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El jueves 8 de abril a las 10 horas tendrá lugar de forma virtual un Seminario de investigación en turismo, un nuevo espacio quincenal que, además de servir como punto de encuentro para el intercambio de resultados de investigación, en marcha o concluidos, también será una vía para ir consolidando la red internacional de investigación que se viene construyendo en coordinación con investigadoras e investigadores de Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (FCEA) de la Universidad de la República (Udelar) y Universidad Nacional de La Plata (UNPL).
Para obtener el enlace es necesario completar este formulario.
Están invitadas a participar todas aquellas personas que quieran presentar investigaciones recientes en Administración y Economía del Turismo, ya sean tanto docentes investigadoreas e investigadores como tesistas, becarias y becarios y personas en formación.
La ponencia estará a cargo de Glauber Eduardo de Oliveira Santos, perteneciente a School of Arts, Sciences and Humanities, University of São Paulo, São Paulo, Brazil. Su trabajo lleva por nombre Estimating household tourism expenditure: methodological issues and empirical evidence from Brazil.
Resumen
El método adecuado para modelar microdatos del gasto turístico de los hogares todavía está en debate. Este artículo aclara errores metodológicos y estadísticos de estudios anteriores y recomienda un enfoque confiable. Se ha demostrado que los modelos Tobit y double-hurdle son incompatibles con la teoría microeconómica del comportamiento del consumidor. El modelo de selección de muestras es una alternativa teóricamente sólida. Sin embargo, estudios previos que utilizaron este modelo malinterpretaron las estimaciones o calcularon mal los efectos marginales. Este artículo presenta el procedimiento y advertencias para obtener estimaciones correctas de los efectos marginales de los ingresos y otras variables demográficas en el gasto turístico. El enfoque se aplica a los microdatos sobre el gasto turístico de los hogares brasileños. Se muestra empíricamente que la magnitud del sesgo de la estimación incorrecta es sustancial.
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