The Forecasting Potential of Adaptive Models in Tourism

• Autorzy: Anna Aleksandrova , Ekaterina Aigina , Veronika Dombrovskaya

Warianty tytułu

Potencjał prognostyczny modeli adaptacyjnych w turystyce

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article discusses forecasting as one of the special scientific research areas which contribute to the assessment of tourist activity development prospects, the identification of key tourism development factors and effective management decision criteria. The study provides an overview of modern research methods used in Russia and other countries for making forecasts in the field of tourism. It aims at assessing the predictive capabilities of adaptive modeling, not frequently used currently in tourism research, for the quantitative analysis of tourist flows using the example of Barcelona, a major urban tourist destination in the pre-pandemic period. An example of a forecast for tourist numbers based on adaptive models is proposed, one of the key indicators showing tourist region success which have proven successful in the study of processes with a dynamic but unstable character. (original abstract)

Autorki omawiają prognozowanie jako szczególny obszar badań naukowych, który pomaga ocenić perspektywy rozwoju aktywności turystycznej, zidentyfikować kluczowe czynniki procesu zmian zachodzących w turyzmie oraz kryteria efektywnego zarządzania. Artykuł zawiera przegląd nowoczesnych metod badawczych stosowanych w Rosji i w innych krajach do sporządzania prognoz w dziedzinie turystyki. Celem opracowania jest ocena predyktywnych możliwości modelowania adaptacyjnego, obecnie niezbyt często stosowanego w badaniach turystycznych, do przeprowadzania ilościowej analizy ruchu turystycznego. Na podstawie danych dotyczących Barcelony - dużego miejskiego centrum turystycznego w czasach przed pandemią - opierając się na modelach adaptacyjnych, przedstawiono przykład prognozy liczby podróżnych. Jest to jeden z głównych wskaźników sukcesu turystycznego ujawnionego w trakcie badania procesów o dynamicznym, lecz niestałym charakterze. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Tourism forecasting; Tourist activity; Tourism development; Tourist movement; Forecasting models; Forecasting

PL

Prognozowanie turystyki; Aktywność turystyczna; Rozwój turystyki; Ruch turystyczny; Modele prognostyczne; Prognozowanie

• Czasopismo: Turyzm
• Rocznik: 2021
• Tom: 31
• Numer: z. 2
• Strony: 181--196

Twórcy

autor

Anna Aleksandrova

• Moskiewski Państwowy Uniwersytet Łomonosowa

autor

Ekaterina Aigina

• Moskiewski Państwowy Uniwersytet Łomonosowa

autor

Veronika Dombrovskaya

• Państwowy Uniwersytet w Twerze

Bibliografia

• Aena (2019). Informes estadísticos. Aena Estadísticas de tráfico aéreo. Retrieved from: http://www.aena.es/csee/ (15.04.2021).
• Alexandrova, A., Aigina, E. (2020). Strategii razvitija turizma v stranah i regionah mira. Moskva: KnoRus.
• Andrianova, E., Golovin, S., Zykov, S., Lesko, S., Chukalina, E. (2020). Obzor sovremennyh modelei I metodov analiza vremennyh ryadov dinamiki protsessov v sotsialnyh, economicheskih I sotsiotekhnicheskih sistemah. Rossiiskii Tekhnologicheskii Zhurnal, 8 (4), 7-45 https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-4-7-45
• Atchade, M. (2018). Adaptivnije metody prognozirovanija: Realizatsija v ExCel i programme R. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University.
• Atsalakis, G., Atsalaki, I., Zopounidis, C. (2018). Forecasting the success of a new tourism service by a neuro-fuzzy. European Journal of Operational Research, 268 (2), 716-727 https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.01.044
• Barchukov, I. (2008). Metody nauchnykh issledovanij v turizme. Moskva: Academia.
• Bosupeng, M. (2019). Forecasting tourism demand: The Hamilton filter. Annals of Tourism Research, 79, 102823 https://doi.org/10.1016/j.annals.2019.102823
• Chekmarev, A.V. (2020). Adaptivnoe modelirovanie intensivnykh i ekstensivnykh sostavlyajuschikh prognoznogo obraza. Sovremennaya Economika: Problemy I Resheniya, 7 (127), 59-69 https://doi.org/10.17308/meps.2020.7/2396
• Chu, F.L. (2014). Using a logistic growth regression model to forecast the demand for tourism in Las Vegas. Tourism Management Perspectives, 12, 62-67 https://doi.org/10.1016/j.tmp.2014.08.003
• Davnis, V., Tinjakova, V. (2006). Adaptivnjie modeli: Analiz i prognoz v economicheskih sistemah. Voronezh: Voronezh State University.
• Demin, A., Semenova, Y. (2001). Prakticheskoje ispoljzovanije adaptivnyh modeley v turizme. Kultura Narodov Prichernomoriya, 16, 34-39.
• Ghalehkhondabi, I., Ardjmand, E., Young, W.A., Weckman, G.R. (2019). A review of demand forecasting models and methodological developments within tourism and passenger transportation industry. Journal of Tourism Futures, 5 (1), 75-93 https://doi.org/10.1108/JTF-10-2018-0061
• Gladilin, V., Gladilin, A. (2016). Regressionnoe modelirovanie i prognozirovanie v turistsko-rekreatsionnom komplekse regiona. Innovatsionnaya Nauka, 4 (1), 117-120.
• Jiao, X., Li, G., Chen, J.L. (2020). Forecasting international tourism demand: A local spatiotemporal model. Annals of Tourism Research, 83, 102937 https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102937
• Khaidi, S., Noratikah, A., Noryanti, M. (2019). Tourism demand forecasting - a review on the variables and models. Journal of Physics: Conference Series, 1366, 012111 https://doi.org/10.1088/1742-6596/1366/1/012111
• Lourenço, N., Gouveia, C.M., Rua, M. (2021). Forecasting tourism with targeted predictors in a data-rich environment. Economic Modelling, 96, 445-454 https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.03.030
• Magnus, Y., Katyshev, P., Peresetsky, A. (2004). Ekonometrika: Nachalnyi Kurs. Moskva: Delo.
• Nikolaeva, T., Oreshkina, E. (2016). Determinanty sprosa na vjezdnoi turizm (na primere stran Evropy i SNG). Servis v Rossii i za Rubezhom, 10 (8), 17-28.
• Pena, E.A., Slate, E.H. (2019). Package 'gvlma'. CRAN package gvlma. Retrieved from https://cran.r-project.org/package=gvlma (25.06.2021).
• Song, H., Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting: A review of recent research. Tourism Management, 29 (2), 203-220 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.07.016
• Svetunkov, I., Svetunkov, S. (2019). Metody sotsialno-ekonomicheskogo prognozirovanija. Moskva: Urait.
• Tikhomirova, O. (2021). Adaptivnoe upravlenie predprinimatelskimi strukturami kak otkrytymi dinamicheskimi sistemami. Fundamentalnyje Issledovaniya, 9 (2), 495-499.
• Yang, Y., Zhang, H. (2019). Spatial-temporal forecasting of tourism demand. Annals of Tourism Research, 75, 106-119 https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.12.024
• Zhagina, S., Nizovtsev, V., Svetlosanov, V., Pakhomova, O. (2019). Problemy razvitiya turizma na territorii Evropeiskogo Severa Rossii. Sbornik statei XII mezdunarodnoi nauchno-practiceskoi konferentsii 'Innovatsionnoe razvitie sovremennoi nauki: problemy, zakonomernosti, persrectivy' (pp. 101-104). Penza: MCNS Nauka i Prosvescheniye.

Identyfikatory

DOI

https://doi.org/10.18778/0867-5856.31.2.10