Modelos e determinantes da demanda turística internacional: perspectivas a partir da revisão sistemática da literatura para o período de 2000-2020

Camara, Isabela Lima Pinheiro da; Monteiro, João Evangelista Dias; Marques, Osiris

doi:10.7784/rbtur.v16.2478

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Revista Brasileira de Pesquisa em Turismo

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Sumário

Artigos - Gestão do Turismo • RBTUR 16 • 2022 • https://doi.org/10.7784/rbtur.v16.2478 copiar

Modelos e determinantes da demanda turística internacional: perspectivas a partir da revisão sistemática da literatura para o período de 2000-2020

Models and determinants of international tourism demand: perspectives from the systematic literature review for the period 2000-2020

Modelos y Determinantes de la Demanda Turística Internacional: perspectivas de la Revisión Sistemática de la Literatura para el período 2000-2020

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Resumo

O entendimento do processo de evolução das metodologias e do uso das variáveis que explicam a demanda turística é fundamental para compreender seus determinantes. Alguns estudos bibliométricos procuraram entender esse processo de evolução: Johnson e Ashworth (1990); Li, Song e Witt (2005) e Song, Qui e Park (2019). A maioria desses estudos tem se concentrado na discussão da evolução e eficiência dos modelos utilizados na análise e na previsão da demanda, dedicando pouca atenção às variáveis. Este artigo contribui para essa discussão avaliando a relação entre os modelos e as variáveis utilizadas na análise da demanda turística. Para isso, foi realizado um estudo bibliométrico nas principais bases de pesquisa internacional: Web of Science, Redalyc, Scielo, Spell e Publicações de Turismo, entre 2000 e 2020 (março) procurando responder duas perguntas: 1. Existe alguma relação entre a seleção dos modelos e o conjunto de variáveis utilizadas na demanda turística? 2. Existe alguma tendência na utilização de novas variáveis? O estudo constatou que, independente do modelo utilizado, a variável número de chegadas tem sido a mais utilizada para representar a demanda turística. Também foi observado que as variáveis independentes renda, preço e taxa de câmbio foram as mais recorrentes na literatura, havendo uma tendência para a incorporação de novas variáveis.

Palavras-chave
Economia do Turismo; Demanda Turística; Revisão Sistemática da Literatura; Modelo de Demanda Turística; Determinantes da Demanda Turística

Autor (es)	Objetivo	Período Analisado	Qtde. Artigos	Principais Resultados e Conclusões
Johnson e Ashworth (1990)Johnson, P., & Ashworth, J. (1990). Modelling tourism demand: A summary review. Leisure Studies, 9(2), p. 145–161. https://doi.org/10.1080/02614369000390131 https://doi.org/10.1080/0261436900039013...	Visão geral dos estudos sobre determinantes da demanda turística internacional (com foco no Reino Unido) com um direcionamento para a interpretação dos resultados.	1980-1990	-	A modelagem da demanda econométrica contribui para a explicação e previsão da atividade turística.
Crouch (1994a)Crouch, G. I. (1994a). The Study of International Tourism Demand: A Review of Findings. Journal of Travel Research, 33(1), p. 12–23. https://doi.org/10.1177/004728759403300102 https://doi.org/10.1177/0047287594033001...	Lista dos principais estudos empíricos sobre o tema definindo a abordagem já adotada e indicações para futuros estudos.	1950-1994	85	Abordagem do modelo depende das circunstâncias e dos objetivos do estudo. Predomínio na utilização de dados é macroeconômica. A maioria dos estudos modela o efeito da demanda atual preterindo a demanda suprimida (potencial e latente).
Crouch (1994b)Crouch, G. I. (1994b). The Study of International Tourism Demand: A Review of Findings. Journal of Travel Research, 33(1), p. 12–23. https://doi.org/10.1177/004728759403300102 https://doi.org/10.1177/0047287594033001...	Considerando a busca anterior de Crouch (1994a)Crouch, G. I. (1994a). The Study of International Tourism Demand: A Review of Findings. Journal of Travel Research, 33(1), p. 12–23. https://doi.org/10.1177/004728759403300102 https://doi.org/10.1177/0047287594033001... , busca relacionar os resultados dos estudos.	1950-1995	85	Não foi possível concluir a natureza generalizada das relações entre demanda turística internacional e os seus determinantes.
Witt e Witt (1995)Witt, S. F., & Witt, C. A. (1995). Forecasting tourism demand: A review of empirical research. International Journal of Forecasting, 11(3), p. 447–475. https://doi.org/10.1016/0169-2070(95)00591-7 https://doi.org/10.1016/0169-2070(95)005...	Revisão e avaliação da literatura empírica sobre previsão da demanda turística.	1970-1992	40	Melhora na precisão da modelagem da demanda com maior uso da variável preço substituto e boa performance de modelos autorregressivos, de suavização exponencial e econométricos. Impossibilidade de construção de um modelo único para todos os pares origem-destino.
Crouch (1995)Crouch, G. I. (1995). A meta-analysis of tourism demand. Annals of Tourism Research, 22(1), p. 103–118. https://doi.org/10.1016/0160-7383(94)00054-V https://doi.org/10.1016/0160-7383(94)000...	Meta-análise dos estudos empíricos e responder em parte aos questionamentos e Johnson e Ashworth (1990)Johnson, P., & Ashworth, J. (1990). Modelling tourism demand: A summary review. Leisure Studies, 9(2), p. 145–161. https://doi.org/10.1080/02614369000390131 https://doi.org/10.1080/0261436900039013... , entendendo os pares de países destino-origem.	≈ pré 1995	80	A elasticidade da demanda turística internacional varia entre as regiões considerando a origem e o destino. Os coeficientes estimados e os objetivos são específicos para o estudo. Estudos futuros sempre vão ter melhores dados e métodos de estimação.
Li, Song e Witt (2005)Li, G., Song, H., & Witt, S. F. (2005). Recent developments in econometric modeling and forecasting. Journal of Travel Research, 44(1), 82–99. https://doi.org/10.1177/0047287505276594 https://doi.org/10.1177/0047287505276594...	Identificação de desenvolvimentos de estudos da demanda turística tendo em vista as técnicas de modelagem e o desempenho para a previsão.	1990-2004	84	Nenhum método de previsão é universal a todos os estudos. Os modelos TVP e com estruturas de série temporal com variáveis causais têm uma boa consistência. Surgimento de novos modelos e maior aplicação de modelos como AIDS, ARIMAX, comparação de modelos e desempenho de modelos econométricos que lidam com a sazonalidade da demanda.
Song e Li (2008)Song, H., & Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting: A review of recent research. Tourim Management, 29(2), p. 203–220. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.07.016 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.0...	Identificação de novas tendências na literatura de previsão do turismo com sugestão de novas direções de pesquisas e tendências.	2000-2007	121	Não há evidências de que um modelo pode superar outros modelos. A sazonalidade impacta nos modelos e não se sabe ainda qual a melhor forma de incluir na análise.
Goh e Law (2011)Goh, C., & Law, R. (2011). The methodological progress of tourism demand forecasting: A review of related literature. Journal of Travel and Tourism Marketing, 28(3), p. 296–317. https://doi.org/10.1080/10548408.2011.562856 https://doi.org/10.1080/10548408.2011.56...	Traçar a evolução de técnicas empregadas nos estudos de demanda turística da última década e meia.	1995-2009	155	Utilização de métodos mais avançados como Cointegração, Modelo de Correção de Erro, parâmetro de variação no tempo e suas combinações com sistema de equação têm maior precisão de previsão.
Ahmed (2014)Ahmed, Y. A. (2015). Analytical Review of Tourism Demand Studies from 1960 to 2014. International Journal of Science and Research (IJSR), 14(1), p. 2319–7064. www.ijsr.net www.ijsr.net...	Mostrar variáveis com influência contínua na demanda turística, identificar novas abordagens, mostrar mudanças no objetivo do turismo, discutir as mudanças nas variáveis, técnicas e objetivos ao longo do tempo	1960-2014	400	A técnica do MQO fornece melhores estimações e análises da demanda turística. Os principais determinantes da demanda turística ainda são renda e preço, embora tenham aumentado significativamente o papel da taxa de câmbio e do custo da viagem.
Moro e Rita (2016)Moro, S., & Rita, P. (2016). Forecasting tomorrow’s tourist. Worldwide Hospitality and Tourism Themes, 8(6), 643–653. https://doi.org/10.1108/WHATT-09-2016-0046 https://doi.org/10.1108/WHATT-09-2016-00...	Analise da literatura com o objetivo de identificar os principais desenvolvimentos na previsão de demanda turística	2013-2016	50	A técnica de modelagem mais utilizada foi de série temporal, sobretudo devido aos problemas da sazonalidade no turismo. Técnicas de IA e de redes neurais vêm sendo mais utilizadas nos estudos de previsão.
Ghalehkondabi et al. (2019)Ghalehkhondabi, I., Ardjmand, E., Young, W. A., & Weckman, G. R. (2019). A review of demand forecasting models and methodological developments within tourism and passenger transportation industry. Journal of Tourism Futures, 5(1), p. 75–93. https://doi.org/10.1108/JTF-10-2018-0061 https://doi.org/10.1108/JTF-10-2018-0061...	Revisão da literatura no campo de previsão da demanda turística; descreve o estado da arte dos avanços metodológicos e estudos sobre o tema.	2007-2017	-	Métodos combinados/híbridos possibilitam melhores previsões comparados aos tradicionais. Uso da variável de população trabalhadora é mais importante que a população do destino. O aumento das variáveis de oferta afeta positivamente a demanda. Variáveis qualitativas são pouco exploradas. Sazonalidade e eventos especiais devem ter maior atenção.
Dogru et al. (2019)Dogru, T., Bulut, U., & Sirakaya-Turk, E. (2019). Modeling tourism demand: Theoretical and empirical considerations for future research. Tourism Economics, p. 1–16. https://doi.org/10.1177/1354816619894460 https://doi.org/10.1177/1354816619894460...	Revisão da literatura de demanda turística crítica com apresentação de um guia para aplicação de técnicas de dados em painel.	-	-	A aplicação de modelos dinâmicos de painel de dados é essencial para o avanço da literatura. Os efeitos de fatores externos são analisados de forma isolada e não integrada as outras variáveis, pode gerar estimativas irreais. Os modelos da demanda turística são estimados em geral sem a incorporação dos efeitos da oferta.
Song et al. (2019)Song, H., Qiu, R. T. R., & Park, J. (2019). A review of research on tourism demand forecasting. Annals of Tourism Research, 75(September 2018), p. 338–362. https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.12.001 https://doi.org/10.1016/j.annals.2018.12...	Revisão de tendências gerais e evolução dos métodos de previsão da demanda turística apresentando o desenvolvimento em quatro categorias de métodos (série temporal, econométricos, modelos baseados em Inteligência Artificial e métodos de julgamento).	1968-2018	211	Diversificação no uso de modelos de previsão. Combinação de modelos. Aprimoramento da precisão da previsão da demanda turística. Modelos de série temporal não causais e econométricos causais mantêm o foco no estudo. O uso de big data ainda é inicipiente.

Palavras-chave	Web of Science	Scielo	Publicações de turismo	Spell	Total
1: Título: "tourism demand" OR “demanda turística”	451	11	42	0	-
2000-2020	418	11	36	0	-
Artigos de periódicos	324	11	34	0	-
Incluídos no software de referências	324	7	30	0	361
2: Tópico: “tourism demand” AND "determinants"	180	2	-	0	-
2000-2020	176	2	-	0	-
Artigos de periódicos	154	2	-	0	-
Incluídos no software de referências	154	2	-	0	154
3: Tópico: "demanda turística" AND "determinantes"	0	1	-	0	-
2000-2020	0	1	-	0	-
Artigos de periódicos	0	1	-	0	-
Incluídos no software de referências	0	1	-	0	1
4: Tópico: determinantes da demanda turística (sem aspas)	-	-	15	8	-
2000-2020	-	-	15	8	-
Artigos de periódicos	-	-	15	8	-
Incluídos no software de referências	-	-	14	8	22
Total	478	10	44	8	540

Variável dependente	Quantidade	%
Número de chegadas internacionais	75	79%
Número de pernoites / tempo de estadia	8	8%
Gastos dos turistas internacionais / Receita do turismo	5	5%
Outros	7	7%
Total	95	100%

Variáveis independentes tradicionais	Quantidade	%
Renda	92	97%
Taxa de Câmbio Real	56	59%
Preço no destino	40	42%
Preço substituto	38	40%
Custo da viagem/transporte	23	24%
Taxa de câmbio	19	20%
População	11	12%
Marketing e propaganda	4	4%

Novas variáveis independentes	Quantidade	%
Marketing boca a boca/hábitos e preferencias consumidor	15	16%
Distância	13	14%
Renda no destino	12	13%
Demanda defasada (sem justificar)	10	11%
Oferta (proxy)	10	11%
Política (proxy)	8	8%
Trade	7	7%
Clima	5	5%
Investimento/capital infraestrutura (proxies)	5	5%

Variáveis dependentes/ Modelos	Econometria (64 estudos)		Econometria com série temporal (17 estudos)		Série Temporal (8 estudos)		AI e Neurais (3 estudos)		Outros (3 estudos)
Variáveis dependentes/ Modelos	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%
Número de chegadas internacionais	52	81%	12	71%	6	75%	3	100%	2	67%
Número de pernoites	5	8%	2	12%	1	13%	0	0%	0	0%
Gastos internacionais/ receita do turismo	2	3%	2	12%	1	13%	0	0%	0	0%
Outras^* * Outras variáveis dependentes se referem à 8 estudos: os 5 estudos que utilizam outras variáveis dependentes e os 2 que utilizam mais de uma variável dependente. qtde=quantidade.	5	8%	1	6%	0	0%	0	0%	1	33%
Total	64	100%	17	100%	8	100%	3	100%	3	100%

Variáveis independentes/ Modelos	Econometria (64 estudos)		Econometria com série temporal (17 estudos)		Série Temporal (8 estudos)		AI e Neurais (3 estudos)		Outros (3 estudos)
Variáveis independentes/ Modelos	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%
Renda	62	97%	16	94%	8	100%	3	100%	3	100%
Preço	28	44%	5	29%	4	50%	3	100%	0	0%
Taxa de Câmbio	14	22%	2	12%	2	25%	1	33%	0	0%
Taxa de Câmbio Real	37	58%	11	65%	5	63%	1	33%	2	67%
Custo da viagem/transporte	16	25%	4	24%	3	38%	0	0%	0	0%
Preço substituto	25	39%	7	41%	2	25%	2	67%	2	67%
Mkt e propaganda	3	5%	0	0%	0	0%	1	33%	0	0%
População	7	11%	2	12%	0	0%	1	33%	1	33%

Variáveis independentes/ Modelos	Econometria		Econometria com série temporal		Série Temporal		AI e Neurais		Outros
	(64 estudos)		(17 estudos)		(8 estudos)		(3 estudos)		(3 estudos)
	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%	qtde	%
Marketing boca a boca/hábitos do consumidor	12	19%	1	6%	1	13%	0	0%	1	33%
Distância	11	17%	1	6%	0	0%	0	0%	1	33%
Renda destino	9	14%	3	18%	0	0%	0	0%	0	0%
Demanda defasada	8	13%	2	12%	0	0%	0	0%	0	0%
Oferta (proxy)	7	11%	1	6%	1	13%	1	33%	0	0%
Política (proxy)	6	9%	0	0%	1	13%	0	0%	1	33%
Trade	4	6%	2	12%	0	0%	0	0%	1	33%
Clima	1	2%	2	12%	2	25%	0	0%	0	0%
Investimento (proxy)	3	5%	2	12%	0	0%	0	0%	0	0%
Total	43	67%	11	65%	4	50%	2	67%	2	67%

Legendas:
1. Modelos E: Econometria E ST: Econometria com Série Temporal IA: Inteligência Artificial MN:Modelos Neurais NI: não informado Outro: Algorítimo de decisão em árvore ST: Série Temporal 2. Especificação ARCH: Autoregressive Conditional Heteroskedasticity ANN; Artificial Neural Network ARDL: Autoregressive Distributed Lag Model BVAR: Modelos Estimados Pela Teoria Bayesian CHAID: Chi-Square Automatic Interaction Detecto CI: Cointegração ECM: Error Corection Model EGARCH: Exponencial Generalized Autoregressive Heteroskedasticity Model FMOLS: Panel Fully Modified Ordinary Least Squares GARCH: General Autoregressive Conditional Heteroskedasticity GETS: Generic To Specific GMM: Generalized Method Of Moments ME2E: Modelo Econométrico Em Dois Estágios MG: Modelo Gravitacional MQO: Mínimos Quadrados Ordinários MTCD: Marshallian Theory Of Consumer Demand NARDL: Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Model NNM: Neural Network Model Painel: Dados em Painel SFTIS: Statistical And Forcasting Tourism Information System STM: Structural Time Series Modeling TDFS: Tourism Demand Forecasting System TVP: Time-Varying Parameter TVP-LRM: Time-Varying Parameter-Long Run Model VAR: Vetor Autorregressive VECM: Vector Error Corection Model X12-ARIMA: ARIMA com 12 ajustes sazonais (Autoregressive Integrated Moving Average)			3. Variáveis Dependentes (VD) Chegadas: Número de Chegadas Internacionais Gastos: Gastos internacionais Outras: balança do turismo; crescimento econômico; fluxo de demanda emissiva; influxo de turismo Pernoites: Número de pernoites Receita: Receita do turismo 4. Variáveis Independentes (VI) Capital: Estoque de capital e/ou oferta de dinheiro Ciclo_vida: Ciclo de vida do produto (Butler) Clima: Clima do destino (índice ou proxies) Consumo_das_famílias: Consumo das famílias (nível/débito) Cultura: Similaridades culturais (índices ou proxies) CV_CT: Custo da viagem ou do transporte D_anterior: Demanda do ano anterior defasada (sem explicar) Dist: Distância Habitos_b-ab: Hábitos e preferencias do consumidor e/ou marketing boca a boca I: Índice de imagem e/ou do google Invest: Proxies de Investimento e/ou capital infraestrutura KOF: Índice KOF globalização MA: Meio ambiente MKT: Marketing e propaganda O: Oferta (exceto aérea) O_aérea: Capacidade oferta aérea P: Preço do turismo (relativo ou não) P_ações: Preços das ações no país de origem Política: Proxies de política Poluição: Proxies poluição (CO2) POP: População OS: Preço substituto ou competitivo (normal, relativo ou ajustado com TC) R: Renda (país de origem) R_destino: Indicadores de renda do destino/crescimento economico TC: Taxa de Câmbio (sem especificar) TCR: Taxa de Câmbio Real (ou preço relativo ajustado pela TC) Tempo_livre: Tempo livre (índice) Tend: Tendência				Tipologia: Tipo de turismo Trade: Trade turismo_restrição: Fator restritivo ao turismo Tx_desemprego: Taxa de desemprego Tx_diferencial: Taxa de diferencial Tx_violência: Taxa de crime ou segurança VI dummies D_outras: Dummy sem especificar Dano: Ano bissexto Dcrise: Crise financeira Dcult+: Semelhanças culturais Ddados: Mudança de dados/ajuste de dados Ddesastres_naturais: Desastres naturais Depidemias: Epidemias Deventos: Evento especifico Dfonte: Fonte dos dados Dgeografia: Local de origem demanda Dguerras: Guerras Dinfra+: Aprimoramento infraestrutura Dmudanças_políticas: Alterações de relações políticas/econômicas Doferta-: Problemas oferta Dpetróleo: Crise petróleo Dpolítica-: Instabilidade política destino negativa Dpolítica_OM: Instabilidade política no Oriente Médio Drecessão: Recessão econômica origem Dsocial_economico: Problemas sociais e/ou econômicos origem Dsz: Sazonalidade Dtendencia_demanda: Tendência de uma demanda específica Dterrorismo: Terrorismo Dturismo+: Incentivo ao turismo Dtx: Taxa no destino Dvisa-: Visa/restrições de viagem Dvisa+: Visa/permissão de viagem Dvoos: Problemas aéreos Observação: a quantidade de VD ou VI quando utilizada mais de uma vez numerada entre parênteses. Dummies entre parênteses
Autor (ano)	Contexto	Modelo (1)	Especificação (2)	Período	VD (3)	VI (4)
Law (2000)	Hong Kong	MN	NNM	1967-1996	Chegadas	R, P, TC, MKT, POP, O
Greenidge (2001)	Barbados	E ST	STM	1968-1997	Chegadas	R, P, PS, Tend, Ciclo_vida, dummy (Dsz)
Lim e McAleer (2001)	Australia	E	CI e ECM	1975-1996 / 1980-1996	Chegadas	R (4), P, TC, TCR, CV_CT (2), dummy (Dsz)
Lim e McAleer (2001)	Australia	E	CI e ECM	1975-1996 / 1980-1996	Chegadas	R (4), P, TC, TCR, CV_CT (2), dummy (Dsz)
Lim e McAleer (2002)	Australia	ST	CI	1975-1996	Chegadas	R (2), P, TC, TCR, CV_CT (2)
Petropoulos et al. (2003)	Grécia	E ST	ME2E e SFTIS	1980-1999	Fluxo de saída	R (2), P, TC, TCR, POP, Tend, D_anterior, dummy (D_outras)
Dritsakis (2004)	Grécia	ST	CI	1960-2000	Chegadas	R, P, TC, CV_CT
Lim (2004)Lim, C., & Zhu, L. (2018). Examining the link between meetings, incentive, exhibitions, and conventions (MICE) and tourism demand using generalized methods of moments (GMM): the case of Singapore. Journal of Travel & Tourism Marketing, 35(7), p. 846–855. https://doi.org/10.1080/10548408.2018.1435334 https://doi.org/10.1080/10548408.2018.14...	Australia	E ST	MQO	1980-1999	Chegadas	R (2), P, TC, TCR, D_anterior, 5 dummies (3 Dsz; Dvisa-; Dcrise)
Croes e Vanegas (2005)Croes, R. R., & Vanegas, M. (2005). An econometric study of tourist arrivals in Aruba and its implications. Tourism Management, 26(6), p.879–890. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2004.04.007 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2004.0...	Aruba (Caribe)	E	Modelo dinâmico de demanda	1975-2000	Chegadas	R, P, TCR, D_anterior, 7 dummies (Drecessao, 2 Dvoos, Dpolítica_OM, 2 Dsocial_economico, Dinfra+)
Wong et al. (2006)	Hong Kong	E	BVAR	1973-1996	Chegadas	R, TCR, PS, 3 dummies (Dcrise, Dguerras, Dpetróleo)
Gaín-Muñoz e Montero-Martín (2007)Garín-Muñoz, T., & Montero-Martín, L. F. (2007). Tourism in the Balearic Islands: A dynamic model for international demand using panel data. Tourism Management, 28(5), p. 1224–1235. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.09.024 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.0...	Ilhas Baleares (Espanha)	E	Painel	1991-2003	Chegadas	R, TCR, CV_CT, Habitos_b-a-b, dummy (Dterrorismo)
Gaín-Muñoz (2007)Garín-Muñoz, T., & Montero-Martín, L. F. (2007). Tourism in the Balearic Islands: A dynamic model for international demand using panel data. Tourism Management, 28(5), p. 1224–1235. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.09.024 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2006.0...	Espanha (17 regiões administrativas)	E	Painel	1991-2003	Pernoites	R, TCR, CV_CT, Habitos_b-a-b, 3 dummies (Dterrorismo, Dtx, Ddados)
Song et al. (2008)Song, H., & Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting: A review of recent research. Tourim Management, 29(2), p. 203–220. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.07.016 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.0...	Hong Kong	E	TDFS	1985-2006	Chegadas	R, P, CV_CT, PS, MKT, 2 dummies (Depidemias, Dmudanças_políticas)
Goh et al. (2008)Goh, C., & Law, R. (2011). The methodological progress of tourism demand forecasting: A review of related literature. Journal of Travel and Tourism Marketing, 28(3), p. 296–317. https://doi.org/10.1080/10548408.2011.562856 https://doi.org/10.1080/10548408.2011.56...	Hong Kong	E ST	Não especifica	1987-2002	Chegadas	R, TCR, PS, POP, Trade, Clima, Tempo_livre, dummy (D_outras)
Ouerfelli (2008)	Tunísia	E	CI e ECM	1981-2004	Chegadas	R, P, TC, PS, O, dummy (Dsz)
Moutinho et al. (2008)	Taiwan	MN	NNM	1999-2005	Chegadas	R, P, TCR, PS
Choyakh (2008)	Tunísia	E	CI	1962-2005	Pernoites	R, TCR, PS, O, 4 dummies (Drecessao, 2 Dguerras, Dterrorismo)
Durbarry (2008)Durbarry, R. (2008). Tourism taxes: Implications for tourism demand in the UK. Review of Development Economics, 12(1), p. 21–36. https://doi.org/10.1111/j.1467-9361.2008.00432.x https://doi.org/10.1111/j.1467-9361.2008...	Reino Unido	E	MG	1968-1988	VD (3): Chegadas, Gastos totais e per capita	R, TCR, PS, R_destino, 2 dummies (Dgeografia, Dcult+)
Saayman e Saayman (2008)	África do Sul	ST	CI	1993-2004	Chegadas	R, TCR, CV_CT, Clima, O, dummy (Dsz)
Gaín-Muñoz (2009)Garin-Munoz, T. (2009). Tourism in Galicia: domestic and foreign demand. Tourism Economics, 15(4), p. 753–769. https://doi.org/10.5367/000000009789955107 https://doi.org/10.5367/0000000097899551...	Galícia (Espanha)	E ST	Painel	1999-2006	Pernoites	R, CV_CT, dummy (Dano)
Vanegas (2009)Vanegas, M., & Croes, R. R. (2000). Evaluation of demand : US Tourists to Aruba. Annals of Tourism Research, 27(4), p. 946–963. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00114-0 https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00...	Aruba (Caribe)	E	ARDL e GETS	1960/1982-2005	Chegadas	R, P, TCR, 6 dummies (Dvisa-, 5 Dsocial_economico)
Onder et al. (2009)	Izmir (Turquia)	E ST	Não especifica	1980-2005	Chegadas	R, TCR, R_destino, Invest
Wang (2009)	Taiwan	E	ARDL	1996-2006	Chegadas	R, P, TC, CV_CT, Habitos_b-a-b, 4 dummies (Dcrise, Dterrorismo, Depidemias, Ddesastresnaturais)
Song et al. (2010)Song, H., Kim, J. H., & Yang, S. (2010). CONFIDENCE INTERVALS FOR TOURISM DEMAND ELASTICITY. Annals of Tourism Research, 37(2), p. 377–396. https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10.002 https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10...	Hong Kong	ST	ARDL	1985-2006	Chegadas	R, P, PS, 6 dummies (Dsz, Dvisa+, Dcrise, Dterrorismo, Depidemias, Dmudanças_políticas,
Seetanah et al. (2010)Seetanah, B., Durbarry, R., & Ragodoo, J. F. N. (2010). Using the panel cointegration approach to analyse the determinants of tourism demand in South Africa. Tourism Economics, 16(3), p. 715–729. https://doi.org/10.5367/000000010792278437 https://doi.org/10.5367/0000000107922784...	África do Sul	E	MG e Painel	1985-2000	Chegadas	R, TCR, PS, O, R_destino, Dist, 4 dummies (Dgeografia, Dcult+, Dpolítica-, Dterrorismo)
Park e Jei (2010)	Coreia do Sul	E	EGARCH	1980-2005	Chegadas	R, TCR, PS, dummy (Dsz)
Song et al. (2010)Song, H., Kim, J. H., & Yang, S. (2010). CONFIDENCE INTERVALS FOR TOURISM DEMAND ELASTICITY. Annals of Tourism Research, 37(2), p. 377–396. https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10.002 https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10...	Hong Kong	E	ARDL	1985-2006	Chegadas	R, TCR, PS, dummy (D_outra)
Seetaram (2010)	Australia	E	CI e Painel	1991-2007	Chegadas	R, TCR, CV_CT, Habitos_b-a-b, 2 dummies (Dcrise, Dterrorismo)
Song et al. (2010)Song, H., Kim, J. H., & Yang, S. (2010). CONFIDENCE INTERVALS FOR TOURISM DEMAND ELASTICITY. Annals of Tourism Research, 37(2), p. 377–396. https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10.002 https://doi.org/10.1016/j.annals.2009.10...	Hong Kong	E	ARDL e GETS	1981-2006	2 VD: Chegadas, Gastos total	R, P, PS, 4 dummies (Dcrise, Dterrorismo, 2 Depidemias)
Moura e Montini (2010)Moura, F. A., & Montini, A. D. Á. (2010). Modelagem da Demanda Turística Internacional para o Estado de São Paulo. Sociedade, Contabilidade e Gestão, 5(2), p. 133–147. https://doi.org/10.21446/scg_ufrj.v5i2.13207 https://doi.org/10.21446/scg_ufrj.v5i2.1...	São Paulo (Brasil)	E	MQO	1968-2010	Chegadas	R, P, TC, PS, D_anterior
Stepchenkova e Eales (2011)	Russia	E	Não especifica	1993-2007	Chegadas	R, P, TC, I, dummy (Dsz)
Kulendran e Wong (2011)Kulendran, N., & Wong, K. K. F. (2011). Determinants versus Composite Leading Indicators in Predicting Turning Points in Growth Cycle. Journal of Travel Research, 50(4), p. 417–430. https://doi.org/10.1177/0047287510373280 https://doi.org/10.1177/0047287510373280...	Hong Kong	E	Regressão logit e probit	1975-2008	Chegadas (taxa de crescimento)	R, P, CV_CT, PS, 2 dummies (Dterrorismo, Depidemias)
Lee (2011a)	Hong Kong	E	ARDL	1959-1999	Chegadas	R, P, PS, Trade, P_ações, 12 dummies (3 Dvisa+, Dcrise, Dsocial_economico, Dinfra+, Dguerras, 2 Dpetróleo, 2 Dmudanças_políticas, Dturismo+)
Schubert et al. (2011)	Antigua e Barbuda	E	CI	1970-2008	Crescimento econômico	R, TCR
Cortés-Jiménez e Blake (2011)	Reino Unido	ST	Modelo estrutural	1994-2006	Gastos dos turistas	R, TCR, PS, 3 dummies (2 Dterrorismo, Depidemias)
Li et al. (2011)Li, G., Song, H., & Witt, S. F. (2005). Recent developments in econometric modeling and forecasting. Journal of Travel Research, 44(1), 82–99. https://doi.org/10.1177/0047287505276594 https://doi.org/10.1177/0047287505276594...	Coréria do Sul	NI	QADL (ARDL quantil)	1980-2005	Chegadas	R, TCR, PS
Lee (2011b)	Hong Kong	E	CI e ECM	1959-1999	Chegadas	R, P, PS, Trade, P_ações, 11 dummies (3 Dvisa+, Dcrise, Dsocial_economico, Dguerras, 2 Dpetróleo, 2 Dmudanças_políticas, Dturismo+)
Page et al. (2012)	Reino Unido	E	TVP	1993-2007	Chegadas	R, P, PS
Daniel e Rodrigues (2012)	Portugal	E ST	VAR	1979-2009	Pernoites	R, TCR, PS, 3 dummies (Dsz, Dmudanças_políticas, Deventos)
Cheng (2012)	Hong Kong	E	ECM	1973-2006	Chegadas	R, P, TC, 4 dummies (2 Dvisa+, Depidemias, Dmudanças_políticas)
Charles e Fullerton Jr (2012)	Bahamas	E	ECM	1977-2007	Chegadas (5 VD): por via aérea stopover (3), por via aérea (1) e por via marítma (1)	R (2), CV_CT, Habitos_b-a-b
Untong et al. (2014)	Tailândia	E ST	MQO dinâmico	1985-2009	Chegadas	R, TCR, PS
Serra et al. (2014)	Portugal	E	Painel	2000-2011	Pernoites	R, P, Habitos_b-a-b, Tx_desemprego, Consumo_das_famílias
Balli et al. (2015)Balli, F., Balli, H. O., & Tangaroa, N. (2015). Research note: The impact of marketing expenditure on international tourism demand for the Cook Islands. Tourism Economics, 21(6), p. 1331–1343. https://doi.org/10.5367/te.2014.0407 https://doi.org/10.5367/te.2014.0407...	Cook Islands	E ST	Painel	2000-2012	Chegadas	R, Dist, 10 dummies (3 Dterrorismo, Ddados, Depidemias, 2 Dmudanças_políticas, Dcult+, 2 Deventos)
Chen e Haynes (2015)	China	E	Painel	1997-2012	Chegadas	R, TCR, Habitos_b-a-b, Invest (2), dummy (Dinfra+)
Cheung e Saha (2015)	Australia	E	MG	2010-2010	Chegadas	R, TCR, PS, POP, Dist, Cultura (2)
Gasmi e Sassi (2015)	Tunísia	E	Painel (estimador GMM)	1994-2012	Chegadas	R, TCR, CV_CT, PS, Habitos_b-a-b, O_aérea, O (3), Invest, 2 dummies (Dterrorismo, Dpolítica-)
Saayman e Saayman (2015)	África do Sul	E	ARDL	2003-2010	Gastos dos turistas	R, TCR, CV_CT, PS, 2 dummies (Dsz, Ddados)
Seetanah e Sannassee (2015)Seetanah, B., & Sannassee, R. V. (2015). Marketing Promotion Financing and Tourism Development: The Case of Mauritius. Journal of Hospitality Marketing & Management, 24(2), p. 202–215. https://doi.org/10.1080/19368623.2014.914359 https://doi.org/10.1080/19368623.2014.91...	Maurícias	E	ARDL	1979-2010	Chegadas	R, P, MKT, O_aérea, O, R_destino
Seetanah et al. (2015)Seetanah, B., & Sannassee, R. V. (2015). Marketing Promotion Financing and Tourism Development: The Case of Mauritius. Journal of Hospitality Marketing & Management, 24(2), p. 202–215. https://doi.org/10.1080/19368623.2014.914359 https://doi.org/10.1080/19368623.2014.91...	Maurícias	E ST	VAR	1983-2012	Chegadas	R, P, PS, O, R_destino, dummy (Dcrise)
Untong et al. (2015)	Tailândia	E ST	X12-ARIMA	1988-2013	Chegadas	R, TCR, PS
Agyeiwaah e Adongo (2015)Agyeiwaah, E., & Adongo, R. (2016). Identifying core determinants of tourism demand in Hong Kong inbound markets. International Journal of Tourism Cities, 2(1), p. 17–28. https://doi.org/10.1108/IJTC-07-2015-0015 https://doi.org/10.1108/IJTC-07-2015-001...	Hong Kong	E	ARDL e GETS	1995-2013	Chegadas	R, TCR, Habitos_b-a-b, 4 dummies (Dvisa+, 2 Dcrise, Depidemias)
Álvarez-Díaz et al. (2016)Álvarez-Díaz, M., González-Gómez, M., & Otero-Giraldez, M. S. (2016). Modeling the tourism demand of emerging economies: The case of Russian tourist arrivals to Spain. Cuadernos de Economia-Spain, 39(110), p. 112–125. https://doi.org/10.1016/j.cesjef.2015.10.001 https://doi.org/10.1016/j.cesjef.2015.10...	Espanha	E	CI	1999-2014	Chegadas (em meios de hospedagem)	R, TCR, PS, 4 dummies (Dvisa+, Dpolítica_OM, 2 Dterrorismo)
Kronenberg et al. (2016)Kronenberg, K., Fuchs, M., Salman, K., Lexhagen, M., & Hopken, W. (2016). Economic effects of advertising expenditures - a Swedish destination study of international tourists. Scandinavian Journal of Hospitality and Tourism, 16(4), p. 352–374. https://doi.org/10.1080/15022250.2015.1101013 https://doi.org/10.1080/15022250.2015.11...	Are (Suécia)	E	MQO	2005-2012	Chegadas	R, TCR, CV_CT, PS, MKT (2), Habitos_b-a-b, I, 2 dummies (Dsz, Deventos)
Tang e Tan (2016)	Malásia	E	Painel	1989-2010	Chegadas	R, TCR, PS, Poluição, Tx_violência, 3 dummies (Dterrorismo, Depidemias, Dturismo+)
Tang et al. (2016)	China	E	GARCH (copula)	1994-2011	Chegadas	TC
Vijver et al. (2016)	Australia	E	MG	1990-2010	Chegadas	R, POP, Dist
Wondirad e Agyeiwaah (2016)Agyeiwaah, E., & Adongo, R. (2016). Identifying core determinants of tourism demand in Hong Kong inbound markets. International Journal of Tourism Cities, 2(1), p. 17–28. https://doi.org/10.1108/IJTC-07-2015-0015 https://doi.org/10.1108/IJTC-07-2015-001...	Hong Kong	E	ARDL e GETS	1995-2013	Chegadas	R, TCR, D_anterior, 2 dummies (Dvisa+, Depidemias)
Ramos et al. (2017)	Tailândia	E	TVP-LRM	1987-2015	Chegadas	R, TCR, PS
Akter et al. (2017)Akter, H., Akhtar, S., & Ali, S. (2017). Tourism demand in Bangladesh: Gravity model analysis. Turizam: Međunarodni Znanstveno-Strućni Časopis, 65(3), p. 346–360.	Bangladesh	E	MG e Painel	2009-2012	Chegadas	R, P, TC, POP, Dist
Chinnakum e Boonyasana (2017)	Tailândia	E	Regressão e Painel	1995-2016	Chegadas	R, P, TC, POP
Dogru et al. (2017)Dogru, T., Bulut, U., & Sirakaya-Turk, E. (2019). Modeling tourism demand: Theoretical and empirical considerations for future research. Tourism Economics, p. 1–16. https://doi.org/10.1177/1354816619894460 https://doi.org/10.1177/1354816619894460...	Turquia	E	FMOLS	2003-2012	Chegadas	R, P, TC, PS, 2 dummies (Dsz, Dcrise)
Gani e Clemes (2017)Gani, A., & Clemes, M. D. (2017). The main determinants effecting international visitor arrivals in New Zealand: Some empirical evidence. Tourism Economics, 23(5), p. 921–940. https://doi.org/10.1177/1354816616656417 https://doi.org/10.1177/1354816616656417...	Nova Zelândia	E	Modelo econométrico de escolha básico	2002-2013	Chegadas	R, P, TCR, Poluição, Tx_violência, Dist, MA, Política, 2 dummies (Dcrise, Ddesastres_naturais)
Gozgor et al. (2017)	Turquia	E	Regressão GMM	1984-2014	Influxo de turismo	R, TCR, POP, D_anterior, Trade, Dist, Política, 3 dummies (Dgeografia, 2 Dcult+)
Pham et al. (2017)	Australia	ST	Modelo dinâmico de série temporal	1991-2014	Chegadas	R, P, Habitos_b-a-b, 5 dummies (Dcrise, Depidemias, 2 Dtendencia_demanda, Doferta-)
Charles e Fullerton Jr (2012)	Bahamas	E	ECM	1977-2007	Chegadas (5 VD): via aérea e stopover (4); via marítma (1)	R (2), CV_CT, Habitos_b-a-b
Habib (2017)Habibi, F. (2017). The determinants of inbound tourism to Malaysia: a panel data analysis. Current Issues in Tourism, 20(9), p. 909–930. https://doi.org/10.1080/13683500.2016.1145630 https://doi.org/10.1080/13683500.2016.11...	Malásia	E	Painel	2000-2012	Chegadas	R, P, CV_CT, PS, Habitos_b-a-b, O, Política, 2 dummies (Depidemias, Dturismo+)
Zhang e Kulendran (2017)Zhang, H. Q., & Kulendran, N. (2017). The Impact of Climate Variables on Seasonal Variation in Hong Kong Inbound Tourism Demand. Journal of Travel Research, 56 (1), p. 94–107. https://doi.org/10.1177/0047287515619692 https://doi.org/10.1177/0047287515619692...	Hong Kong	E	ARCH	1997-2012	Chegadas	R, TCR, CV_CT, PS, Clima (7), 5 dummies (Dterrorismo, Depidemias, 3 Deventos)
Yazdi e Khanalizadeh (2017)	EUA	E	MG e Painel	1995-2014	Receita do turismo	R, P, TC, Dist, dummy (Dterrorismo)
Lim e Zhu (2017)Lim, C., & Zhu, L. (2018). Examining the link between meetings, incentive, exhibitions, and conventions (MICE) and tourism demand using generalized methods of moments (GMM): the case of Singapore. Journal of Travel & Tourism Marketing, 35(7), p. 846–855. https://doi.org/10.1080/10548408.2018.1435334 https://doi.org/10.1080/10548408.2018.14...	Cingapura	E	Painel	2000-2013	Chegadas	R, TCR, D_anterior, 4 dummies (Dcrise, Dterrorismo, Depidemias, Dturismo+)
Nouri e Saltani (2017)Nouri, B. A., & Soltani, M. (2017). Forecasting of Tourism Demand for Cyprus: Generalized Method of Moments. Journal of Applied Economics and Business Research, 7(2), p. 83–96.	Cyprus (Grécia)	E ST	Painel (estimação GMM)	1996-2013	Gastos dos turistas	R, TCR, Habitos_b-a-b, Trade, Invest, Tx_desemprego, dummy (Dmudanças_políticas)
Tavares e Leitão (2017)Tavares, J. M., & Leitao, N. C. (2017). The determinants of international tourism demand for Brazil. Tourism Economics, 23(4), p. 834–845. https://doi.org/10.5367/te.2016.0540 https://doi.org/10.5367/te.2016.0540...	Brasil	E	MG e Painel	2004-2013	Chegadas	R, P, TC, Dist, 2 dummies (Dgeografia, Dcult+)
Ongan et al. (2017)	EUA	E	CI	1996-2015	Chegadas	R, TCR
Shi e Li (2017)	Coréia do Sul	E	ARDL	2006-2016	Chegadas	R, TCR, CV_CT, D_anterior, 3 dummies (Dcrise, 2 Depidemias)
Mishra e Bansal (2017)	Índia	E	Painel	1992-2013	Chegadas	R, P, Habitos_b-a-b, 10 dummies (10 Dfonte)
Dhaoui et al. (2017)	Tunísia	E	ARDL	1971-2014	Chegadas	TC, CV_CT, POP, D_anterior, R_destino
Athanasopoulos et al. (2017)Athanasopoulos, G., & Hyndman, R. J. (2008). Modelling and forecasting Australian domestic tourism. Tourism Management, 29(1), p. 19–31. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.04.009 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.0...	Austrália	E	Econométrico e GETS	1981-2012	Chegadas	R, TCR, PS, Tx_diferencial, 3 dummies (Dsz, Dterrorismo, Deventos)
Kim et al. (2018)	Japão	E	CI	2000-2015	Chegadas	R, P, TCR, R_destino, Turismo_restrição, 6 dummies (Dsz, Dvisa+, Dcrise, Depidemias, Dmudanças_políticas, Deventos)
Lim e Zhu (2018)Lim, C., & Zhu, L. (2018). Examining the link between meetings, incentive, exhibitions, and conventions (MICE) and tourism demand using generalized methods of moments (GMM): the case of Singapore. Journal of Travel & Tourism Marketing, 35(7), p. 846–855. https://doi.org/10.1080/10548408.2018.1435334 https://doi.org/10.1080/10548408.2018.14...	Cingapura	E ST	Painel (estimação GMM)	2003-2012	Chegadas	R, TCR, Tipologia_turismo, dummy (Dcrise)
Ogan e Gozgor (2018)	EUA	E	CI	1996-2015	Chegadas	R, TCR, D_anterior, Política
Tang (2018)	Malásia	NI	Painel (estimação GMM)	2005-2015	Chegadas	R, TCR, PS, Habitos_b-a-b, Política (7)
Zhu et al. (2018)Zhu, L., Lim, C., Xie, W., & Wu, Y. (2018). Modelling tourist flow association for tourism demand forecasting. Current Issues in Tourism, 21(8), p. 902–916. https://doi.org/10.1080/13683500.2016.1218827 https://doi.org/10.1080/13683500.2016.12...	Cingapura	E	ARDL e ECM (copula)	1995-2013	Chegadas	R, P, CV_CT, 4 dummies (Dsz, 2 Dcrise, Depidemias)
Loganathan et al. (2018)	Malásia	E ST	CI	1995-2016	Chegadas	CV_CT, R_destino
Hwang et al. (2018)	Coréia	E ST	ARDL	2000-2013	Chegadas	R, TCR, Clima
Ongan et al. (2018)	EUA	E	ARDL	1996-2016	Balança de turismo	R, TCR, R_destino
Falk e Vieru (2019)Falk, M., & Vieru, M. (2019). International tourism demand to Finnish Lapland in the early winter season. Current Issues in Tourism, 22(11), p. 1312–1326. https://doi.org/10.1080/13683500.2017.1412406 https://doi.org/10.1080/13683500.2017.14...	Lapônia (Finlandia)	ST	Painel e ARDL	1996-2014	Pernoites	R, TCR, Tend, Clima
Hu e Song (2019)Hu, M., & Song, H. (2019). Data source combination for tourism demand forecasting. Tourism Economics, 26(7), p. 1248–1265. https://doi.org/10.1177/1354816619872592 https://doi.org/10.1177/1354816619872592...	Macau	IA	ANN	2005-2018	Chegadas	R, P, PS, I (4), dummy (Deventos)
Kuzey et al. (2019)	Turquia	Outro	CHAID	2000-2013	Influxo de turismo	R, POP, Trade, Dist, 3 dummies (Dvisa-, 2 Dgeografia)
Xu et al. (2019)Xu, L., Wang, S., Li, J., Tang, L., & Shao, Y. (2019). Modelling international tourism flows to China: A panel data analysis with the gravity model. Tourism Economics, 25(7), p. 1047–1069. https://doi.org/10.1177/1354816618816167 https://doi.org/10.1177/1354816618816167...	China	E	MG e Painel	1995-2014	Chegadas	R, TCR, POP, Trade, O_aérea, R_destino, Dist, Política, Invest, 2 dummies (Depidemias, Dcult+)
Lim et al. (2019)Lim, C., & Zhu, L. (2018). Examining the link between meetings, incentive, exhibitions, and conventions (MICE) and tourism demand using generalized methods of moments (GMM): the case of Singapore. Journal of Travel & Tourism Marketing, 35(7), p. 846–855. https://doi.org/10.1080/10548408.2018.1435334 https://doi.org/10.1080/10548408.2018.14...	Cingapura	E	Painel	2000-2015	Chegadas	R, TCR, O, 4 dummies (Dcrise, Dinfra+, Dterrorismo, Depidemias)
Isik et al. (2019)	EUA	ST	MTCD	1996-2017	Chegadas	R, TCR, Política, dummy (D_outras)
García et al. (2019)	Andalucía (Espanha)	E	MG	2017-2017	Pernoites	R, R_destino, Dist
Sharma (2019)Sharma, C., & Pal, D. (2020). Exchange Rate Volatility and Tourism Demand in India: Unraveling the Asymmetric Relationship. Journal of Travel Research, 59(7), p. 1282–1297. https://doi.org/10.1177/0047287519878516 https://doi.org/10.1177/0047287519878516...	Índia	E	NARDL	2006-2018	Pernoites	R, TCR, Política (2)
Jerabek (2019)Jerabek, T. (2019). The Effects of Selected Macroeconomic Variables on Tourism Demand for the South Moravian Region of the Czech Republic from Germany, Poland, Austria, and Slovakia. Comparative Economic Research-Central and Eastern Europe, 22(3), p. 25–43. https://doi.org/10.2478/cer-2019-0021 https://doi.org/10.2478/cer-2019-0021...	South Moravian (República Tcheca)	E ST	CI e VECM	2002-2018	Chegadas (turistas em hospedagem)	R, TCR, CV_CT
Sharma e Pal (2020)Sharma, C., & Pal, D. (2020). Exchange Rate Volatility and Tourism Demand in India: Unraveling the Asymmetric Relationship. Journal of Travel Research, 59(7), p. 1282–1297. https://doi.org/10.1177/0047287519878516 https://doi.org/10.1177/0047287519878516...	Índia	E	NARDL	2006-2018	Chegadas	R, P, TCR
Husein e Kara (2020)Husein, J., & Kara, S. M. (2020). Nonlinear ARDL estimation of tourism demand for Puerto Rico from the USA. Tourism Management, 77. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.103998 https://doi.org/10.1016/j.tourman.2019.1...	Porto Rico	E ST	NARDL	1970-2016	Receita do turismo	R, P, CV_CT, PS
Ulucak et al. (2020)Ulucak, R., Yucel, A. G., & Ilkay, S. C. (2020). Dynamics of tourism demand in Turkey: Panel data analysis using gravity model. Tourism Economics, 26(8), p. 1394–1414. https://doi.org/10.1177/1354816620901956 https://doi.org/10.1177/1354816620901956...	Turquia	E	MG e Painel	1998-2017	Chegadas	R, P, TC, R_destino, Capital, Tx_violência, Dist, KOF, Consumo_das_famílias

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[1] Isabela Lima Pinheiro da Camara

Professora no Colegiado de Turismo e Meio Ambiente da Universidade Estadual do Paraná (UNESPAR) campus de Campo Mourão. Mestre em Turismo pela Universidade Federal Fluminense (PPGTUR-UFF) realizado com bolsa CAPES (2019). Bacharel em Turismo pela Universidade Federal Fluminense (2016).

Contribuições: Concepção da pesquisa, revisão da literatura, coleta de dados, análise de dados e discussão.