dc.contributor.advisor | Rau Álvarez, José Alan | |
dc.contributor.author | Fonseca Cisneros, Guillermo Fernando | |
dc.date.accessioned | 2024-07-31T16:05:39Z | |
dc.date.available | 2024-07-31T16:05:39Z | |
dc.date.created | 2024 | |
dc.date.issued | 2024-07-31 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12404/28376 | |
dc.description.abstract | Esta investigación tiene como objetivo cuantificar el impacto del COVID-19 en el turismo
peruano durante el 2020. Es una investigación de enfoque cuantitativo en cuyo desarrollo se
consideró la información estadística mensual y trimestral publicada por instituciones
gubernamentales relacionadas con el turismo y su desarrollo, tales como Mincetur e INEI. Los
datos fueron analizados con el software R en el entorno de desarrollo integrado (IDE), RStudio.
La variable de estudio turismo se analizó con los siguientes siete indicadores: llegada de
visitantes a sitios turísticos, museos y áreas naturales protegidas por el Estado Peruano
(indicador A), pernoctaciones de visitantes nacionales y extranjeros en establecimientos de
hospedaje (indicador B), arribo de visitantes nacionales y extranjeros a establecimientos de
hospedaje (indicador C), tasa neta de ocupación de camas (indicador D), tasa neta de
ocupación de habitaciones (indicador E), movimiento general de pasajeros en aeropuertos y
aeródromos de la red aerocomercial nacional (indicador F) y número de establecimientos de
hospedaje (indicador G). Lo resultados de R2 ajustado fueron 20.53%, 51.4%, 47.5%, 34.9%,
47.6%, 33.5% y 57.8% para cada uno de los indicadores mencionados. Los cinco primeros
fueron agrupados dentro del grupo hotelería, con un R2 ajustado de 39%, y los siguientes dos
últimos corresponden al grupo sitios turísticos y grupo transporte aéreo respectivamente.
Para obtener dichos resultados se construyeron 3 modelos matemáticos de regresión por cada
uno de los indicadores y finalmente se realizó el contraste de los modelos a través del test del
estadístico F, la prueba de Breusch-Pagan y el test de Hausman para determinar el que mejor
se ajusta a nuestros datos.
El análisis de regresión para cada uno de los indicadores de la variable turismo se construyó
en base a las variables independientes del COVID-19: número de casos positivos, variación
de casos positivos, número de fallecidos, variación de número de fallecidos y restricciones
establecidas por el Estado Peruano; siendo esta última la que registró el mayor coeficiente de
las variables de regresión.
Finalmente, se concluye que el COVID-19 afectó al sector turismo en diferentes magnitudes:
grupo hotelería en un 39%; visita a sitios turísticos en un 33.5% y transporte aéreo en un 57.8%,
siendo las restricciones impuestas por el Estado Peruano las que más aportaron a este
impacto negativo. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.subject | Turismo--Perú | es_ES |
dc.subject | Pandemia de COVID-19, 2020- | es_ES |
dc.subject | Análisis de regresión logística | es_ES |
dc.title | Cuantificación del impacto del COVID-19 en el turismo peruano | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
thesis.degree.name | Ingeniero Industrial | es_ES |
thesis.degree.level | Título Profesional | es_ES |
thesis.degree.grantor | Pontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería | es_ES |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Industrial | es_ES |
renati.advisor.dni | 07602255 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-0928-3994 | es_ES |
renati.author.dni | 74093033 | |
renati.discipline | 722026 | es_ES |
renati.juror | Rojas Polo, Jonatán Edward | es_ES |
renati.juror | Rau Alvarez, José Alan | es_ES |
renati.juror | Horiuchi Rodriguez, Paul Michael | es_ES |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_ES |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_ES |
dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 | es_ES |