Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85553
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Forecasting the Number of Incoming Tourists using ARIMA Model: Case Study from Armenia
Other Titles Прогнозування кількості туристів із використанням ARIMA-моделювання: на прикладі Вірменії
Authors Tovmasyan, G.
ORCID
Keywords туризм
пандемія
ARIMA
прогноз
маркетинг
tourism
pandemic
forecast
marketing
Type Article
Date of Issue 2021
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85553
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Tovmasyan, G. (2021). Forecasting the Number of Incoming Tourists using ARIMA Model: Case Study from Armenia. Marketing and Management of Innovations, 3, 139-148. http://doi.org/10.21272/mmi.2021.3-12
Abstract У статті узагальнено аргументи та контраргументи у рамках наукової дискусії щодо методів прогнозування попиту у туристичному секторі. У статті наголошено, що туристична галузь Республіки Вірменія стрімко розвивається. Однак, внаслідок настання пандемії COVID-19 кількість туристів скоротилась майже на 80%. Пандемія COVID-19 спричинила значні збитки у туристичній індустрії всього світу. З огляду на це, доцільним є прогнозування розвитку туристичного сектору з метою формування ефективної стратегії його відновлення. Метою дослідження є прогнозування розвитку туристичного попиту в Республіці Вірменія. Для досягнення поставленої мети, дане дослідження проведено у наступній логічній послідовності: 1) огляд наукових напрацювань з даної проблематики; 2) аналіз розвитку туристичної індустрії Республіки Вірменія; 3) інтерпретація отриманих результатів прогнозування; 4) формування рекомендацій відповідно до отриманих прогностичних даних. За результатами аналізу наукових напрацювань та підходів до вирішення досліджуваної проблематики було узагальнено інструментарій та моделі прогнозування. Встановлено, що змінні моделей залежать від обраного методу прогнозування. Зважаючи на це, автором запропоновано використовувати модель ARIMA. Емпіричний аналіз базується на даних Статистичного комітету Республіки Вірменія з 2001 по 2019 рік. До вибірки дослідження не включено дані за 2020 рік, через різке скорочення кількості міждержавних туристів. Наголошено, що через жорсткі обмеження та скасування рейсів, у другому кварталі 2020 року у країні не було зареєстровано жодного іноземного туриста. За результатами прогнозування встановлено, що у випадку відсутності пандемії, кількість приїжджих туристів зросла б у середньому на 12,81% у 2021 році, на 13,42% – у 2022 році та 13,66% – у 2023 році. При цьому отримані результати дають підстави стверджувати, що на кінець 2021 року кількість туристів зросла б. У роботі надано рекомендації щодо відновлення сфери туризму, зокрема, за допомогою агресивних маркетингових стратегій, сарафанного радіо, інфлюенсерів тощо. Результати дослідження можуть бути корисними для органів державної влади під час формування стратегічної політики у сфері туризму. Запропонований підхід та пропозиції є актуальними для різних країн, які намагаються відновити туристичний сектор від негативного впливу пандемії.
This paper summarizes the arguments and counterarguments within the scientific discussion on the issue of forecasting tourism demand and touristic flows. During COVID-19 tourism sphere suffered a lot in the whole world. Many countries try to do forecasts and make recovery plans for tourism. Tourism has been a growing sphere in Armenia in recent years. However, the number of incoming tourists decreased by 80 percent because of the pandemic. The main purpose of the research is to forecast tourism demand in the Republic of Armenia. Systematization of scientific sources and approaches for solving the problem identified many methods and models for doing forecasts. The variables used to depend on the method selected. For gaining the research goal, the study was carried out in the following logical sequence: 1) discussion on some literature sources; 2) analysis of the current situation of tourism in Armenia; 3) interpretation of forecast results; 4) providing some recommendations. The methodological tool of the research was mainly the ARIMA method. The data rest on the publications of the Statistical Committee of the Republic of Armenia. Time series for the number of incoming tourists include from 2001-Q1 till 2019- Q4 data. 2020 was not included in the model, as there was a sharp decline. Besides, in the second quarter of 2020, there were no tourists at all because of restrictions and flight cancellations. The obtained data show that if there were no pandemic, the number of incoming tourists would increase on average by 12.81% in 2021, 13.42% – in 2022, and 13.66% – in 2023. The results are realistic. The tourism sphere is expected to grow in 2021. This paper suggested some steps for recovering and restoring tourism, particularly by using aggressive marketing strategies, word-of-mouth, influencer marketing, etc. The research results could be useful for state organs of the sphere to forecast their strategic policies. The applied approach and suggestions may be helpful in many countries which try to restart tourism after the pandemic.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

Armenia Armenia
1
Australia Australia
1
Canada Canada
14863782
China China
-706421261
Georgia Georgia
1735
Germany Germany
2681220
India India
14937
Indonesia Indonesia
177
Ireland Ireland
1434917
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
691
Slovenia Slovenia
1
South Korea South Korea
1
Spain Spain
1
Sweden Sweden
1
Taiwan Taiwan
1
Ukraine Ukraine
1114964935
United Kingdom United Kingdom
102822935
United States United States
-176051974
Unknown Country Unknown Country
1
Vietnam Vietnam
5210

Downloads

Armenia Armenia
73980
Australia Australia
14863781
Belgium Belgium
1
Brazil Brazil
1
Canada Canada
14863783
China China
-176051972
France France
1
Georgia Georgia
1736
Germany Germany
54092685
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
588761
India India
1741
Indonesia Indonesia
14936
Lithuania Lithuania
96905
Malaysia Malaysia
1
Netherlands Netherlands
1
Portugal Portugal
1
Singapore Singapore
1
Slovakia Slovakia
29727562
Spain Spain
1
Turkey Turkey
179
Ukraine Ukraine
1114964936
United Kingdom United Kingdom
102822936
United States United States
354317315
Vietnam Vietnam
1

Files

File Size Format Downloads
Tovmasyan_forecast.pdf 323,09 kB Adobe PDF 1510379273

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.