Recibido: 06-04-2019 / Revisado: 08-05-2019 / Aceptado:10-06-2019 / Publicado: 05-07-2019

Influencia del mercado canadiense en el turismo cub= ano

DOI: https://doi.org/= 10.33262/ap.v1i2.8

Influence of the Canadian market on Cuban tourism

Dariel Armstron= g Zulueta. [1] & Melissa Lemes Reyes. = [2]

Abstract.                   =
The tourism sector in Cuba has been the main genera= tor of the economy in the new century. Tourism income has been marked by the constant growth of tourist arrivals that Cuba has, reaching figures of almos= t 5 million people. Canadian tourism that travels to the island plays a fundamen= tal role in these indices. Canada has historically stood out for being the main source market for tourists to Cuba, with current figures of approximately 30= % of the total number of tourists issued by the main markets, which represent more than 60% of the total number of tourists arriving in Cuba. For this reason, special attention has been paid to the study of this type of client = to maintain their preference among Caribbean destinations. Knowing the significance of this market is vital for programming and estimating the tour= ism sector in general, since a fall in Canadian arrivals would affect the touris= m economy more than that of any other source market. The following research ai= ms to apply econometric models to Canadian demand to estimate and forecast the incidence of fluctuations in this market on international tourist arrivals i= n the country. For this, mathematical and statistical methods are used from computer tools such as Microsoft Excel and SPSS. With them, correlational analyzes, multiple regression, and linear programming were carried out that allowed us to know and estimate the behavior of international tourism on the island from the influence of Canadian tourism.

= Keywords: Canada, programming, estimation, SPSS, Mathematical and statistical models.

Resumen.=

El sector turístico en Cuba ha sido el principal m= otor generador de la economía en el nuevo siglo. Los ingresos turísticos han si= do marcados por el constante crecimiento de los arribos turísticos que tiene C= uba, alcanzando cifras de casi 5 millones de personas. En estos índices juega un papel fundamental el turismo canadiense que viaja a la isla. Canadá se ha destacado históricamente por ser el principal mercado emisor de turistas a Cuba, con cifras actuales de aproximadamente el 30% del total de turistas emitidos por los principales mercados, los cuales representan más del 60% d= el total de turistas llegados a Cuba. Por esta razón se le ha prestado especia= l atención al estudio de este tipo de clientes para mantener su preferencia e= ntre los destinos del Caribe. Conocer la significación que tiene este mercado es vital para la programación y estimación del sector turístico en general, = puesto que una caída de los arribos canadienses afectaría la economía turística= más que la de cualquier otro mercado emisor. La siguiente investigación tiene como objetivo la aplicación de modelos econométricos a la demanda canadiense pa= ra estimar y pronosticar la incidencia de las fluctuaciones de este mercado en = los arribos turísticos internacionales del país. Para ello se emplean métodos matemáticos y estadísticos a partir de herramientas informáticas como el Microsoft Excel y el SPSS. Con ellos se realizaron análisis correlaciónale= s, de regresión múltiple, y programación lineal que permitieron conocer y estim= ar el comportamiento del turismo internacional en la isla a partir de la influenci= a del turismo canadiense.

Palabras claves: Canadá, programación, estimación, SP= SS, Modelos matemáticos y estadísticos.Introducción.

La creación de= flujos turísticos crecientes y de magnitud significativa es el principal objetivo = del desarrollo de los destinos turísticos (Martín Fernández, 2006). En este sentid= o Canadá ha jugado un papel fundamental en el desarrollo del destino Cuba. La= s relaciones entre Cuba y Canadá se han unificado desde muchas aristas distin= tas. El turismo ha sido una que ha fortalecido los lazos que unen a estos dos pue= blos. El mercado canadiense ha sido para Cuba de vital importancia desde la apertu= ra al turismo como sector impulsor de la economía del país y es por esta raz= ón que es seguido el comportamiento de este mercado para mantener sus índices de satisfacción.

Es del conocimiento de las direcciones del turismo del país caribeño la importanc= ia de este mercado, pero: ¿es realmente conocida la incidencia que tiene este mer= cado en las fluctuaciones turísticas que sufre el país? Constantemente se está= n haciendo estimaciones turísticas para trazar objetivos estratégicos de cumplimiento con vistas anuales; pero ¿se tienen en cuenta realmente las variables de las que dependen los arribos turísticos generales para esas estimaciones?

A partir de las interrogantes anteriores se formula el siguiente problema de investigación:=

¿Qué incidenc= ia tiene el mercado canadiense como variable independiente dentro de los arribo= s turísticos de los principales mercados que se realizan anualmente en Cuba, = y de qué forma se podrían hacer pronósticos más certeros teniendo en cuenta e= sta variable?

Para poder responder la anterior interrogante problemática se trazó el siguiente:

Objetivo general:

·      Evaluar la incidencia = que tiene los arribos del mercado canadiense en la estimación de arribos turís= ticos mensuales de los principales mercados emisores de turismo a Cuba.

Objetivos específicos= :

·      Determinar los método= s y herramientas estadísticas necesarias para el análisis. <= /p>
·      Diagnosticar matemáti= camente la incidencia del mercado canadiense en los arribos turísticos.<= /span>

Metodología:

Para el cumplimiento de los objetivos trazados se emplearon como herramientas fundamentales el software informático Microsoft Excel, y el estadístico SP= SS.

Microsoft Excel: Desde la obtención de = la información suministrada por el MINTUR se utilizó esta herramienta ya que = los datos recopilados se encontraban en tablas de este programa. Con esta herramienta se filtró la información necesaria para la investigación, se organizó para un mejor aprovechamiento de la misma, se exportaron los datos para el programa SPSS para su posterior análisis estadístico, se importaro= n los resultados para una mejor organización de estos, y se exportaron nuevamente para la conformación del informe de la investigación.
SPSS: Con este programa se aplicaron mod= elos econométricos para determinar todas las bases que sustentan esta investigac= ión. Arrojó los resultados necesarios a partir de la correlación de variables, = la regresión múltiple y la programación lineal, como principales herramienta= s estadísticas con las cuales se alcanzaron los objetivos propuestos.

Resultados:

Los datos trabajados fueron suministrados por el MINTUR; estos son referidos a la lleg= ada de turistas de los principales mercados a Cuba por meses en los años 2017, 2018, y 2019. De estos se sacaron las llegadas canadienses a Cuba, y el tota= l de turistas en los meses de estos años.

Tabla 1. Llegada de turistas a Cuba.

Canadá

Total, de arribos de los principales mercados<= /span>

Año

Mes= =

aire=

mar= =

total=

aire=

mar= =

total=

2017

Enero

160549

2240

162789

360189

36303

396492

Febrero

160843

2125

162968

317390

27433

384828

marzo

187382

2428

189810

418531

32432

280134

Abril

141032

1325

142357

359217

23193

384696

Mayo

68505

316

68821

258066

29393

287459

Junio

53446

292

53738

243441

29345

272786

Julio

71926

249

72175

289285

40107

329392

Agosto

64435

393

64828

263945

42692

292732

Septiembre

17831

184

18015

118467

28298

146765

Octubre

29080

380

29460

171567

36564

208131

Noviembre

60215

880

61095

240490

36146

276636

Diciembre

106713

1456

108169

302571

44132

346703

2018

Enero

146865

2177

149042

316479

42139

358618

Febrero

150001

2074

152075

305478

39356

360035

marzo

177118

1514

178632

390983

40936

431919

Abril

125282

1061

126343

289945

29610

339247

Mayo

62584

596

63180

231598

54733

286331

Junio

48078

599

48677

218524

52973

271497

Julio

56861

601

57462

253146

51182

304328

Agosto

52522

825

53347

234358

62525

296883

Septiembre

31091

596

31687

167702

49395

217097

Octubre

41828

1256

43084

183285

55676

235370

Noviembre

84673

1378

86051

237028

50113

306869

Diciembre

118388

1662

120050

311919

51335

363254

2019

Enero

156846

2201

159047

328701

63338

353420

Febrero

155094

1395

156489

322608

47676

373284

marzo

179122

1611

180733

365110

52572

439795

Abril

126815

1470

128285

314244

58858

373102

Mayo

57110

883

57993

224687

57944

282631

Junio

43354

94

43448

215032

8612

223644

Julio

53186

1

53187

240496

297

240793

Agosto

48935

2

48937

224258

272

224530

Septiembre

30817

3

30820

161184

162

161346

Octubre

40456

3

40459

181046

527

167146

Noviembre

91476

4

91480

273730

680

179874

Diciembre

129193

6

129199

317252

613

317865

Fuente:<= /b> Elaboración propia.

De estos datos = se tomó como variable independiente el total de turistas canadienses, y como variable dependiente el total de turistas de los principales mercados llegad= os en cada mes:

V1: Total de turistas canadienses. V2: Total de turistas de los principales mercados.

Con la aplicaci= ón de la regresión múltiple el objetivo es determinar la dependencia de estas variables y la ecuación que las define entre ellas.

El diagrama de dispersión es el primer método aplicado para demostrar la dependencia entre estas dos variables:

            Tabla 2. Diag= rama de dispersión resultados del SPSS. <= b>

Fuente: Elaboración propia.

Este grafico demuestra la existencia de una correlación del tipo lineal positiva entre las variables estudiadas.

De igual manera el cálculo del coefic= iente de correlación a partir del método de Pearson es de ρ=3D 0.91, por lo que se= puede afirmar que es una correlación muy= alta, por estar en un intervalo entre 0.8 y 1. =

Una vez conocida la existencia de esta dependencia entre la llegada de turistas = de los principales mercados y la llegada de turistas canadienses, prosigue determinar que tanto está determinada la variable dependiente por la variab= le dependiente. Para esto es necesario encontrar la ecuación lineal que las define.

El proceso de estimar la ecuación de regresión, describe el nombre de Ajuste de Curva, y consiste en estimar los valores particulares de los coeficientes de la ecuac= ión seleccionada, a partir de los valores disponibles, es decir los estimadores = de β0, β1 y β2, y este proceso se hará a partir del Método de los Mínimos Cuadrados Ordinarios(MMCO), que hace mínima la diferencia entre cada V2i(valores reales de V2) y el valor de V2(valores estimados), es decir, minimiza los errores de estimación. (Osorio Cuellar, 2016)

La forma de la = función que relaciona a V1 y V2 puede ser de cualquier tipo. La aplicada en la investigación es la regresión simple, que busca relaciones en forma de lí= neas rectas. Siendo los parámetros β0 y β1 los parámetros a buscar.

V2=3D β0+ β1*= V1+E

Resultados del modelo:

Tabla 3. <= /span>Resultados

M= odel

R=

R Square

A= djusted R Square

Std. Error of the Estimate

1<= /span>

.910^a

.828

.823

32013.805

a. constante: total de turistas canadienses

·      R o ρ=3D 0.91 cor= relación muy alta

·      Error de estimación (E)=3D 32013.805

Fuente: Elabor= ación propia.

Tabla 4. <= /span>ANOVA^a

Model

Sum of Squares<= /p>

df

Mean Square

F

Sig.

1

Regression<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times Ne= w Roman",serif; color:black'>

167670870483.478

1

167670870483.478

163.600

.000^b

Residual

34846045309.411

34

1024883685.571

Total

202516915792.889

35

a. Dependent Variable: total de turistas

b. Predictors: total de turistas canadienses

·       Sig=3D 0.00 ≤ 0.05=

Fuente: Elabor= ación propia.

Tabla 5. <= /span>Coefficientsa

M= odel

U= nstandardized Coefficients

S= tandardized Coefficients

t=

S= ig.

9= 5.0% Confidence Interval for B

B=

S= td. Error

B= eta

L= ower Bound

Upper Bound

1

(Constant)

184447.872

10334.774

17.847

.000

163445.084

205450.659

total de turistas canadienses

1.310

.102

.910

12.791

.000

1.102

1.518

a. Dependent Variable: total de turis= tas

·      β0=3D 184447.872=

·      β1=3D1.31

Fuente: Elabor= ación propia.

Intervalos de confianz= a al 0.95% para β:

·      163445.084 ≤ β0 ≤ 205450.659

·      1.102≤ β1 ≤ 1.518

La aplicación = del modelo arroja como resultados las ecuaciones:

·      Ecuación1: Estimació= n puntual: V2=3D 184447.872 + 1.31*V1

·      Ecuación2: Intervalos= de estimación: V2=3D 184447.872 + 1.31*V1+/- 32013.805

Basado en que l= os resultados que arroja el empleo del modelo dan un estimado probable es recomendable utilizar la ecuación 2 a la hora de hacer predicciones ya que = a pesar de que la correlación entre las variables es muy alta, no es un ajust= e perfecto, por lo que su estimación puntual está sujeta a errores.

Ejemplo:

Se selecciona de la tabla1 el valor de V1 correspondiente al mes de diciembre del año 2018 y se sustituye en ambas ecuaciones para estimar la llegada de turistas internacionales (V2) y compararla con el valor real (V2i)

V1=3D 120050 V2i=3D363254

·      Ecuación 1:

V2=3D184447.872 + 1.31*120050<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:150%;font-family:"Times New = Roman",serif; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";color:black;mso-fareast-language: ES-MX'>

R/ V2=3D341713.372

·      Ecuación 2:

V2=3D184447.872 + 1.31*<= /span>120050<= i style=3D'mso-bidi-font-style:normal'>+/- 32013.805

R/ 309699 = ≤ V2 ≤ 373727

R/ = Para una llegada d= e 120050 turistas canadienses en el mes de diciembre de 2018 se estima un tota= l de turistas internacionales que oscile entre los 300000 y los 3700000. (Valo= r real 363254 turistas internacionales).

Como se observa en ejemplo la estimación se corresponde con el valor real de la variable dependiente para el mes de diciembre de 2018.

De esta forma qued= a demostrada la posibilidad de estimar las llegadas internacionales mensuales = a partir de la llegada de turistas canadienses a la isla con la utilización d= e la Ecuación 2. Por lo tanto, garantizando un comportamiento estable de este me= rcado se puede estabilizar el comportamiento global de turistas en el país. =

A pesar de la veracidad de lo anteriormente descrito, las fluctuaciones de llegadas en el turismo no son predecibles, y los resultados propuestos pertenecen a un escenario medio a partir del estudio del comportamiento de las variables. Pe= ro esto no quita la posibilidad de la llegada de situaciones casi ideales como = la vivida en el año 2016, en donde el crecimiento turístico fue del 24%, romp= iendo las predicciones de crecimiento de solo un 6% estimada para ese año. Así c= omo la gestación de escenarios totalmente desfavorables, como las afectaciones producto del bloqueo a las que la nación cubana está siendo sometida en la actualidad.

Para la predicció= n de estos dos tipos de escenarios el modelo ofrece intervalos de un 0.95% de confianza para los estimadores β0 y β1, con los que= se puede determinar la probabilidad de llegadas internacionales.

Intervalos de confianza al 0.95% para β:

·      163445.084 ≤ β0 ≤ 205450.659

·      1.102≤ β1 ≤ 1.518

Con estos la ecuac= ión dos queda descritas de las siguientes dos formas:

Ecuación 3= : Escenario pesimista:

·      V2=3D163445.084+1.102*V1+= /-32013.805

Ecuación 4: Escenario optimista:

·      V2=3D 205450.659+ 1.518*V1+/-<= /span>32013.805

De esta manera se obtienen 3 ecuaciones (ecuación 2, ecuación 3, ecuación 4) que permiten l= a estimación mensual de la cantidad de turistas llegados de los principales mercados a Cuba a partir de la llegada de turistas canadienses, valorando lo= s posibles escenarios a los que puede estar sometida la nación caribeña en l= os próximos años.

Conclusiones.

A partir de los objeti= vos propuestos la presente investigación puede llegar a las siguientes conclusiones:

·      La aplicación de herr= amientas estadísticas e informáticas permitió el correcto análisis de los datos suministrados para la investigación.

·      Existe una relación d= e dependencia entre la llegada de turistas canadienses y la llegada total de turistas proveniente de los principales mercados que puede ser medida matemáticamente a partir de las ecuaciones propuestas.

Referencias bibliográficas.<= /p>
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<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif; background:yellow;mso-highlight:yellow'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif; background:yellow;mso-highlight:yellow'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif; background:yellow;mso-highlight:yellow'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif; background:yellow;mso-highlight:yellow'>

<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times New = Roman",serif'>Para citar el artículo indexado

Zulueta, D. A., & Lemes Reyes, M. (2020). Influencia = del mercado canadiense en el turismo cubano. AlfaPublica= ciones, 1(2), 30–40. https://doi.or= g/10.33262/ap.v1i2.8

El artículo que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autores y no necesariamente reflejan el pensamiento de la Revis= ta Alpha Publicaciones.

El artículo queda en propiedad de la revista y, por tanto, su publicación par= cial y/o total en otro medio tiene que ser autorizado por el director de la Revista Alpha Publicaciones.<= /o:p>

	Canadá	Total, de arribos de los principales mercados<= /span>
Año	Mes= =	aire=	mar= =	total=	aire=	mar= =	total=
2017	Enero	160549	2240	162789	360189	36303	396492
Febrero	160843	2125	162968	317390	27433	384828
marzo	187382	2428	189810	418531	32432	280134
Abril	141032	1325	142357	359217	23193	384696
Mayo	68505	316	68821	258066	29393	287459
Junio	53446	292	53738	243441	29345	272786
Julio	71926	249	72175	289285	40107	329392
Agosto	64435	393	64828	263945	42692	292732
Septiembre	17831	184	18015	118467	28298	146765
Octubre	29080	380	29460	171567	36564	208131
Noviembre	60215	880	61095	240490	36146	276636
Diciembre	106713	1456	108169	302571	44132	346703
2018	Enero	146865	2177	149042	316479	42139	358618
Febrero	150001	2074	152075	305478	39356	360035
marzo	177118	1514	178632	390983	40936	431919
Abril	125282	1061	126343	289945	29610	339247
Mayo	62584	596	63180	231598	54733	286331
Junio	48078	599	48677	218524	52973	271497
Julio	56861	601	57462	253146	51182	304328
Agosto	52522	825	53347	234358	62525	296883
Septiembre	31091	596	31687	167702	49395	217097
Octubre	41828	1256	43084	183285	55676	235370
Noviembre	84673	1378	86051	237028	50113	306869
Diciembre	118388	1662	120050	311919	51335	363254
2019	Enero	156846	2201	159047	328701	63338	353420
Febrero	155094	1395	156489	322608	47676	373284
marzo	179122	1611	180733	365110	52572	439795
Abril	126815	1470	128285	314244	58858	373102
Mayo	57110	883	57993	224687	57944	282631
Junio	43354	94	43448	215032	8612	223644
Julio	53186	1	53187	240496	297	240793
Agosto	48935	2	48937	224258	272	224530
Septiembre	30817	3	30820	161184	162	161346
Octubre	40456	3	40459	181046	527	167146
Noviembre	91476	4	91480	273730	680	179874
Diciembre	129193	6	129199	317252	613	317865

M= odel	R=	R Square	A= djusted R Square	Std. Error of the Estimate
1<= /span>	.910^a	.828	.823	32013.805
a. constante: total de turistas canadienses

Model	Sum of Squares<= /p>	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression<= span lang=3DES style=3D'font-size:12.0pt;line-height:115%;font-family:"Times Ne= w Roman",serif; color:black'>	167670870483.478	1	167670870483.478	163.600	.000^b
Residual	34846045309.411	34	1024883685.571
Total	202516915792.889	35
a. Dependent Variable: total de turistas
b. Predictors: total de turistas canadienses

M= odel	U= nstandardized Coefficients	S= tandardized Coefficients	t=	S= ig.	9= 5.0% Confidence Interval for B
B=	S= td. Error	B= eta	L= ower Bound	Upper Bound
1	(Constant)	184447.872	10334.774		17.847	.000	163445.084	205450.659
total de turistas canadienses	1.310	.102	.910	12.791	.000	1.102	1.518
a. Dependent Variable: total de turis= tas