La contribución del turismo en la economía de Corea.

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Por ejemplo, si hay una ambigüedad unidireccional la causalidad del crecimiento del turismo a la expansión económica, entonces el crecimiento económico con el turismo conducido es práctico. Si los resultados show the causalidad opuesta, entonces el desarrollo económico puede ser necesario para la expansión de la industria del turismo. A continuación, si el proceso causal es el crecimiento bidireccional, y el turismo y el crecimiento económico tener una relación de causalidad recíproca, a continuación, unos empujes en ambas áreas serían beneficiosas.

Finalmente, si no hay relación de causalidad entre el crecimiento económico y el turismo de desarrollo, entonces las estrategias tales como el turismo- entusiasta promoción puede no ser tan eficaz como el turismo gerentes y tomadores de decisiones creen actualmente.

Este estudio busca contribuir a resolver el mencionado preguntas sobre la hipótesis de crecimiento del turismo dirigidas ensayando una cointegración, la construcción de un bivariante de vectores autorregresivos (VAR) y, en consecuencia, la creación de un efecto a largo plazo de estas dos variables (que, es decir, el turismo y el crecimiento económico) para el coreano economía.

La sección 2 describe los datos, la metodología, y los resultados de este análisis empírico, que incluye una prueba de raíz unitaria para la estacionariedad de las series temporales y una prueba para cointegración para una relación a largo plazo. Finalmente,

La sección 3 presenta la discusión final y más los comentarios.

2. Métodos y resultados

El modelo VAR y cointegración eran estimado a partir de datos trimestrales durante el período del primer trimestre de 1975 hasta el primer trimestre de 2001.

Debido a su simplicidad, se utilizó un análisis bivariante en este estudio.1 Las variables del modelo se obtuvieron a partir de bienes los ingresos por turismo agregados (Tour) ajustado por el índice de precios al consumidor como un proxy del crecimiento del turismo y el PIB real para la expansión económica. Dado que existe una preocupación de la eliminación de información importante mientras ajustar por estacionalidad, se utilizaron los datos no ajustados de Organización y Turismo Nacional de Corea del Banco de Corea. Debido a las diversas medidas de internacional demandas turísticas, que pueden no ser prevalentemente concedida a elegir una variable de la demanda turística con una medida de los ingresos del turismo.

Por ejemplo, el periódico la inestabilidad de las medidas más utilizadas de las llegadas de turistas e ingresos por turismo disuade hacia una measure.2 sola superiores pesar de estos hechos, Los ingresos por turismo se utilizaron debido a una universalmente índice constante medido recogida por el nacional y agencias internacionales y una transacción monetaria.

Los valores correspondientes así con el PIB. las variables a continuación, se transforman a través del uso de los recursos naturales logaritmo para facilitar la interpretación de los coeficientes. Coeficientes en función de registro se elasticidades interpretado el cual se les da un cambio porcentual en una variable dependiente de un 1% de cambio en una variable independiente.

ARTÍCULO EN PRENSA

1Anonymous árbitros fueron interrogados acerca de la omisión de variables importantes tales como los tipos de cambio. Como se indica más adelante, el futuro. Se necesitan estudios con enfoque multivariado para incluir más variables.

2Regarding medidas de llegadas de turistas y gastos, más detalles se discuten en Sheldon (1993).

2.1. El orden de la integración y las pruebas de cointegración

Antes de la especificación y estimación de cointegración y VAR, es necesario examinar la estacionariedad de las variables. En breve, estacionariedad significa que la media y la varianza de una serie son constantes a través del tiempo y la autocovariancia de la serie no está variando el tiempo (Enders, 1995). Dado que una mala elección de transformación de los datos da resultados sesgados y tiene consecuencias para la interpretación errónea, una prueba de estacionariedad es importante para establecer la especificación y estimación de la correcta modelo (Engle y Granger, 1987). Por lo tanto, el primer paso es poner a prueba el orden de integración de las variables.

La integración significa que los choques pasados ​​restante sin diluir afecta a las realizaciones de la serie para siempre y una serie tiene varianza teóricamente infinita y un dependiente del tiempo significa (Enders, 1995). Dickey-Fuller (DF), Aumentada Dickey-Fuller (ADF) y Phillips-Perron (PP) pruebas fueron empleados para probar la no estacionariedad de las variables (Phillips y Perron, 1988).

Los resultados de las pruebas el orden de logaritmo natural del PIB y el Tour son proporcionado en la Tabla 1. Las pruebas apoyaron firmemente la hipótesis nula de no estacionariedad antes de diferenciación las variables y la primera serie diferenciada del PIB y Visita fuese estacionaria sobre la base de las pruebas de raíz unitaria.

En consecuencia, las variables se expresaron a ser I (1). Teniendo en cuenta los resultados de una raíz unitaria en las variables, cointegración se examinó entre los ingresos por turismo y el PIB usando Engle-Granger enfoque de dos etapas (Engle y Granger, 1987). Desde estacional-sin ajustar.

Se utilizó series de datos, un maniquí temporada en la ecuación. (1) era incluido. Según Granger (1981), de cointegración significa que las variables no estacionarias están integrados en el mismo orden con los residuos estacionarios. Si hay cointegración entre dos variables, hay un largo plazo efecto que impide que las dos series temporales de la deriva de distancia unos de otros y existe una fuerza a converger en el equilibrio de largo plazo. El Engle-Granger método de dos etapas se lleva a cabo por dos ecuaciones separadas:

[pic 1][pic 2]

[pic 3]

[pic 4]

Resultados de la prueba de cointegración entre dos series de tiempo donde se muestra en la Tabla 2. Basándose en DF y pruebas ADF en la secuencia residual, la hipótesis nula de no estacionariedad No fue rechazado. ¿No estacionariedad de los residuos significa que las dos series no están cointegradas en el a largo plazo en base al valor crítico? 3,37 proporcionada por Engle y Yoo (1987). Por lo tanto, en contra de la creencia general, no