The Effects of Selected Macroeconomic Variables on Tourism Demand for the South Moravian Region of the Czech Republic from Germany, Poland, Austria, and Slovakia

Tomáš Jeřábek

doi:10.2478/cer-2019-0021

Autor

Tomáš Jeřábek College of Business and Hotel Management, Department of Economy and Management, Brno, Czech Republic

DOI:

https://doi.org/10.2478/cer-2019-0021

Słowa kluczowe:

popyt na usługi turystyczne, realny kurs walutowy, indeks produkcji przemysłowej, cena ropy naftowej, VECM, kointegracja

Abstrakt

Turystyka międzynarodowa jest jednym z najważniejszych sektorów gospodarki otwartej. Celem tego artykułu jest zbadanie wpływu dochodu wyrażonego produktem krajowym brutto, kosztów usług turystycznych wyrażonych realnym kursem walutowym i kosztów podróży wyrażonych ceną ropy naftowej Brent, na przyjazdy turystów z Polski, Słowacji, Niemiec i Austrii do regionu południowych Moraw w Republice Czeskiej w okresie 2002:M1–2018:M5. Liczbę turystów polskich, niemieckich, słowackich i austriackich zakwaterowanych w obiektach zbiorowego zakwaterowania w regionie południowomorawskim przyjęto jako zmienną zależną. Aby osiągnąć cel badania, dokonano analizy kointegracji przy pomocy modelu VECM. Wyniki analizy wskazują, że słowaccy, polscy, austriaccy i niemieccy turyści pozytywnie reagują na zmiany poziomu ich dochodów. Austriaccy i słowaccy turyści reagują negatywnie na zmiany cen usług turystycznych w Czechach. Turyści z Niemiec i Polski nie reagują na zmiany cen w Czechach, gdyż w ich przypadku współczynniki elastyczności są nieistotne. Turyści z Niemiec, Austrii i Słowacji negatywnie reagują na zmiany kosztów transportu. Polscy turyści nie reagują na zmiany kosztów transportu gdyż w ich przypadku współczynnik elastyczności jest również nieistotny.

Pobrania

Brak dostępnych danych do wyświetlenia.

Bibliografia

Asemota, O.J., Bala, D.A. (2012), Modelling Tourism Demand in Japan using Cointegration and Error Correction Model, “International Review of Business Research Papers”, Vol. 8, No. 2.
Google Scholar

Babecka, O. (2013), Competitiveness and determinants of tourism, [in:] L. Komarek (ed.), Global economic outlook‑July, https://www.cnb.cz/miranda2/export/sites/www.cnb.cz/en/monetary_policy/geo/geo_2013/gev_2013_07_en.pdf (accessed: 28.09.2018).
Google Scholar

Barros, C.P., Machado, L.P. (2010), The length of stay in tourism, “Annals of Tourism Research”, Vol. 37, No. 3, DOI: 10.1016/j.annals.2009.12.005.
Google Scholar

Brida, J.G., Scuderi, R. (2012), Determinants of tourist expenditure: a review of microeconometric models, Working paper Munich Personal RePEc Archive, https://mpra.ub.uni‑muenchen.de/38468/1/MPRA_paper_38468.pdf (accessed: 17.09.2018).
Google Scholar

Dickey, D., Fuller, W. (1979), Distribution of the estimators for autoregressive time series with a Unit Root, “Journal of the American Statistical Association”, Vol. 74, No. 366.
Google Scholar

Dritsakis, N. (2004), Tourism as a Long‑run Economic Growth Factor: An Empirical Investigation for Greece using Causality Analysis, “Tourism Economics”, Vol. 10, No. 3, DOI: 10.5367/0000000041895094.
Google Scholar

Enders, W. (2010), Applied econometric time series, Wiley, Hoboken.
Google Scholar

Falk, M. (2015), The sensitivity of tourism demand to exchange rate changes: an application to Swiss overnight stays in Austrian mountain villages during the winter season, “Current Issues in Tourism”, Vol. 18, No. 1, DOI: 10.1080/13683500.2013.810610.
Google Scholar

Garin‑Munoz, T. (2006), Inbound International Tourism to Canary Islands: A Dynamic Panel Data Model, “Tourism Management”, Vol. 27, No. 2, DOI: 10.1016/j.tourman.2004.10.002.
Google Scholar

Garratt, A., Lee, K., Pesaran, M.H., Shin, Y. (2012), Global and national macroeconometric modelling: A long‑run structural approach, Oxford University Press, London.
Google Scholar

Gautam, B.P. (2014), Economic Dynamics of Tourism in Nepal: A VECM Approach, “Munich Personal RePEc Archive”, https://mpra.ub.uni‑muenchen.de/58102/8/MPRA_paper_58102.pdf (accessed: 21.07.2018).
Google Scholar

Gerhard, R., Sedillot, F. (2003), Short‑Term Estimates of Euro Area Real GDP by Means of Monthly Data, “European Central Bank Working Paper Series’ https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecbwp276.pdf?ef693dab796b365f5625a07d2dfcc152 (accessed: 16.09.2018).
Google Scholar

Gokovali, U., Bahar, O., Kozak, M. (2007), Determinants of Length of Stay: A Practical Use of Survival Analysis, “Tourism Management”, Vol. 28, No. 3, DOI: 10.1016/j.tourman.2006.05.004.
Google Scholar

Hor, C. (2015), Modelling International Tourism Demand in Cambodia: ARDL Model, “Review of Integrative Business &Economics Research”, Vol. 4, No. 4.
Google Scholar

Johansen, S., Juselius, K. (1990), Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Application to the Demand for Money, “Oxford Bulletin of Economics and Statistics”, Vol. 52, No. 2.
Google Scholar

Lin, H., Liu, L.‑M., Tseng, Y.‑H., Su. Y.‑W. (2011), Taiwan’s International tourism: a Time Series Analysis with Calendar Effects and Joint Outlier Adjustments, “International Journal of Tourism Research”, Vol. 13, No. 1, DOI: 10.1002/jtr.779. Martinez‑Garcia, E., Raya, J.M. (2008), Length of Stay for Low‑Cost Tourism, “Tourism
Google Scholar

Managemen”, Vol. 29, No. 6, DOI: 10.1016/j.tourman.2008.02.011.
Google Scholar

Massidda, C., Etzo, I. (2012), The Determinants of Italian Domestic Tourism: A Panel Data Analysis, “Tourism Management”, Vol. 33, No. 3, DOI: 10.1016/j.tourman. 2011.06.017.
Google Scholar

Muchapondwa, E., Pimhidzai, O. (2011), Modelling International Tourism Demand for Zimbabwe, “International Journal of Business and Social Science”, Vol. 2, No. 2.
Google Scholar

Ongan, S., Isik, C., Ozdemir, D. (2017), The Effects of Real Exchange Rates and Income on International Tourism Demand for the USA from Some European Union Countries, “Economies”, Vol. 5, No. 4, DOI: 10.3390/economies5040051.
Google Scholar

OSN (2010), International Recommendations for Tourism Statistics 2008, http://unstats.un.org/unsd/publication/Seriesm/SeriesM_83rev1e.pdf (accessed: 14.08.2018).
Google Scholar

Seetaram, N. (2010), Use of dynamic panel cointegration approach to model international arrivals to Australia, “Journal of Travel Research”, Vol. 49, No. 1, DOI: 10.1177/0047287509346992.
Google Scholar

Seo, J.H., Park, S.Y., Yu, L. (2009), The Analysis of the Relationships of Korean Outbound Tourism Demand, “Tourism Management”, Vol. 30, No. 1, DOI: 10.1016/j.tourman.2008.10.013.
Google Scholar

Sims, C.A. (1980), Macroeconomics and Reality, “Econometrica”, Vol. 48, No. 1.
Google Scholar

Song, H., Li, G. (2008), Tourism Demand Modelling and Forecasting: a Review of Recent Research, “Tourism Management”, Vol. 29, No. 2, DOI: 10.1016/j.tourman. 2007.07.016.
Google Scholar

Song, H., Kim, J.H., Yang, S. (2010), Confidence intervals for tourism demand elasticity, “Annals of Tourism Research”, Vol. 37, No. 2, DOI: 10.1016/j.annals.2009.10.002.
Google Scholar

Song, H., Witt, S., Li, G. (2008), The Advanced Econometrics of Tourism Demand, Taylor & Francis, New York.
Google Scholar

Surugiu, C., Leitao, N.C., Surugiu, M.R. (2011), A Panel Data Modelling of International Tourism Demand: Evidences for Romania, “Economic Research‑Ekonomska Istraživanja”, Vol. 24, No. 1, DOI: 10.1080/1331677X.2011.11517450.
Google Scholar

United Nations (2010), International Recommendations for Tourism Statistics 2008, http://unstats.un.org/unsd/publication/Seriesm/SeriesM_83rev1e.pdf (accessed: 19.06.2018).
Google Scholar

UNWTO (2018), UNWTO Tourism Highlights, https://www.eunwto.org/doi/pdf/10.18111/9789284419876 (accessed: 29.07.2018).
Google Scholar

Wong, K., Song, H., Chon, K.K. (2006), Bayesian Models for Tourism Demand Forecasting, “Tourism Management”, Vol. 27, No. 5, DOI: 10.1016/j.tourman.2005.05.017.
Google Scholar