Modelos de Regresión para Predecir Llegadas de Turistas: Impacto de Variables Económicas y Demográficas

Análisis de Regresiones para la Predicción de Llegadas de Turistas

Utilizando el archivo “Datos Turismo.xlsx”, se han estimado las siguientes regresiones para el logaritmo de llegadas de turistas (log llegadas):

Cuestiones sobre los Modelos de Regresión

a) Interpretación y Significatividad de Coeficientes en el Modelo 4

En el modelo 4: log(llegadasi) = b0 + b1unescoi + b2log(PIBi) + b3tempi + b4log(popi) + ei, de la interpretación de los coeficientes estimados, b1 y b2:

• ¿Son individualmente significativos al 1% de significación?

b) Variación de Llegadas de Turistas por Aumento de Población (Modelo 4)

Utilizando el modelo 4, si la población (pop) del destino turístico aumenta un 10%, manteniéndose constantes los valores del resto de las variables:

• ¿En cuánto estimas la variación de la llegada de turistas (Δllegadasi) correspondiente a ese mismo periodo?

c) Variación de Llegadas de Turistas por Aumento de Temperatura (Modelo 4)

Utilizando el modelo 4, si la temperatura media (tempi) del destino turístico aumenta 2 grados, manteniéndose constantes los valores del resto de las variables:

• ¿En cuánto estimas la variación de la llegada de turistas (Δllegadasi) correspondiente a ese mismo periodo?

d) Comparación de Modelos 1, 2 y 3

Compara los modelos 1, 2 y 3. Selecciona el mejor modelo por medio de contrastes F y mediante el R² ajustado. Utiliza el nivel de significación α = 5%. Valores críticos de la distribución F con 1-α=95%:

• F(1,149) = 5.127
• F(1,148) = 5.127
• F(2,148) = 3.783

e) Comparación del Modelo 4 con el Modelo Seleccionado Anteriormente

Compara el modelo 4 con el modelo que has seleccionado en el apartado anterior mediante el contraste F y selecciona el mejor modelo. Utiliza el nivel de significación α = 5%:

• F(1, 147) = 3.783
• F(2, 147) = 3.783

Respuestas a las Cuestiones

a) Interpretación y Significatividad

• b1 da la variación porcentual de las llegadas dada una variación unitaria en unescoi (no es significativo al 1% de significación).
• b2 da la variación porcentual de las llegadas dada una variación porcentual del PIBi (es significativo al 1% de significación).

b) Variación por Aumento de Población

Δllegadas = -1.67%

c) Variación por Aumento de Temperatura

β3 no es significativo al 1% de significación, luego no hay ningún cambio en las llegadas.

d) Selección del Mejor Modelo (1, 2 y 3)

• Seleccionamos el modelo 2 por medio de contrastes F al 5% de significación.
• Seleccionamos el modelo 3 utilizando el criterio del R² ajustado.

e) Selección del Mejor Modelo (Modelo 4 vs. Modelo Anterior)

Tanto el contraste F (al 5% de significación) como el R² ajustado seleccionan el modelo 4.