Modelo de regresión lineal múltiple

Modelo de regresión lineal múltiple

En el análisis de la información económica, social, político - legal y comercial, pueden existir diferentes dimensiones sobre las que se quieren obtener conclusiones y/o los posibles escenarios a los que podrían enfrentarse las empresas;  las que son derivadas de modelos que tratan de extraer relaciones de causalidad o el comportamiento que puede existir entre diferentes tipos de variables, utilizando los diferentes datos disponibles como por ejemplo bases de datos.

La contribución que realiza un turista a una economía de un país es realmente significativo de analizar, ya que se ha transformado en la actividad que favorece las exportaciones mundiales, donde los turistas en general hacen un importante aporte  sustancial a las fuentes de trabajo e ingreso económico que posee la una economía de un país.

Por esto estudiaremos la trascendencia que conlleva la llegada de turista a la región, así realizar una proyección con un modelo econométrico regresión lineal múltiple  

Para esto se seleccionara herramientas y modelo que servirá para estudiar la proyección de la llegada de los turistas.

El modelo de regresión lineal simple no será utilizada para este estudio investigativo, ya que no es adecuado para modelizar muchos fenómenos económicos, ya que este modelo solamente explica una variable y para la naturaleza del estudio se considerará más de una variable a estudiar.

Teniendo en cuenta lo anterior y con los datos ya descritos, es que será probado el Modelo Econométrico Regresión Lineal Múltiple, ya que el estudio pretende utilizar más de una variable explicativa, lo que permitirá utilizar mayor cantidad de datos en la construcción del modelo  y, en consecuencia, realizar estimaciones más precisas.

A lo antes mencionado, será de gran interés poder responder a la siguiente pregunta ¿De un considerable conjunto de variables explicativas (X1, X2, X3, X4, ….XK), cuáles son las que más influyen o la que más influye en la variable dependiente Y (llegada de turistas argentinos a Magallanes).

Los coeficientes son elegidos de forma que la suma de cuadrados entre los valores observados y los pronosticados sea mínima, es decir, que se va a minimizar la varianza residual.

Modelo

Sumado a lo anteriormente dicho, el modelo a utilizar será Regresión Lineal Múltiple, con esto se explicará el comportamiento de una variación la cual será denominada variable dependiente o endógena, será representada por la llegada de turistas argentinos (simbolizada con la letra Y), está variable será explicada en función a diferentes variables exógenas o independientes compuestas por el PIB per cápita, IPC, desempleo, durante el rango de  tiempo desde el año 2008 a 2015.

Donde Y es una función general explicado por 2 variables agregadas, expresada en el siguiente modelo:

[pic 1]

Donde:

Y: Es la variable  dependiente, la cantidad de viajes.

β1 y β1: Son los estimadores

: es la variable independiente, PIB per cápita [pic 2]

: es la variable independiente, IPC[pic 3]

: es la variable independiente, Desempleo[pic 4]

 Son los residuos generados por el modelo[pic 5]

Cada de una de estas variables será definida en el periodo [pic 6]

Variables objeto de estudio

Las variables objeto de estudio, son el PIB per cápita y el IPC de la provincia de Santa Cruz y Tierra del fuego Argentina entre los años de 2008 y 2015, tomadas mensual, esta se identifica como las variables explicativas o independientes, mientras que la variable dependiente es la cantidad de viajeros entre Argentina y la región de Magallanes en Chile entre los años de 2008 y 2015, se plantea correlacionar estas variables para determinar su grado de asociación y evolución, con el fin de medir cuál es la incidencia desde el punto de vista de la economía y el turismo, obteniendo además las fechas de mayor frecuencia para que las empresas que componen la diferente industria de la región, maximicen sus decisiones a través de las inversiones y estrategias para atender a  sus clientes.

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