe-tible, es decir, las denominadas subjetivas,y las que intentan establecer un modelo queposea la potencialidad, al menos aparente,de ser reproducido por cualquier previsor,lo que nos sitúa en el grupo de técnicascuantitativas.

Siguiendo con el proceso de construcciónde previsiones de tipo cuantitativo (ya quelas de carácter subjetivo dependen funda-mentalmente del individuo y son difíciles desimular) se establece la especificación delmodelo, intentando que sea representativodel comportamiento de un fenómeno turís-tico concreto a predecir. El modelo debe in-cluir, por un lado, las variables que se con-sideren apropiadas para la explicación pasa-da y presente de los hechos observados y,por otro, la estructura que las combine o re-lacione en la forma más consonante con larealidad en estudio.

La estimación del modelo permite deter-minar las constantes y valores de los pará-metros desconocidos, que marcan la impor-tancia de las variables y cuantifican la es-tructura expuesta. En esta etapa de estima-ción se comprueban ambos aspectos de com-

posición del modelo: las variables y la es-tructura. La estimación, además, consiste enverificar si el modelo cumple las hipótesispor las que una técnica concreta consideraque es representativo de la realidad.

Si el modelo no satisface las condicionesde estimación, ni supera las pruebas, debe-rá ser reespecificado, estimado y comproba-do, de forma iterativa, hasta obtener un mo-delo que satisfaga todas las condiciones es-tablecidas.

Este modelo satisfactorio, denominadomodelo final, es utilizado como base para lageneración de predicciones. El plazo tempo-ral de las predicciones marca la estabilidadde los componentes, principalmente de laestructura y del valor de los parámetros.Durante ese plazo, estos elementos debenpermanecer constantes e inalterables, yaque su modificación daría origen a la espe-cificación de otro modelo distinto. Tambiénexiste una comprobación de esta estabili-dad, generalmente por medio del contrastede las predicciones con las observaciones dela realidad.

El procedimiento expuesto lleva a la ob-tención de predicciones actualizadas y almismo tiempo a un mayor y, posiblemente,mejor conocimiento de los mecanismos decomportamiento de una realidad turísticaconcreta. Para una mejor comprensión delproceso expuesto, se presenta seguidamen-te un esquema ilustrativo del mismo (Figu-ra 1.1).

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Figura 1. PROCESO DE CONSTRUCCIÓN Y OBTENCIÓN DE PREVISIONES TURÍSTICAS

1. Fase de construcción del modelo turístico

Teoría y estudiosprevios sobre la

actividad turística

2. Fase de previsiónturística

Especificacióndel modelo

turístico

Estimación delmodelo turístico

Comprobación ¿adecuado?

SI

Estadísticas ydatos turísticos

NO

Generación de predicciones

Nuevaobservac.

Comprobación ¿estable?

SINO

Predicción actualizadade la activ. turística



3. EL PROCESO DE PREVISIÓN DELA DEMANDA TURÍSTICAESPAÑOLA

Utilizar una técnica de previsión causalpermite efectuar un contraste sobre la im-portancia de los diferentes factores determi-nantes de los aspectos de la actividad turís-tica en estudio, con un ámbito temporal demedio plazo. Para alcanzar este objetivo sehan construido una serie de modelos econo-métricos que describen el comportamientode variables de la demanda turística españo-la, en función de variables de influencia bá-sicamente económicas.

Junto con los modelos que incluyen varia-bles determinantes exógenas, se introducentambién en este estudio modelos tempora-les, que si bien no introducen ningún factorde causalidad en la explicación de la evolu-ción temporal de la demanda turística espa-ñola, permiten comparar, una vez efectua-do todo el proceso de predicción, los resul-tados de previsión anteriores con la evolu-ción futura que supondría el mantenimientoestricto de las condiciones del pasado.

El proceso a seguir para la aplicación demodelos de previsión comprende las etapasque seguidamente se especifican.

3.1. Selección de las unidades de previsión

La primera decisión adoptada es la elec-ción del nivel de agregación de las previsio-nes. Generalmente, estas unidades de pre-visión estarán determinadas por la frecuen-

cia con que se recojan los datos o la infor-mación básica de partida. En este caso, aun-que el medio plazo puede reunir previsionesanuales hasta un máximo de diez, se esta-blece un período de previsión de tres años.

3.2. Selección de las variables a predecir

La actividad turística española permite es-tablecer un gran número de posibles mode-los de predicción, debido a los múltiples as-pectos que posee esta actividad en su de-sarrollo a lo largo del tiempo.

Un componiente turístico importante quepuede analizarse sería la demanda turísticay en concreto la parte procedente del exte-rior, siendo muy interesante su estudio porla influencia directa de su evolución en la ac-tividad turística de un país como España.

Naturalmente, la existencia de fuentes deinformación que permiten recoger estasmagnitudes, delimita el campo de actuacióny determina, casi por completo, las variablesturísticas a predecir. Por lo tanto, las varia-bles a utilizar deberían escogerse tanto porsu representatividad del fenómeno en estu-dio, como por la posibilidad de disponer dela suficiente información.

En este caso, las variables seleccionadasson los visitantes procedentes del exteriorentrados por fronteras, como representati-vas de la demanda turística total, y los visi-tantes por los principales países de origen,como significativos de la demanda por seg-mentos.

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Las variables utilizadas como dependien-tes en los modelos de previsión son:

• Visitantes totales extranjeros entradospor fronteras.

• Visitantes extranjeros procedentes deAlemania.

• Visitantes extranjeros procedentes deBélgica.

• Visitantes extranjeros procedentes deDinamarca.

• Visitantes extranjeros procedentes deFrancia.

• Visitantes extranjeros procedentes deHolanda.

• Visitantes extranjeros procedentes dePortugal.

• Visitantes extranjeros procedentes delReino Unido.

• Visitantes extranjeros procedentes deSuecia.

• Visitantes extranjeros procedentes deSuiza.

3.3. Selección de las variablesdeterminantes

De acuerdo con los factores determinan-tes de la actividad turística, la elección delas variables explicativas que se incluyen enlos modelos de previsión causales se realizanormalmente en función, precisamente, dela posibilidad de cuantificación de las mis-mas.

Con esta limitación, los únicos elementosque podrían ser introducidos correspondenal grupo de factores socioeconómicos y den-tro de estos los económicos, que evidente-

mente son más fáciles de incorporar en losmodelos.

Una buena fuente de información sobrelas variables explicativas de la realidad tu-rística es, por un lado, los estudios previosque se hayan realizado sobre las mismas y,por otro, las teorías o postulados que pro-ponen diferentes factores de influenciacomo determinantes de la actividad turís-tica.

En primer lugar, se ha escogido la rentacomo variable explicativa de los movimien-tos de la demanda turística, referida a la dis-ponibilidad de los turistas reales y potencia-les en su país o región de origen. En los mo-delos econométricos de previsión se ha in-cluido la renta utilizando las tasas de varia-ción del Producto Interior Bruto (PIB) d<*los países emisores.

Los precios también constituyen otro delos factores determinantes, asumiendo treshipótesis. Por un lado, se ha considerado elfactor precio como complementario de larenta en la descripción del poder adquisiti-vo de los turistas. Se han considerado tres ti-pos de precios. El primero que valora el cos-te en su propio país de origen. Los preciosque se consideran en una segunda estima-ción son los que posee el país de recepciónturística, en este caso España. Y, ademásante el hecho de que los consumos se repar-ten muchas veces, tanto en la zona emisoracomo receptora, se puede recurrir a la re-presentación de este factor por medio de losprecios relativos. En los tres posibles tiposde precios introducidos se utiliza la mismamedida homogénea de interpretación, las



tasas de variación del índice de Precios deConsumo (IPC).

Por último, en esta fase de selección delos principales factores a incluir como expli-cativos en los modelos causales, se conside-ra que existe una clara influencia del tipo decambio entre monedas. La relación de cam-bios puede modificar la capacidad adquisiti-va de un turista procedente del extranjero,dependiendo de que le sea favorable o no.La medida utilizada para representar estavariable ha sido la cotización oficial mediade las diferentes monedas, en pesetas porcada unidad de moneda extranjera y en tér-minos corrientes, correspondientes a cadapaís emisor, para aquellos modelos segmen-tados por zonas de origen. Para la variableturística total se ha elaborado un índicecorrespondiente a las variaciones de la pe-seta en su cotización al contado, pertene-cientes a los índices medios ponderados porel comercio bilateral frente a los paísesdesarrollados.

3.4. Selección de un modelo deestimación

La modelización consiste en establecer hi-pótesis sobre las relaciones existentes entrelas variables que componen una realidad.Cuando se establece un modelo como repre-sentación de una determinada parcela de larealidad, se está identificando la estructuraque mejor pueda explicar el funcionamien-to de esa realidad en un período y espaciodeterminados.

La selección de un modelo concreto con-

siste en la elección, de entre un conjunto demodelos previamente diseñados, de una es-tructura definida que alcance o contenga unnivel deseado de representación de la reali-dad. Para conocer si ese modelo elegido seajusta según nuestros deseos a la realidad,existen dos vías de comprobación. La pri-mera, ubicada temporalmente antes de quela realidad se manifieste, se realiza por me-dio de pruebas o «test» (generalmente esta-dísticos) que se aplican al modelo en su pro-ceso de estimación. La segunda, menospráctica de cara a incorporar las previsionesen el proceso de planificación, es la defini-tiva comparación entre los datos adelanta-dos por el modelo y la realidad, cuando éstaya se ha producido.

Se han estimado los modelos en forma,no sólo lineal, sino también logarítmica, yen muchos casos esta estructura es la selec-cionada por obtener los mejores resultados.Los modelos finales pueden tener una for-mulación lineal o logarítmica, y las estima-ciones pueden ser mínimo-cuadráticas con osin retardos en sus variables, tanto depen-dientes como independientes.

3.5. Aplicación del modelo a lasprevisiones

Una vez seleccionado el modelo final, elpaso siguiente es su utilización en la gene-ración de previsiones. Si el modelo incorpo-ra solamente elementos de su propia evolu-ción histórica, el proceso a seguir será sim-plemente la proyección hacia períodos futu-ros de la estructura explicativa del pasado.Sin embargo, si el modelo está construido



sobre una estructura donde se relacionan va-riables exógenas como explicativas de la rea-lidad en estudio, se fijan los valores de evo-lución futura para las variables exógenasque conforman el modelo. Después se ajus-tan las previsiones, corrigiendo los posibleserrores cometidos por la incorporación delos últimos datos conocidos, de informaciónadicional no considerada con anterioridad,o de técnicas estadísticas de contrastación.

4. APLICACIÓN DE LOS MODELOSDE PREVISIÓN A LA DEMANDATURÍSTICA ESPAÑOLA

4.1. Estimación de modelos de previsiónturísticos

Los modelos de previsión turísticos, tal ycomo se ha especificado en el apartado an-terior, se refieren a la demanda turística es-pañola, en concreto, los visitantes extranje-ros entrados por fronteras. En la estimaciónde estos modelos se ha partido de varias po-sibles formulaciones, en función de varia-bles representativas de los factores de in-fluencia socioeconómica de explicación delcomportamiento de esta demanda turísticaespañola procedente del exterior: la renta,los precios y el tipo de cambio.

Las relaciones funcionales de partida, uti-lizadas para las estimaciones de los modeloseconométricos de los visitantes extranjeros,en cifras totales y segmentados por los prin-cipales países de origen son:

VISit = f (PIB,,, IPC,,, TCiit, U.)

VIS,, - f (PIB,,, IPC,,, TCiJt, U.)

VISit = f (PIBit, I P C , TGj,, U,)

donde:

VISi : Visitantes extranjeros proceden-tes del país i.

PIB¡ : índice de variaciones del PIB enel país i.

IPG : índice de variaciones del IPC enel país i.

IPQ : índice de variaciones del IPC enel país de destino j .

IPC,i : índice de variaciones relativas delIPC en el país de destino j sobreel país i.

TQj : Tipo de cambio entre las monedasde los países i y j .

U, : Variable estocástica o perturba-ción aleatoria.

En la primera formulación se incluyen larenta, los precios del país emisor y la rela-ción de cambio entre éste y el país receptor.La segunda sustituye los precios del paísemisor i por los del país de destino j . La ter-cera establece la relación entre los preciosdel país emisor y del país receptor. En estasdos últimas, el resto de las variables expli-cativas permanecen inalterables. El ámbitotemporal de los modelos, estimados con pe-riodicidad anual, abarca desde 1965 hasta1992.

A continuación se especifican las formu-laciones de cada uno de los modelos de vi-sitantes procedentes del extranjero seleccio-nados como mejores, según la estructura ob-tenida. Se omite pues todo el proceso de se-



lección que ha supuesto el rechazo de algu-na de las variables y las sucesivas identifica-ciones de los modelos hasta obtener los másadecuados, con valores significativos acep-tables en términos generalmente estadísti-cos. En las formulaciones se indica entre pa-réntesis los valores que toma el estadístico tde Student, para los parámetros de las va-riables explicativas. Los modelos estimadosse dividen entre económicos, aquellos queincluyen variables explicativas (exógenas yendógenas) y tendenciales los que se espe-

cifican solamente en función de la evolucióntemporal.

En el Cuadro 1 y el Cuadro 2 se icorpo-ran los principales estadísticos obtenidospara cada modelo (coeficiente de determi-nación, error standard de la regresión, esta-dístico. Durbin-Watson, estadístico F y por-centaje de dispersión sobre el último datode la serie real). Se indica también el valorde RHO, en caso de ser un modelo estima-do mediante Cochranc-Orcutt.

VISITANTES EXTRANJEROS ENTRADOS POR FRONTERASMODELOS ECONÓMICOS

Totales:

LogVIS,-p LogVIS,-!= 4.5055 ( l - p ) + 1.3141 (LogPIB.-p LogPIB,_i)(5.7736) (7.7672)

Alemania:

LogVALM,= -11.9819 + 3.1173 LogPIBALM,- 0.7728 LogIPCESA,+0.7465 LogTCALM,(-12.2273) (10.3396) (2.9298)

Bélgica:

VBEL,= -0.8678 + 0.0218 PIBBEL, -0.0016 IPCE,(-6.6491) (11.6918) (-3.7155)

Dinamarca:

VDIN,= -0.4530 + 0.0112 PIBDIN, -0.0068 IPCESD.+ 0.0303 TCDIN,(-6.9409) (7.7465) (-6.4617) (2.7519)

Francia:

LogVFRA,= -1.8613 + 1.0379 LogPIBFRA, -0.1183 LogIPCE,(-3.3056) (6.2536) (-2.5709)



Holanda:

LogVHOL,= -13.6096 + 3.2953 LogPIBHOL, -0.2551 LogIPCE,(-15.7794) (13.6878) (-4.4501)

Portugal:

VPOR t-p VPOR,-,= -4.3448 ( l - p ) + 0.1189 (PIBPOR t-p PIBPOR,-,)(-2.6061) (7.3679)

Reino Unido:

VRU,= -12.3920 + 0.1375 PIBRU, -0.0160 IPCRU.+ 0.0256 TCRU,(-6.5120) (7.1721) (-2.6097) (5.4478)

Suecia:

LogVSUE,-p LogVSUE,-,= 0.0059 (LogPIBSUEt-p LogPIBSUE,-,)(13.8625)

Suiza:

VSUZ,= -0.8324 + 0.0163 PIBSUZ, -0.0005 IPCZSE,(-6.9129) (16.3629) (-3.2056)

Cuadro 1. PRINCIPALES TEST ESTADÍSTICOS - MODELOS ECONÓMICOS DE VISITANTES

ORIGENTotalesAlemaniaBélgicaDinamarcaFranciaHolandaPortugalR. Unido

SueciaSuiza

R2

0.97190.97370.94040.88840.85420.96190.96780.94880.85110.9783

E. Standard0.06680.10820.08240.04350.07500.11210.63370.4494

0.06580.0452

D-Watson1.64441.74741.69821.58191.82171.65771.98651.81691.6304

1.6128

F

432.8308.4205.266.37

76.16328.4375.7154.4148.7587.3

% Dispers.0.6

5.3

6.1

9.9

3.0

5.3

5.5

6.9

8.8

4.1

Rho

0.6545—

—

—

—

—

0.7302—

0.7053—



VISITANTES EXTRANJEROS ENTRADOS POR FRONTERASMODELOS TENDENCIALES

Totales:

LogVIS,-p LogVIS,_,= 7.8655 ( l -p)+ 0.0336 [T-p (T-l)](8.7387) (3.1824)

Alemania:

VALMt-p VALM,_i= -14.5594 ( l -p)+ 0.2414 [T-p (T-l)](-8.7689) (11.7627)

Bélgica:

VBEL,-p VBEL,_i= -1.2719 ( l -p)+ 0.0288 [T-p (T-l)](-1.9043) (3.5458)

Dinamarca:

LogVDINt-p LogVDIN,-,= -0.0088 [LogT-p Log(T-l)](-7.3588)

Francia:

LogVFRA.-p LogVFRA,-,= -2.9694 ( l -p)+ 1.2122 [LogT-p Log(T-l)](-2.1400) (3.8218)

Holanda:

VHOL.-P VHOL,-^ -3.0089 ( l -p)+ 0.0551 [T-p (T-l)](-4.0972) (6.0977)

Portugal:

VPOR,-p VPOR,-,= -24.2706 ( l -p)+ 0.3913 [T-p (T-l)](-4.7019) (6.1991)

Reino Unido:

LogVRU,-p LogVRUt-i= -15.7571 ( l -p)+ 3.9254 [LogT-p Log(T-l)](-5.1144) (5.5843)



Suecia:

LogVSUE,-p LogVSUEt_,= -0.0956 [LogT-p Log(T-l)](-2.7237)

Suiza:

LogVSUZt-p LogVSUZ,_,= -1.9449 (l-p)+ 0.0336 [T-p (T-l)](-7.1708) (9.9631)

Cuadro 2. PRINCIPALES TEST ESTADÍSTICOS - MODELOS TENDENCIALES DE VISITANTES

ORIGEN

TotalesAlemaniaBélgicaDinamarcaFranciaHolandaPortugalR. UnidoSueciaSuiza

R2

0.97190.98040.91790.93780.77480.94190.96160.93120.87010.9661

E. Standard

0.06690.29110.09100.08710.08460.12510.69220.12580.1244

0.0550

D-Watson1.64871.89892.03551.65661.91292.01481.62131.67861.7500

1.9183

F

432.8624.5139.8392.043.01202.8312.8169.2174.2355.8

% Dispers.0.6

3.8

6.7

10.63.4

5.9

6.0

6.7

16.65.0

Rho

0.79600.66590.71640.80980.48200.67210.74290.65630.81350.6163

4.2. Análisis derivados de los modelos deprevisión

Los modelos anteriores, principalmentelos denominados económicos, permiten a lolargo del proceso de estimación, obtener unconjunto de análisis que aportan un conoci-miento adicional sobre los mecanismos deevolución de la demanda turística. Los mo-delos en función de variables económicasproporcionan, por medio del análisis de laselasticidades, conocer y comparar el grado

de influencia de cada uno de los factores ex-plicativos sobre las variables turísticas, tan-to para la demanda total como en su seg-mentación por países de origen de los tu-ristas.

Las elasticidades que se recogen en elCuadro 3 corresponden a los modelos deestructura logarítmica que han resultado delas diferentes estimaciones. Como puedeapreciarse, se dan valores para todas las re-laciones con las variables explicativas, aun-

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que algunas de ellas no hayan sido las ele-gidas para explicar el comportamiento en losmodelos finales con el objeto de obtener lasprevisiones, o aunque los modelos finales no

tengan expresión logarítmica. Las elasticida-des que se han escogido aquellos valoresmedios pertenecientes a estructuras análo-gas y cuyos parámetros fueran significativos.

Cuadro 3. ELASTICIDADES DE LA DEMANDA TURÍSTICA.VISITANTES ENTRADOS POR FRONTERAS

VISITANTESTotalesAlemaniaBélgicaDinamarcaFranciaHolandaPortugalR. UnidoSueciaSuiza

PIB,1.953.462.874.611.003.353.122.663.472.86

IPC,-0.36-0.25-0.64

-1.31-0.23-0.71-0.26-0.16-0.60-0.41

IPQ-0.15-0.39-0.28

0.67-0.12-0.25-0.25-0.20-0.39-0.38

IPQ,-0.23-0.29-0.43-1.09-0.15-0.31-0.74-0.51-0.67-0.58

TCU

-0.190.740.430.280.520.200.740.74

0.290.59

PIB¡

IPCjIPCj¡

: índice de variaciones del PIB en el país i.: índice de variaciones del IPC en el país i.: índice de variaciones del IPC en el país de destino j .: índice de variaciones relativas del IPC en el país de destino j sobre el país i.: Tipo de cambio entre las monedas de los países i y j .

Las principales conclusiones que se obtie-nen a la vista de los resultados de las elas-ticidades se analizan para cada variable yzona de origen de los turistas.

Los visitantes totales extranjeros entradospor fronteras presentan una clara influenciaprocedente del factor renta, medido por lasvariaciones del PIB del conjunto de paísespertenecientes a la OCDE, y de los precios,considerando los de consumo de este mismogrupo de emisores. Para esta variable, laelasticidad demanda-renta es positiva y ma-

yor que la unidad (1.95), mostrando unamarcada influencia de ese factor para la rea-lización del viaje turístico. Este valor podríaindicar dos hechos diferentes sobre las ca-racterísticas del turista que visita nuestropaís: bien que su renta media sea baja, ne-cesitando fuertes incrementos de la mismapara viajar a España, o bien que nuestropaís siga siendo considerado como un desti-no turístico de lujo para la mayoría de lospaíses. Este último razonamiento puede verreducida su certeza por el valor de la elas-ticidad demanda-precios de origen (—0.36),



y más todavía si se consideran los precios re-lativos (—0.23) o los precios de destino(—0.14). Estas cifras parecen verificar la es-casa calidad, en términos medios, del turis-ta que visita España. El valor negativo de laelasticidad demanda-tipo de cambio tieneuna lógica interpretación por la propia defi-nición de variable que se estableció con an-terioridad en el apartado 3.3, selección delas variables determinantes.

Para el caso de Alemania, la variable derenta ha resultado significativa, con un va-lor por encima del obtenido para el total devisitantes extranjeros (3.46), lo que pareceindicar un esfuerzo adicional de renta supe-rior para visitar España. Los precios mássignificativos para este país han sido los re-lativos (—0.29), aunque hay que considerarlos precios de destino, ya que obtienen el va-lor más alto de elasticidad de precios(—0.39), sugiriendo un mayor consumo debienes y servicios turísticos en las zonas dedestino, o una escasa importancia del efec-to que los precios de origen tienen en la de-cisión sobre el viaje hacia España, ya queexiste un proceso de contención en los pre-cios internos, mientras que los de tipo turís-tico siguen incrementándose. Este razona-miento se refuerza por la significación deltipo cambio en el modelo final.

En el modelo estimado para los belgas en-trados por fronteras, los factores de influen-cia incorporados al mismo son la renta y losprecios del país de destino, es decir, Espa-ña. Las elasticidades obtenidas sobre la re-lación de la demanda con las variables exó-genas son de 2.87 para la renta y de -0.28para los precios. Si se compara este último

dato con los correspondientes a la elastici-dad de demanda-precios de origen (—0.64)y demanda-precios de relación entre proce-dencia y destino (—0.43), se siguen manifes-tando los supuestos que indican una impor-tancia mayor del poder adquisitivo de los tu-ristas belgas en su país, aunque esta varia-ble no se haya incluido en el modelo final,por el proceso de control de los precios, queal igual que en Alemania, se está producien-do en Bélgica.

Dinamarca incorpora en su modelo losfactores explicativos de la renta y los pre-cios relativos. Los visitantes han mostradouna sensibilidad en relación con la renta, ci-frada por una elasticidad de 4.61, y respec-to a los precios de —1.09. El valor negativopor encima de la unidad parece indicar unaalta sensibilidad de los daneses ante varia-ciones de los precios vigentes en su propiopaís de residencia y su relación con los es-pañoles. No hay que descartar que esta va-riable no sólo recoja los movimientos infla-cionistas, sino que también mida de formaencubierta otros relacionados con el ante-rior, como son el coste del viaje o la distan-cia desde el origen hasta la zona receptora.

La demanda procedente de Francia es uncaso especial, de diferentes características sise compara con la procedente de otros paí-ses extranjeros. Los visitantes por fronterasestablecen su evolución sobre los precios delpaís de destino con un valor de elasticidadde —0.12. La elasticidad demanda-renta ob-tiene una cifra de 1.00. Los valores obteni-dos son los más bajos de todas las zonas emi-soras estudiadas y permiten considerar unosfactores adicionales, como la vecindad entre



emisor y receptor, además de la carga de ex-cursionismo (o visitas de día) que poseen lasestadísticas de visitantes franceses.

Los visitantes entrados por fronteras pro-cedentes de Holanda se han modelizado in-cluyendo como factores significativos de in-fluencia los precios de destino y la renta per-teneciente al país de emisión. La elasticidaddemanda-renta calculada obtiene un valorde 3.35, siendo de —0.25 para la relativa alos precios de España. Si se analizan los va-lores obtenidos para los otros precios, sepone de manifiesto la relación de prioridaden la sensibilidad que adquieren, para la re-lación entre receptor y emisor es de —0.31,y si se consideran sólo los vigentes en ori-gen, el valor calculado es —0.71.

Portugal ha resultado estar influida signi-ficativamente en sus viajes a España princi-palmente por la variable renta. El valor dela elasticidad demanda-renta (3.12) indicatambién una necesidad adicional de rentapara visitar España, superior a la media delos países emisores. Los precios relativosson los que producen la mayor sensibiliad ala demanda ante sus variaciones con un va-lor de —0,74, bastante por encima de los ob-tenidos para los precios de origen (—0.26) ylos de destino (-0.25).

El modelo representativo del turismo pro-cedente del Reino Unido incluye como varia-bles explicativas de su evolución, la renta ylos precios del país emisor y el tipo de cam-bio. Las relaciones entre la demanda y es-tos factores de influencia establecen unacorrespondencia para la renta de 2.66 y paralos precios del país de origen una sensibili-

dad de la demanda ante sus variaciones ci-frada en —0.16. En ningún caso los preciosrelativos han resultado significativos, obte-niendo, además, valores elevados en rela-ción con las anteriores estimaciones analiza-das. La irregularidad apuntada podría de-berse a la inclusión de la variable represen-tativa de las relaciones monetarias, a la quese muestran muy sensibles los turistas britá-nicos. El valor de la elasticidad sobre esteelemento es de 0.74.

En Suecia, la demanda turística proceden-te de este país presenta un modelo con larenta como factor básico de inflluencia. Lademanda se muestra sensible ante las varia-ciones de la renta con un valor de 3,47 paralos visitantes extranjeros procedentes deSuecia. Este valor sigue demostrando los ra-zonamientos planteados anteriormente, deescasa renta disponible de los turistas, asícomo una mayor necesidad de la mismacuando se incorporan los gastos adicionalesdebidos a la distancia. En relación con losprecios, las elasticidades obtenidas para elcorrespondiente al país de origen es de—0.60, de —0.39 para los precios de destinoy en —0.67 para los precios relativos.

El modelo estimado para los turistas pro-cedentes de Suiza incluye como factores ex-plicativos la renta y los precios relativos en-tre Suiza y España. Las elasticidades obte-nidas sobre la relación de la demanda conestas variables son de 2.86 para la renta yde —0.58 para los precios. La comparaciónde este último dato con los referentes a laelasticidad de demanda-precios de origen( — 0.41) y demanda-precios de destino(—0.38), sigue indicando una importancia



mayor del poder adquisitivo de los turistasen su origen en comparación con los dedestino.

4.3. Resultados de previsión de lademanda turística

Los modelos expuestos y construidospara, en un primer momento, la explicacióndel comportamiento de variables represen-tativas de la demanda turística española, sehan de utilizar ahora para la obtención deprevisiones que adelanten las posibles evo-luciones futuras.

Dos elementos son importantes consi-derar antes de aventurar las posibles cifrasde predicción resultantes de los modeloscuantitativos obtenidos.

En primer lugar, es preciso considerar lossupuestos de partida para la generación delas predicciones. Esto supone conocer o es-tablecer unas hipótesis de evolución futurade las variables explicativas de los modelos.Como éstas son de carácter económico, espreciso conocer cuál es la evolución másprobable de las variables económicas ennuestro país, como receptor, y en los paísesemisores.

Las posibles condiciones económicas delos próximos años se han recogido de lasprincipales fuentes de información, pertene-cientes a organismos públicos y privados, enel orden económico internacional y nacio-nal. Para ello, se han consultado los infor-mes publicados, comparándolos y, en deter-minados casos, aventurado estimaciones

propias sobre la evolución más probable decara a los próximos años.

El segundo factor que hay que conside-rar, son los términos de probabilidad en quese presentan las previsiones. El riesgo aso-ciado a las tareas de predicción no significamás que las previsiones han de ser conside-radas para la toma de decisiones en funciónde la probabilidad de ocurrencia que éstasposean. Las predicciones no son cien porcien fiables por el hecho de haber utilizadopara su elaboración métodos sofisticados ocomplejos estadísticamente. Parece lógicosuponer que los criterios considerados paraasumir las hipótesis de evolución de las va-riables explicativas pueden ser igualmenteerróneos.

Este último razonamiento supone que,además del natural error cometido en las es-timaciones de los modelos, en su traslacióna las previsiones, siempre en términos deprobabilidad, hay que añadir los errores queademás se comenten por el hecho de asumirunas hipótesis dadas en función, también,de la probabilidad de que sucedan esas evo-luciones previstas. El riesgo, por tanto, seincrementa a medida que las predicciones sefundamenten más sobre hechos desconoci-dos o sometidos, asimismo, a una predicciónmás o menos elaborada.

En la estimación de los modelos, al ser

destinados para la obtención de prediccio-nes, se han incorporado procesos de com-probación de su capacidad predictiva, pormedio de los estadísticos explicitados en loscuadros anteriores.



La evolución mejor, y más real, de estacapacidad predictiva, sólo puede realizarsecon la contrastación de los datos que se va-yan produciendo en la realidad. Sin embar-go, todas las predicciones que se ofrecen sir-ven para encuadrar el fenómeno turístico ennuestro país dentro de un marco de proba-ble evolución futura.

Antes de conocer los datos que se derivande los modelos estimados hacia el futuro,se presentan en el Cuadro 4 las hipótesis deevolución de las variables económicas expli-cativas para los próximos tres años. En estecuadro se incluyen las predicciones de lasvariables que van incorporadas en las espe-cificaciones finales de los modelos de la de-manda turística española, recogidas paracada país de emisión de turistas.

Los modelos econométricos estimadospara determinar el comportamiento de lasprincipales variables turísticas, servirán paraestablecer las prediccions a medio plazo deestas mismas variables, con la informaciónreferente a las condiciones económicas másprobables de los próximos años.

Al considerar el medio plazo en un senti-do amplio, de carácter principalmente ma-croeconómico, se realiza la previsión delcomportamiento turístico futuro para lospróximos tres años. Con tal amplitud tem-poral, el riesgo de cometer errores impor-tantes es mucho mayor, puesto que se estásuponiendo que no existen, en este períodode tiempo, modificaciones en la estructuraconjunta de comportamiento, ni en las rela-ciones expuestas entre las variables turísti-cas y las variables explicativas, en este casode carácter económico.

Se debe tener en cuenta que con los mo-delos propuestos para la obtención de laspredicciones anuales se busca reproduciruna imagen lo más acertada posible del fu-turo de la demanda turística española, limi-tada y condicionada por el marco económi-co de los próximos años. Se han intentadorecoger las modificaciones que puedan pro-ducirse en este contexto, por medio de lashipótesis de evolución futura de las varia-bles exógenas.

Es interesante destacar que, aunque elgrado de acierdo de este tipo de prediccio-nes no sea muy elevado, pueden ampliar elconocimiento acerca de los supuestos decomportamiento aventurados y si estos con-tinúan siendo válidos en 1995.

En las previsiones a medio plazo, más quebuscar la exactitud matemática, se pretendealcanzar una visión más completa de la rea-lidad objeto de estudio. Por supuesto, po-seer las cifras correctas posibilitaría no sólodisponer de una panorámica general, sinoademás poder establecer con cierta certi-dumbre el impacto de este medio ambientesobre una magnitud concreta, hecho muchasveces fundamental en los procesos de deci-sión y de planificación.

A continuación, se ofrecen los valores ob-tenidos por los modelos econométricos en laetapa de predicción, especificados por lasvariables establecidas en función de las di-mensiones definidas de la demanda turísticaespañola. En el Cuadro 5 se presentan lasprevisiones en valores absolutos y en el Cua-dro 6 las previsiones en términos de porcen-taje de variación sobre el año anterior.

Estudios Turísticos, n." 118 (1993) 68


Cuadro 4. HIPÓTESIS DE EVOLUCIÓN FUTURADE LAS VARIABLES

(% de variación sobre el año anterior)

VARIABLESTotales

PIBIPC

AlemaniaPIBIPCTC

BélgicaPIBIPC

DinamarcaPIBIPCTC

FranciaPIBIPC

HolandaPIBIPC

PortugalPIBIPC

R. UnidoPIBIPCTC

SueciaPIBIPC

SuizaPIBIPC

1993

1.23.0

-1.94.92.6

1.32.6

2.11.60.5

1.62.3

1.22.3

1.77.0

1.35.0

-1.0

-1.42.2

1.13.4

1994

2.72.8

1.43.12.6

2.22.7

2.41.80.3

2.82.2

2.42.0

2.45.9

2.44.1

-0.5

1.32.0

1.82.5

1995

3.32.5

2.93.02.5

2.52.5

2.62.00.3

3.22.0

2.62.2

2.45.5

3.03.60.5

1.52.0

2.02.0



Cuadro 5. PREVISIONES DE VISITANTES EXTRANJEROS ENTRADOS POR FRONTERAS

(en miles)AÑOSTotalesAlemaniaBélgicaDinamarcaFranciaHolandaPortugalR. UnidoSueciaSuiza

ECONÓMICOS1993

56.5607.9201.380

456

11.9302.140

11.6806.640

740

1.185

199458.150

8.1401.400

472

12.0302.200

12.0106.650

760

1.216

199560.2208.3801.420

493

12.3402.260

12.4506.730

750

1.258

TENDENCIALES1993

56.9607.7801.370

450

12.0902.110

11.5906.550

754

1.166

199458.6007.9401.390

463

12.1802.150

11.8606.680

732

1.192

199560.8508.1501.410

478

12.3202.190

12.2106.870

753

1.220

Cuadro 6. PREVISIONES DE VISITANTES EXTRANJEROS ENTRADOS POR FRONTERAS

(% variación)AÑOSTotalesAlemaniaBélgicaDinamarcaFranciaHolandaPortugalR. UnidoSueciaSuiza

ECONÓMICOS19932,2

2,0

1,3

4,3

1,2

1,11,0

1,9

-0 ,76,8

19942,8

2,8

1,4

3,5

0,8

2,8

2,8

0,2

2,7

2,6

19953,6

2,9

1,4

4,4

2,6

2,7

3,7

1,2

-1,33,5

TENDENCIALES19932,9

0,3

0,6

3,0

2,5

-0,30,2

0,5

1,1

5,1

19942,9

2,0

1,5

2,9

0,7

1,9

2,3

2,0

-2,92,2

19953,8

2,6

1,4

3,2

1,11,9

2,9

2,8

2,9

2,3



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