Vol. 5 Num. 3 - GCG: Revista de GlobalizaciÃ³n, Competitividad y ...

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Factores determinantes de la demanda internacional del turismo en México42 2.6 Elasticidades de corto plazoEl tiempo es otra variable que influye en la función de la demanda de la mayoría de losproductos y servicios. El tiempo participa en la función de demanda de productos de otrasmaneras distintas, afecta a la demanda mediante influencias estacionales. Los efectos puedendeberse también a variaciones climáticas entre el verano y el invierno, y las estacionespueden variar según las costumbres: la navidad, el año nuevo y el día de San Valentín tienenrelación con un mayor gasto en algunos productos y se ven afectados unos más que otros.Las influencias a corto plazo que tienen sobre la demanda de factores como las reduccionestemporales de las actividades económicas, varían dependiendo de la durabilidad delartículo y su elasticidad ingreso. La demanda de productos duraderos caros como los automóviles,las casas y aparatos domésticos, es más variable que la de los no duraderos comolos alimentos y la electricidad. Los consumidores pueden posponer su reemplazamiento delos artículos duraderos en periodos temporales de bajos ingresos, precios altos o índiceselevados de interés. La demanda de artículos duraderos tiende a tener bajas y altas comoresultado de que los fabricantes y los vendedores experimentan grandes fluctuaciones cíclicas,mayores que las de los productos no duraderos (Brighman y Pappas, 1994).2.7 Los modelos autorregresivos y de rezagos distribuidosCuando para el análisis económico, se usan series históricas y modelos de regresión paraexplicar la respuesta de las variables dependientes o endógenas (Y) a un cambio unitario delas variables explicativas o exógenas (X) y, en dichos modelos no solamente se incluyen losvalores actuales, sino también los rezagados (anteriores) de (X) se les denomina modelosde rezagos distribuidos; y si éste incluye valores rezagados de la variable dependiente entresus explicativas, se le llama modelo autorregresivo (Gujarati, 2004). Así,(1) Y t= α + ß 0X t+ ß 1X t-1+ ß 2X t-2+ U trepresenta un modelo de rezagos distribuidos, mientras que:(2) Y t= α + ßX t+ γY t-1+ U tes un ejemplo de un modelo autorregresivo o dinámico, y(3) Y t= λ + λ 1X t+ λ 2X t-1+ λ 3Y t-1+ ε tes un modelo autorregresivo y de rezagos distribuidos.Este tipo de modelos son utilizados extensamente en el análisis econométrico, y en estetrabajo se aplicó un modelo autorregresivo con el mismo propósito a la demanda internacionaldel turismo en México.GCG GEORGETOWN UNIVERSITY - UNIVERSIA SEPTIEMBRE-DICIEMBRE 2011 VOL. 5 NUM. 3 ISSN: 1988-7116pp: 30-49
Eugenio Guzmán-Soria, María Teresa de la Garza-Carranza, Samuel Rebollar-Rebollar,Juvencio Hernández-Martínez y José Alberto García-Salazar3. Metodología433.1 Las variables y su fuenteLa variable dependiente TURMX tfue la cantidad de turismo receptivo en México expresadoen miles de personas y, se obtuvo de la base de estadísticas del Banco de México (BM,2010). Las variables independientes o explicativas: INPCMX tes el Índice Nacional de Preciosal Consumidor de México usando como base el año 2000, el cual se usó como variableproxy al costo de vida en el país de destino y se obtuvo del Instituto Nacional de Estadísticas,Geografía e Informática vía su Banco de Información Económica (INEGI-BIE, 2010);PIBUSACAN tes el Producto Interno Bruto real de Estados Unidos y Canadá en millones dedólares a precios del año 2000 y, constituye un indicador de la evolución económica de losprincipales países de origen del turismo internacional mexicano, esta información se obtuvodel banco de datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico(OCDE, 2010) y la variable dependiente rezagada un periodo TURMXL t-1que refleja el efectomultiplicador positivo que llevan a cabo en sus países de origen los turistas que visitaronMéxico en el periodo anterior y que influirá de manera positiva sobre el turismo futuro. Elperiodo de análisis fue de 1980 al 2009, por lo que para las variables citadas fueron conformadaslas correspondientes series de tiempo.Además de las anteriores variables explicativas se utilizaron dos variables binarias o dummy:D1 tque representó la importancia de las crisis y recesiones económicas sobre el sectorturístico de los países y regiones a nivel mundial, lo cual fue determinado con base a laevidencia mostrada en los trabajos de Smeral, 2009 y 2010; Song y Lin, 2010; Ritchie et al.,2010 y, D2 tque reflejó los efectos que, los acontecimientos del 11 de septiembre de 2001 enEstados Unidos, provocaron negativamente sobre el turismo no solo en México sino a nivelmundial; esto fue determinado en función de los estudios realizados por Pizam y Fleischer,2002; Gut y Jarrell, 2007; Bonham et al., 2006; Greenbaum y Hultquist, 2006.3.2 El modeloCon las variables citadas se estructuró un modelo autorregresivo doble logarítmico que estábasado en evidencia empírica de estudios que han analizado la demanda del turismo endiferentes países y regiones en el mundo (Morley, 1991; Crouch, 1994a y 1994b; Cai et al.,2002; Song y Wong, 2003; Li et al., 2004; Gardella et al., 2005; Rosselló et al., 2005; Cortéset al., 2009):(4) LOGTURMX t= ß 11+ß 12LOGINPCMX t+ ß 13LOGPIBUSACAN t+ß 14LOGTURMXL t-1+ ß 15D1 t+ ß 16D2 t+ε 1tdonde: LOGTURMX t= logaritmo de la cantidad de turismo receptivo en México en miles depersonas en el año t; LOGINPCMX t= logaritmo del índice nacional de precios al consumidoren México en porcentaje en el año t; LOGPIBUSACAN t= logaritmo del Producto InternoBruto real de Estados Unidos y Canadá en millones de dólares en el año t; LOGTURMXL t-1=logaritmo de la cantidad de turismo receptivo en México en miles de personas con un año deGCG GEORGETOWN UNIVERSITY - UNIVERSIA SEPTIEMBRE-DICIEMBRE 2011 VOL. 5 NUM. 3 ISSN: 1988-7116pp: 30-49
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