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dc.contributor.advisorRau Álvarez, José Alan
dc.contributor.authorFonseca Cisneros, Guillermo Fernando
dc.date.accessioned2024-07-31T16:05:39Z
dc.date.available2024-07-31T16:05:39Z
dc.date.created2024
dc.date.issued2024-07-31
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/28376
dc.description.abstractEsta 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.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectTurismo--Perúes_ES
dc.subjectPandemia de COVID-19, 2020-es_ES
dc.subjectAnálisis de regresión logísticaes_ES
dc.titleCuantificación del impacto del COVID-19 en el turismo peruanoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Industriales_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Industriales_ES
renati.advisor.dni07602255
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0928-3994es_ES
renati.author.dni74093033
renati.discipline722026es_ES
renati.jurorRojas Polo, Jonatán Edwardes_ES
renati.jurorRau Alvarez, José Alanes_ES
renati.jurorHoriuchi Rodriguez, Paul Michaeles_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES


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