Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Bündchen, Cristiane |
Orientador(a): |
Werner, Liane |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/142642
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Resumo: |
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. |