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Modelos DSGE para el análisis del impacto económico del turismo
dc.contributor.author | León-Gómez, Ana María | |
dc.contributor.author | Salas-Compás, María Belén | |
dc.contributor.author | Aranda-Llamas, Eva | |
dc.contributor.author | Fernández-Miguélez, Ángel-Luis | |
dc.date.accessioned | 2022-11-29T10:36:57Z | |
dc.date.available | 2022-11-29T10:36:57Z | |
dc.date.created | 2022 | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | León-Gómez, A., Salas Corpás, B., Aranda LLamas, E., Fernández Miguélez, A.L. (16-18 de noviembre de 2022). "Modelos DSGE para el análisis del impacto económico del turismo". TMS ALGARVE 2022: Sustainability Challenges in Tourism, Hospitality and Management. Algarve, Portugal. | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/25528 | |
dc.description.abstract | En la actualidad, es necesario establecer un procedimiento para medir el nivel de impacto del turismo en el crecimiento económico. Para ello, los estudios anteriores han utilizado modelos de Equilibrio General Dinámico Estocástico (DSGE), a menudo desarrollados por el método de Montecarlo, lo que genera múltiples problemas de datos. El objetivo de este estudio es resolver los problemas de medición y estimación de los modelos macroeconómicos DSGE aplicados al turismo. Evaluamos la estimación de las regresiones de crecimiento económico del modelo de Solow basándonos en el Algoritmo de Simulación Estocástica formulado según el método de Reacción Próxima. Nuestros resultados mejoran los niveles de precisión de los modelos DSGE aplicados al turismo al conseguir una convergencia más rápida de los coeficientes de las variables, reduciendo así los posibles errores de medida y el nivel de desviaciones. Nuestros resultados tienen importantes implicaciones prácticas y sociales para la contribución económica del turismo. La mayor precisión del modelo DSGE desarrollado permite una toma de decisiones óptima. Este estudio contribuye a la literatura sobre modelos DSGE proporcionando resultados más robustos que permiten realizar predicciones con un menor nivel de error y sesgo, lo cual es de vital importancia para las instituciones públicas y otros actores del análisis macroeconómico y turístico. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.subject | Turismo - Aspectos económicos | es_ES |
dc.subject.other | Modelos DSGE | es_ES |
dc.subject.other | Impacto económico | es_ES |
dc.subject.other | Monte Carlo | es_ES |
dc.subject.other | Algoritmo de Simulación Estocástica | es_ES |
dc.subject.other | Next Reaction | es_ES |
dc.title | Modelos DSGE para el análisis del impacto económico del turismo | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.centro | Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.relation.eventtitle | TMS ALGARVE 2022: Sustainability Challenges in Tourism, Hospitality and Management | es_ES |
dc.relation.eventplace | Algarve, Portugal | es_ES |
dc.relation.eventdate | 16-18 de noviembre de 2022 | es_ES |