Pronóstico postpandemia del turismo receptivo vía aérea mediante la utilización de modelos bayesianos. El caso de Colombia
DOI:
https://doi.org/10.25145/j.pasos.2025.23.047Palabras clave:
estudios culturales, política pública, turismo vía aérea, demanda turística, turismo receptivoResumen
En el presente artículo se realiza un pronóstico, a medio-largo plazo (2023-2030), de la entrada de turistas extranjeros al país vía aérea, utilizando como caso de estudio Colombia. Previamente, se analiza como el desarrollo y aplicación de las políticas públicas turísticas consiguieron potenciar el turismo, con énfasis en el turismo receptivo, en las últimas tres décadas, hasta el año 2019 (previo al periodo pandémico). Para conseguir tal objetivo, y como planteamiento metodológico, se desarrolla un modelo del tipo Bayesian Structural Time Series (BSTS), diseñado para trabajar con datos de series temporales, y muy utilizado para la selección de características, la previsión de series temporales, la predicción inmediata, y la inferencia del impacto causal. De los resultados obtenidos se puede destacar dos aspectos relevantes, en primer lugar, que el crecimiento de la demanda futura (entrada de turistas extranjeros no residentes vía aérea) mantendrá la tendencia mostrada en el periodo de recuperación post pandémico (2022). Y, en segundo lugar, los modelos presentan valores de error, medidos mediante el indicador MAPE, por debajo del 5%, lo que convierte al método BSTS en una metodología alternativa viable para el cálculo de pronóstico (a medio-largo plazo) de demanda turística.
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