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Molina Quiñones, Helfer Joel
Barboza Navarro, Joanna Melina
2022-10-26T14:36:30Z
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2022
Barboza, J. (2022). Proyección del número de turistas internacionales mediante el análisis de series de tiempo, Perú. [Trabajo de suficiencia profesional de pregrado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas, Escuela Profesional de Estadística]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM. (es_PE)
https://hdl.handle.net/20.500.12672/18654
Uno de los sectores más golpeados por la pandemia fue el turismo, debido a que no hubo ingreso de turistas internacionales a nuestro país durante los meses de abril a setiembre 2020, alcanzando un descenso del 80% en comparación de las cifras alcanzadas en el 2019, lo que generó un caída del PBI, al pasar de 3,9% en el 2019 a 1,5% en el 2020, así como el desempleo masivo en el sector turismo, donde en el 2019 registró su pico más alto en los últimos cinco años con más de un millón de empleo, mientras que en el 2020 solo se habrían generado 697 mil empleos turísticos totales, lo que significó una fuerte caída de 52,2%, asimismo, descendiendo su participación en la PEA ocupada a 4,7%. Debido a estos resultados, se llevó a cabo este Trabajo de Suficiencia Profesional con la finalidad de proyectar una pronta recuperación en el sector. Así que se procedió a obtener los datos de enero del 2002 a diciembre del 2021 a través de la página web del MINCETUR y siguiendo la teoría de Box-Jenkins se encontró el modelo SARIMA (1,1,1) (2,0,0)12 que logró proyectar hasta el mes de diciembre 2022 el número de turistas internacionales al Perú, donde los resultados fueron favorables para el sector, debido al incremento mensual. (es_PE)
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Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos (es_PE)
Repositorio de Tesis - UNMSM (es_PE)
Pandemia (es_PE)
Infecciones por coronavirus (es_PE)
Turismo - Perú (es_PE)
Proyección del número de turistas internacionales mediante el análisis de series de tiempo, Perú (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística (es_PE)
Estadística (es_PE)
Licenciada en Estadística (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
40014631
https://orcid.org/0000-0003-1307-7253 (es_PE)
48010757
542016 (es_PE)
Roque Paredes, Ofelia
Huamán Gutiérrez, Zoraida Judith
https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional (es_PE)
Pública



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