Previsão de demanda turística e a acurácia das previsões frente à realização de megaeventos

Abstract

O turismo entrou em um período de forte expansão após a Segunda Guerra Mundial que perdura até os dias atuais. O aumento da circulação de turistas repercute na geração de renda e empregos para os países visitados, além do enriquecimento adquirido através das trocas culturais. Este crescimento tem despertado o interesse da comunidade científica, bem como profissional, com o intuito de explorar as metodologias para a modelagem e previsão da demanda turística. Estimativas acuradas da demanda servem de apoio para corretas tomadas de decisão por parte dos gestores quanto ao dimensionamento adequado de recursos financeiros, especialmente frente à realização de um evento de grandes proporções. Neste sentido, este trabalho tem por objetivos verificar quais são as técnicas atualmente mais utilizadas para previsão de demandas turísticas através de revisão da literatura, desde 2005 até 2015; utilizar dois métodos de modelagem (ARIMA e RNA) para modelar e prever a demanda turística de duas sedes olímpicas recentes; comparar essas previsões com as previsões obtidas por cinco métodos de combinação de previsões (médias aritmética, harmônica e geométrica, variância mínima e regressão linear) e; aplicar o método mais acurado para prever a demanda turística do Brasil. Os resultados foram avaliados através de três medidas de acurácia. Em virtude da realização dos Jogos Olímpicos em 2016, a demanda brasileira para este período foi modelada e prevista e a previsão foi ajustada segundo um ajuste matemático sazonal, objetivando ganho de acurácia. Foi observado ganho de acurácia quando as previsões foram combinadas e, na série brasileira, o ajuste adotado indicou um acréscimo de 175% na demanda original para agosto de 2016.

Tourism has experienced a strong increase since the end of World War II. The increase in tourist circulation results in income and employment expansion, besides the cultural enrichment involved in such experiences. This growth has attracted attention from the scientific community as well as professional, with the objective of exploring the methodologies for tourism demand modelling and forecasts. Accurate demand estimates serve as support for correct decision making by managers especially considering financial resource scaling for major events. In this sense, this study aims to verify which techniques are more currently used for forecasting tourism demand through review of the literature from 2005 to 2015; using two modeling methods (ARIMA and ANN) to make models and forecasting the tourism demand of two recent Olympic hosts; comparing these forecasts with the forecasts obtained for five methods of combining forecasts (arithmetic, harmonic and geometric means, minimum variance and linear regression) and; applying the most accurated method to forecast the tourism demand in Brazil. The results were evaluated using three different accuracy measurements. By virtue of the 2016 Olympic Games, the Brazilian tourism demand was modeled and the forecast was adjusted by a seasonal mathematical adjustment, designed for better precision. A gain in preciseness was observed when forecasts were combined and, for the Brazilian series, the adopted adjustment indicated an increase of 175% when compared with the original demand for August 2016.