Abstract
Least squares regression models that explain international tourism demand have been shown to generate less accurate forecasts than the naive “no change” model. This study investigates if the reason for such mediocre forecasting performance is the failure to adopt recent developments in econometric methods in the areas of cointegration, error correction models, and diagnostic checking. The empirical results demonstrate that the forecasts produced using these recent methodological developments are more accurate than those generated by least squares regression, but that these newer econometric models still fail to outperform the “no change” model, as well as statistical time series models.
Régression conjointe ou régression des moindres carrés. On a montré que les modèles de régression des moindres carrés qui expliquent la demande du tourisme international génèrent des provisions moins exactes que le modèle naı̈f “sans changement”. Cette étude examine si les prévisions sont médiocres parce qu'on n'a pas tenu compte des développements des méthodes économétriques dans les domaines de la cointégration, des modèles de correction d'erreurs et de la vérification diagnostique. Les résultats empiriques montrent que les prévisions qui sont produites en utilisant ces développements méthodologiques récents sont plus exactes que celles qui sont générées par la régression des moindres carrés, mais que ces modèles économétriques plus récents ne sont pas plus performants que le modèle “sans changement” ou les modèles des séries temporelles statistiques.