METODOLOGIA

A variável dependente fluxo da demanda turística mensal via Fortaleza que é a quantidade de turistas que visitaram a cidade no período foi coletada junto a Secretária de Turismo de Fortaleza (SETUR). Como explicado na introdução, a renda dos principais emissores de turistas para o Ceará deve ser uma variável importante para explicar a demanda turística do mesmo, como na demanda de qualquer bem normal ou de luxo. Conforme observado na Tabela 2 e Figura 4, a participação dos turistas nacionais é muito superior a dos estrangeiros na composição da demanda turística do Ceará via fortaleza e, dados da SETUR (2009) mostram que os principais emissores nacionais para o Ceará foram São Paulo com 25,03%; Distrito Federal com 10,06%; Rio de Janeiro com 10,02%; Pernambuco com 7,91%; Minas Gerais com 6,03%; Rio Grande do Norte com 5,32%, Bahia com 4,65%; Piauí com 3,94%; Pará com 3,84%; e Maranhão com 3,81%.

Os dados sobre o PIB desses emissores nacionais são na maioria anual e como pretende-se trabalhar com previsões mensais, o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística disponibiliza informações sobre o rendimento médio, em preços constantes de Março de 2013, das Regiões Metropolitanas de Recife, Salvador, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, São Paulo e Porto Alegre. Desta forma, utiliza-se esses dados de renda de Recife, Salvador, Belo Horizonte, Rio de Janeiro e São Paulo como proxy da renda de seus respectivos estados. Como as decisões sobre turismo podem acontecer no presente ou no passado, foram analisadas diversas funções de autocorrelação cruzadas para determinar se estas variáveis defasadas deveriam entrar no modelo e suas defasagens máximas.

Utilizou-se também como variável explicativa dados do IPEADATA sobre a taxa mensal de câmbio, uma vez diante de uma valorização da moeda nacional a taxa de câmbio diminui, ou seja, precisa-se de menos real para adquirir um dólar, essa relação impacta diretamente no consumo de Turismo, pois quanto maior a taxa de câmbio R$/US$, mas barato fica para os estrangeiros demandarem em termos da moeda nacional. Mais ainda, o dólar mais caro tende a incentivar que os turistas

brasileiros não viagem para o exterior e pode estimular a demanda turística por destinos nacionais.

“Uma desvalorização da taxa de câmbio real significa que o produto nacional ficou relativamente mais barato que o estrangeiro, estimulando a demanda por estes produtos, tanto pelas exportações quanto pela diminuição das importações”. (VASCONCELOS, 200 p. 185).

5.2. Testes e Modelos Econométricos:

O primeiro passo feito será verificar se as series utilizadas são estacionárias em covariância, que segundo Gujatati (2006, p. 639) “se uma serie temporal é estacionária, sua média, variância e autocovariância (em diferentes defasagens) permanecem a mesma, não importa em qual ponto são medidas: isto é, elas não variam com o tempo.” Ou seja, se a variância e a média de cada uma delas é constante e se a covariância entre dois períodos depende apenas das defasagens dos períodos em questão a serie possui estacionariedade.

Segundo Gujarati (2006) a importância de se verificar se uma serie temporal é estacionaria se deve pelo fato de, se a serie temporal não possuir essa característica só se pode estudar seu comportamento para o período considerado, ou seja, não é possível generalizá-lo para outros períodos, de tempo para fazer previsões.

Por meio dos Testes de Raiz Unitária é possível verificar se as séries em estudo apresentam estacionariedade Para isso utiliza-se o teste de Dickey-Fuller aumentado (ADF) para testar a hipótese nula de raiz unitária o qual se baseia na seguinte regressão auxiliar,

t i t p i i t t t y x y y         _  



Onde x_té um vetor que pode conter intercepto e/ou uma tendência

determinística; y_t  y_t y_ti é a primeira diferença da variável em analise; y_tisão

autoregressividade dos ruídos brancos as quais foram selecionadas baseadas no critério de informação de Schwarz e εt é um ruído branco.

A hipótese nula de raiz unitária, H0 : 0, pode ser testada através de

uma estatística t do parâmetro  , utilizando-se os valores críticos sugeridos por Dickey-Fuller, uma vez que esta estatística de teste não apresenta distribuição assíntótica padrão. A escolha se a equação de teste deve conter ou não interceptor e /ou tendência determinística será baseada na análise gráfica e da teoria econômica. É analisado com cautela a inclusão ou a exclusão destes termos, pois se colocados quando não se deve reduz a força do teste.

Outro teste de raiz unitária que será utilizado é o de Phillips e Perron (PP). Este teste utiliza uma regressão auxiliar baseada em um AR(1), semelhante ao do teste de Dickey e Fuller, e utiliza uma correção não paramétrica na estatística de teste. O teste de Dickey e Fuller é um caso especial do teste de Phillips e Perron se o desvio-padrão calculado dos resíduos for igual ao desvio-padrão do resíduo de longo prazo.

Após se verificar a estacionaridade das variáveis, foi estimado um modelo de função de transferência com um modelo SARMA para seus erros de acordo com a expressão abaixo:

y

a

a

x



¹(L)

(L)

¹(L)(L)







Onde y_t é a variável demanda turística, x_ti representa as varáveis

explicativas que são a taxa de câmbio e os rendimentos ponderados descritos na introdução da monografia,



¹(L)

polinômio de media móvel sazonal, ¹(L) e (L)são respectivamente os polinômios

puramente autoregressivos e de média móvel. Os modelos representados na equação (2) são baseados em uma função demanda para o Turismo, na qual é explicada pela renda e pelo câmbio como proxy dos preços dos bens substitutos.

O modelo SARMA é um modelo com sazonalidade multiplicativa SARMA (p,q) (ps, qs) que consiste em um modelo ARMA (p,q), multiplicados por polinômios

adicionais autoregressivos ou de média móvel com a periodicidade sazonal a ser modelada.

Serão analisados três modelos o primeiro, será um SARMA, o segundo um modelo econométrico com as variáveis em diferença e o terceiro um modelo econométrico com as variáveis em nível para verificar qual possui menor erro quadrático médio de previsão (EQMP) e verificar qual metodologia é a melhor para explicar a demanda turística e fazer previsões.