Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de Colombia
| dc.contributor.advisor | Ortiz Bonilla, Carlos José | |
| dc.contributor.author | Montes Montes, Laura Valentina | |
| dc.contributor.corporatename | Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.contributor.cvlac | https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001590692 | |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-3745-6883 | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-07T12:46:52Z | |
| dc.date.available | 2022-10-07T12:46:52Z | |
| dc.date.issued | 2022-09-29 | |
| dc.description | En este artículo se analiza cuáles son los atributos regionales, geos o en términos de indicadores económicos que son relevantes en la función de demanda de turismo interno. Por medio de una división geográfica que divide al país en macro regiones, se evaluó cuáles eran los determinantes y sus efectos sobre la probabilidad de que un viajero nacional elija como destino final la Región Central Sur de Colombia, la cual abarca Bogotá D.C., y los departamentos de Cundinamarca, Huila y Tolima, por medio de un Modelo de Utilidad Aleatoria – Logístico. Los datos utilizados provienen de la Encuesta de Gastos en Turismo Interno (EGIT) para el cuarto trimestre de 2021, y de otras fuentes oficiales especificadas en el documento. Adicionalmente, se implementa el t-SNE y el Modelo BIRCH para agrupar y caracterizar los tipos de viajeros. Los antecedentes empíricos afirman que la región que es más receptora de turismo interno es la región Caribe, sin embargo, para este caso, Antioquia fue el departamento que mayor número de turistas recibió en el periodo estudiado; conclusiones como esta se pueden abordar en el robusto análisis descriptivo contenido en el artículo. Por último, los resultados del modelo estimado sugieren que el número de viajes nacionales que realice una persona, el número de viajeros atraídos en el año anterior son variables que tienen un efecto positivo en la probabilidad de éxito, mientras que variables como la Distancia en ruta del origen al destino, la temperatura del destino influyen negativamente, siendo todas estadísticamente significativas. | spa |
| dc.description.abstract | This article analyzes which are the regional attributes, geos or in terms of economic indicators that are relevant in the demand function of internal tourism. Through a geographical division that divides the country into macro regions, the determinants and their effects on the probability that a national traveler chooses the South Central Region of Colombia as final destination, which includes Bogotá D.C., and the departments of Cundinamarca, Huila and Tolima, through a Random Utility Model - Logistics. The data used comes from the Internal Tourism Expenditure Survey (EGIT) for the fourth quarter of 2021, and from other official sources specified in the document. Additionally, the t-SNE and the BIRCH Model are implemented to group and characterize the types of travelers. The empirical background affirms that the region that is the most recipient of domestic tourism is the Caribbean region, however, in this case, Antioquia was the department that received the highest number of tourists in the period studied; Conclusions such as this can be addressed in the robust descriptive analysis contained in the article. Finally, the results of the estimated model suggest that the number of national trips made by a person, the number of travelers attracted in the previous year are variables that have a positive effect on the probability of success, while variables such as Distance en route from origin to destination, the temperature of the destination has a negative influence, all of which are statistically significant. | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.degreename | Economista | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Montes Montes, L. V. (2022). Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de Colombia. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional. | spa |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.identifier.reponame | reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.identifier.repourl | repourl:https://repository.usta.edu.co | spa |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/47553 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Santo Tomás | spa |
| dc.publisher.branch | CRAI-USTA Bogotá | spa |
| dc.publisher.faculty | Facultad de Economía | spa |
| dc.publisher.program | Pregrado Economía | spa |
| dc.relation.references | Agresti, A. (2018). An introduction to categorical data analysis. John Wiley & Sons. | spa |
| dc.relation.references | Bonilla-Mejía, L. (2009). Causas de las diferencias regionales en la distribución del ingreso en Colombia, un ejercicio de micro-descomposición. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana; No. 111. | spa |
| dc.relation.references | Bonn, M.A. (2008). A comparison of three economic impact models for applied hospitality and tourism research. Tourism Economics, Vol 14, No 4, pp 769–789. | spa |
| dc.relation.references | Bouldin, Donald W. (1979). A Cluster Separation Measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. PAMI-1 (2): 224-227. https://ieeexplore.ieee.org/document/4766909 | spa |
| dc.relation.references | Camacho-Murillo, A., Gounder, R., & Richardson, S. (2021). Regional destination attributes that attract domestic tourists: the role of man-made venues for leisure and recreation. Heliyon, 7(6), e07383. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07383 | spa |
| dc.relation.references | Canh, N. P., & Thanh, S. D. (2020). Domestic tourism spending and economic vulnerability. Annals of tourism research, 85, 103063. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.103063 | spa |
| dc.relation.references | César Muñoz, Antonio Álvarez & José F. Baños (2021) Modelling the effect of weather on tourism: does it vary across seasons?, Tourism Geographies, DOI: 10.1080/14616688.2020.1868019 | spa |
| dc.relation.references | Chen, J. S., & Gursoy, D. (2001). An investigation of tourists’ destination loyalty and preferences. International Journal of Contemporary Hospitality Management. https://doi.org/10.1108/09596110110381870 | spa |
| dc.relation.references | Cook, J., Sutskever, I., Mnih, A., & Hinton, G. (2007, March). Visualizing similarity data with a mixture of maps. In Artificial intelligence and statistics (pp. 67-74). PMLR. http://proceedings.mlr.press/v2/cook07a.html | spa |
| dc.relation.references | Corzo Arévalo, D. (2021). Análisis de políticas públicas. El caso del Plan Sectorial de Turismo de Colombia 2018-2022. GRAN TOUR, REVISTA DE INVESTIGACIONES TURÍSTICAS, (23). http://www.eutm.es/grantour/index.php/grantour/article/view/218 | spa |
| dc.relation.references | DANE (2020). DANE celebra Día Mundial de la Población. | spa |
| dc.relation.references | DANE (2022). Boletín Técnico. Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) Marzo 2022. https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/ech/ech/bol_empleo_mar_22.pdf | spa |
| dc.relation.references | Díaz, D., Alvarez, B., & Ojeda, M. (2020). Competitividad regional y desarrollo económico: Una breve Revisión de la literatura ecónomica moderna. Revista De Economía Política De Buenos Aires, (20). https://ojs.econ.uba.ar/index.php/REPBA/article/view/1720 | spa |
| dc.relation.references | DÍAZ SOTO, CARLOS MANUEL (2021). ANÁLISIS DE LAS ESTRATEGIAS GENERADAS PARA EL SECTOR HOTELERO DE COLOMBIA PARA SUPERAR LA CRISIS POR LA COVID-19 DURANTE LA FASE DE PANDEMIA. Turismo y Sociedad, 29( ),183-199.[fecha de Consulta 29 de Junio de 2022]. ISSN: 2346-206X. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=576270071008 | spa |
| dc.relation.references | Domencich, T. A., & McFadden, D. (1975). Urban travel demand-a behavioral analysis (No. Monograph). | spa |
| dc.relation.references | Eugenio-Martin, J. L. (2003). Modelling Determinants of Tourism Demand as a Five-Stage Process: A Discrete Choice Methodological Approach. Tourism and Hospitality Research, 4(4), 341–354. https://doi.org/10.1177/146735840300400407 | spa |
| dc.relation.references | Galvis-Aponte, L. A. (2009). Geografía económica del Caribe continental. Documentos de Trabajo Sobre Economía Regional y Urbana, No. 119, Banco de la República, Cartagena. | spa |
| dc.relation.references | Galvis–Aponte, L. A., Sanguinet, E., Araújo, I. F., & Haddad, E. A. (2020). Viajeros urbanos de paseo por la playa: efectos regionales del turismo interno en Colombia. Documento sobre economía regional y urbana; No. 293. | spa |
| dc.relation.references | García, Pablo Marcelo. (2005). Una aproximación microeconométrica a los determinantes de la elección del modo de transporte. Revista Latinoamericana de Desarrollo Económico, (4), 11-40. Recuperado en 07 de mayo de 2022, de http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2074-47062005000100002&lng=es&tlng=es. | spa |
| dc.relation.references | Guhl Arenas, N. (2019). El potencial de Colombia para el desarrollo del turismo interno. http://hdl.handle.net/10234/186219 | spa |
| dc.relation.references | Haddad, E. A., Porsse, A. A., & Rabahy, W. (2013). Domestic Tourism and Regional Inequality in Brazil. Tourism Economics, 19(1), 173–186. https://doi.org/10.5367/te.2013.0185 | spa |
| dc.relation.references | Hearne, R. R., & Salinas, Z. M. (2002). The use of choice experiments in the analysis of tourist preferences for ecotourism development in Costa Rica. Journal of environmental management, 65(2), 153-163. https://doi.org/10.1006/jema.2001.0541 | spa |
| dc.relation.references | Hinton, G. E., & Roweis, S. (2002). Stochastic neighbor embedding. Advances in neural information processing systems, 15. https://cs.nyu.edu/~roweis/papers/sne_final.pdf | spa |
| dc.relation.references | Hussein, S.H., Kusairi, S. and Ismail, F. (2022), "Modelling the demand for educational tourism: do dynamic effect, university quality and competitor countries play a role?", Journal of Tourism Futures, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/JTF-09-2020-0144 | spa |
| dc.relation.references | Kelly, J., Haider, W., Williams, P. W., & Englund, K. (2007). Stated preferences of tourists for eco-efficient destination planning options. Tourism management, 28(2), 377-390. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.04.015 | spa |
| dc.relation.references | Lv, Z. (2019). Deepening or lessening? The effects of tourism on regional inequality. Tourism Management, 72, 23-26. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2018.11.009 | spa |
| dc.relation.references | Martins, L. F., Gan, Y., & Ferreira-Lopes, A. (2017). An empirical analysis of the influence of macroeconomic determinants on World tourism demand. Tourism management, 61, 248-260. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2017.01.008 | spa |
| dc.relation.references | McFadden, D. (1974). The measurement of urban travel demand. Journal of public economics, 3(4), 303-328. | spa |
| dc.relation.references | Marrocu, E., & Paci, R. (2013). Different tourists to different destinations. Evidence from spatial interaction models. Tourism Management, 39, 71-83. | spa |
| dc.relation.references | Nelson, V. (2021). An introduction to the geography of tourism. Rowman & Littlefield. | spa |
| dc.relation.references | Rodríguez, E. M. (2008). Logit Model como modelo de elección discreta: origen y evolución. Anuario jurídico y económico escurialense, (41), 469-484. | spa |
| dc.relation.references | Rosselló Nadal, J., & Santana Gallego, M. (2022). Gravity models for tourism demand modeling: Empirical review and outlook. Journal of Economic Surveys. https://doi.org/10.1111/joes.12502 | spa |
| dc.relation.references | Sánchez, C. I., & Jaramillo‐Hurtado, M. E. (2010). Policies for enhancing sustainability and competitiveness in tourism in Colombia. Worldwide Hospitality and Tourism Themes. https://doi.org/10.1108/17554211011037840 | spa |
| dc.relation.references | Stoffelen, A., & Vanneste, D. (2017). Tourism and cross-border regional development: insights in European contexts. European Planning Studies, 25(6), 1013-1033. https://doi.org/10.1080/09654313.2017.1291585 | spa |
| dc.relation.references | Train, K. E. (2009). Discrete choice methods with simulation. Cambridge University Press. | spa |
| dc.relation.references | UNWTO. (s.f.). GLOSARIO DE TÉRMINOS DE TURISMO. https://www.unwto.org/es/glosario-terminos-turisticos | spa |
| dc.relation.references | Van der Maaten, L., & Hinton, G. (2008). Visualizing data using t-SNE. Journal of machine learning research, 9(11). https://www.jmlr.org/papers/volume9/vandermaaten08a/vandermaaten08a.pdf?fbclid=IwA | spa |
| dc.relation.references | Van Leeuwen, E.S., Nijkamp, P., and Rietveld, P. (2009). A meta-analytic comparison of regional output multipliers at different spatial levels: economic Impacts of tourism, in Matias, A., Nijkamp, P., and Sarmento, M., eds, Advances in Tourism Economics: New Developments, PhysicaVerlag, Heidelberg. | spa |
| dc.relation.references | Vassallo, M. D., & Oliveira, A. V. (2009). Modeling tourist travel decisions in Brazil. Journal of Transport Literature, 3(1). | spa |
| dc.relation.references | Zhang, T., Ramakrishnan, R., & Livny, M. (1996). BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases. ACM sigmod record, 25(2), 103-114. https://doi.org/10.1145/235968.233324 | spa |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia | |
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| dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.rights.local | Abierto (Texto Completo) | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | |
| dc.subject.keyword | Internal tourism | spa |
| dc.subject.keyword | Determinants of demand in tourism | spa |
| dc.subject.keyword | Random Utility Model – Logit | spa |
| dc.subject.keyword | Cluster analysis | spa |
| dc.subject.keyword | t-SNE algorithm | spa |
| dc.subject.keyword | BIRCH model | spa |
| dc.subject.lemb | Economía | spa |
| dc.subject.lemb | Gasto-Interno | spa |
| dc.subject.lemb | Turismo | spa |
| dc.subject.lemb | Viajeros-Gastos | spa |
| dc.subject.proposal | Turismo Interno | spa |
| dc.subject.proposal | Determinantes de la demanda en turismo | spa |
| dc.subject.proposal | Modelo de Utilidad Aleatoria – Logit | spa |
| dc.subject.proposal | Análisis de conglomerados | spa |
| dc.subject.proposal | Algoritmo t-SNE | spa |
| dc.subject.proposal | Modelo BIRCH | spa |
| dc.title | Análisis del Gasto Interno en Turismo: Tipos de Viajeros y el caso de la Región Central Sur de Colombia | spa |
| dc.type | bachelor thesis | |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
| dc.type.coarversion | http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa | |
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