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Now- und Forecasting touristischer Nächtigungen, Umsätze und Wertschöpfung für Österreich (Now- and Forecasting of Tourist Overnight Stays, Revenues and Value Added for Austria)
Studies, December 2022, 32 pages
Commissioned by: Austrian National Tourist Office
Study by: Austrian Institute of Economic Research
Online since: 19.01.2023 0:00
 
Durch die Anwendung geeigneter Modellansätze sollen vorherrschende Informationslücken geschlossen und der Tourismusindustrie damit neue Entscheidungshilfen zur Verfügung gestellt werden, um sich nicht nur auf das quantitative Wachstum der Gästeankünfte und der touristischen Übernachtungen zu konzentrieren, sondern auch auf die Steigerung des durch die touristischen Dienstleistungen generierten Wertes. Dafür soll ein Instrument geschaffen werden, das die Überwachung der touristischen Zyklen anhand von Umsatz- und Wertschöpfungskennzahlen ermöglicht. Für die zu prognostizierenden Größen werden verschiedene Prognosemodelle verwendet und deren Leistungsfähigkeit anhand von Prognosegenauigkeit und Fehlerminimierung gegeneinander abgewogen. Über die drei Prognosevariablen zeigten sich robuste Ergebnisse mit den geringsten durchschnittlichen absoluten Prognosefehlern bei der Prognostizierung der Bruttowertschöpfung des Sektor I, gefolgt von den Umsätzen in der Beherbergung und Gastronomie. Die angewandten Shrinkage-Modelle wiesen relativ zu den anderen Prognosemodellen die höchste Prognosegüte auf. Anhand dieser Ergebnisse sollen Branchenvertreter und Tourismusorganisationen zukünftig fundiertere Entscheidungen über Entwicklungsziele treffen können, während die gewonnenen Erkenntnisse auch in die Formulierung künftiger politischer Maßnahmen Eingang finden sollen.
Keywords:Tourismus, Modell, Forecasting, Ökonometrische Schätzung
Research group:Structural Change and Regional Development
Language:German

Now- and Forecasting of Tourist Overnight Stays, Revenues and Value Added for Austria
By the application of appropriate modeling approaches prevailing information gaps will be filled and thus provide the tourism industry with new decision-making tools to focus not only on the quantitative growth of guest arrivals and tourist overnight stays, but also on increasing the value generated by tourism services. For this purpose, a tool will be created that will allow the monitoring of tourism cycles based on turnover and value-added indicators. Different forecasting models are used for the variables to be forecast and their performance is weighed against each other based on forecast accuracy and error minimisation. Robust results were shown across the three forecast variables, with the lowest average absolute forecast errors for forecasting sector I gross value added, followed by accommodation and food service revenues. The shrinkage models applied had the highest forecasting quality relative to the other forecasting models. Based on these results, industry representatives and tourism organisations should be able to make more informed decisions about development goals in the future, while the lessons learned should also inform the formulation of future policies.

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Tamara Fellinger

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Tatjana Weber

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