Modelação e Previsão do ‘novo’ fluxo de Turismo em Portugal: perspectivar uma gestão estratégica
Event Title
International Conference on Applied Business and Management (ICABM2022)
Year (definitive publication)
2022
Language
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Country
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Abstract
O setor do Turismo tem-se apresentado como um motor para o desenvolvimento e crescimento de várias economias, motivando a criação e desenvolvimento de empresas, tornando-se um pilar estratégico (Zhang et al., 2021). Portugal é um desses exemplos, onde o Turismo se assume como uma atividade económica fundamental para a geração de emprego e de riqueza (Ramos et al., 2019). No nosso país, a atividade turística emprega aproximadamente meio milhão de pessoas (Ramos & Costa, 2017), sendo que, no final de 2014, o rácio turista/habitante ficou superior a 1 (um), indicador que não parou de subir nos anos subsequentes (Botelho, 2019). Contudo, vivemos presentemente um cenário adverso (pandemia suscitada pela Covid-19) cujo impacto importa perceber e, mediante análise dos dados recentes, traçar linhas de atuação futuras, numa perspetiva de gestão estratégica. Assim impõe-se a necessidade de análise e previsão do fluxo de turismo (interno e externo) para que as entidades afetas ao setor possam definir um plano de atuação dotado de gestão estratégica e competitiva. É neste cenário que, numa vertente mais empírica, se traça o objetivo central desta investigação – analisar e prever o fluxo de turismo, com base em dados históricos relativos ao número de dormidas em estabelecimentos de alojamento turístico em Portugal, para que a gestão dos negócios seja dotada de uma estratégia competitiva. Face às alterações na ‘recente’ dinâmica dos dados afetos ao turismo, ser um claro obstáculo ao processo de modelação e previsão (Pesaran et al., 2006), neste artigo discutem-se os contributos e limitações do recurso às metodologias clássicas de previsão, apontando-se possíveis metodologias alternativas.
Acknowledgements
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Keywords
Turismo,Gestão Estratégica,Séries Temporais,Modelos de Alisamento Exponencial,Previsão,Erro de Previsão