Economic crises and market performance—A machine learning approach

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Título: Economic crises and market performance—A machine learning approach
Autor/es: Perles Ribes, José Francisco | Ramón-Rodríguez, Ana B. | Moreno-Izquierdo, Luis | Sevilla-Jiménez, Martín
Grupo/s de investigación o GITE: Economía del Turismo, Recursos Naturales y Nuevas Tecnologías (INNATUR) | Internacionalización de la Empresa y Comercio Exterior | Recursos Hídricos y Desarrollo Sostenible
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Análisis Económico Aplicado
Palabras clave: Machine learning | Market performance | Regression trees | Spain
Área/s de conocimiento: Economía Aplicada
Fecha de publicación: 2017
Editor: SAGE Publications
Cita bibliográfica: Tourism Economics. 2017, 23(3): 692-696. doi:10.5367/te.2015.0536
Resumen: This note analyzes the relationship between economic crises and tourism performance in Spain during the period 1970–2013 using machine learning techniques. Specifically, a regression tree is estimated to confirm that, although the dynamics of Spanish tourism performance is influenced by the general variables established by the literature, the crisis periods disrupt the natural functioning of these dynamics, provoking disturbances that affect the tourism market position of destinations to a greater extent than expected. Conversely, to other econometric techniques, machine learning approach allows us to achieve greater flexibility and enriches the information, estimating the interrelations and thresholds operating in this context.
URI: http://hdl.handle.net/10045/65593
ISSN: 1354-8166 (Print) | 2044-0375 (Online)
DOI: 10.5367/te.2015.0536
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © The Author(s) 2016
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.5367/te.2015.0536
Aparece en las colecciones:INV - Recursos Hídricos y Desarrollo Sostenible - Artículos de Revistas
INV - INNATUR - Artículos de Revistas
INV - Internacionalización de la Empresa y Comercio Exterior - Artículos de Revistas

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