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- Challenges and opportunities for island tourist destinations: the case of the Island of Sal, Cape VerdePublication . Neves, Gilberto A.; Nunes, Catarina S.; Fernandes, Paula OdeteThe Tourism Area Life Cycle destination goes through different phases from its exploration until its decline or rejuvenation. The knowledge about these different phases allows the improvement of investment decisions by the private sector or by the government, in a context of challenges and opportunities. The main objective of this study was to verify in which phase the Island of Sal and Cape Verde were at an individual and competitive level during the period 2010-2018, considering the Tourism Development Index (TDI). To calculate the TDI, destinations with the same ‘sun and beach’ market were chosen, such as the Dominican Republic, Morocco, Tunisia and the Canary Islands, because they compete for the same European market and their geographical proximity to this market; data from government and non-government sources were used. It was concluded that the Island of Sal is in the Development phase, the same phase as that of Cape Verde. As for competitiveness, they are in the exploration and stagnation phase, both needing to increase the TDI to 48% and 43%, respectively to reach the involvement phase. For the calculation of the TDI, data from Cape Verde can be used to analyse the Sal Island index and vice versa. Strategic policies must be considered in the long term, incorporating information on the relative positions of direct competitors and unexpected events such as COVID 19, which can be seen as an opportunity to diversify the offer, create new segments and discover new inbound markets.
- Modelação e previsão da procura turística na Ilha do Sal – Cabo Verde: modelo SARIMA versus rede neuronal artificialPublication . Neves, Gilberto A.; Fernandes, Paula Odete; Nunes, Catarina S.O objetivo principal deste trabalho é a análise da série temporal "Número de dormidas mensais nos estabelecimentos turísticos da ilha do Sal - Cabo Verde” entre 2000 e 2018 e demonstrar que, no quadro dos modelos quantitativos, estimativas e previsões fiáveis para o comportamento da procura turística são preferencialmente obtidas com modelos estatísticos de previsão adequadamente especificados e testados, e com redes neuronais artificiais que permitem prever um passo à frente. Para tal, iniciou-se a investigação com uma revisão da literatura e análise de dados que possibilitou conhecer: a dinâmica do turismo mundial; o mercado emissor europeu; o desenvolvimento turístico da ilha; as características da série temporal; modelos de previsão e tendências da procura turística. Seguidamente implementaram-se diferentes estruturas de modelos de previsão. Os resultados obtidos mostram que, a nível individual, a ilha se encontra na fase de Desenvolvimento; a nível de competitividade, a ilha está estagnada dentro da fase de Exploração; e que o seu Índice de Desenvolvimento Turístico deverá crescer em 48% para entrar na fase de Envolvimento. Quanto aos modelos de previsão, obtiveram-se: o modelo SARIMA(2,1,0)(0,1,1)[12], com uma acurácia medida pelo MAPE igual a 6,77%; o modelo de redes neuronais do tipo RNAR(12,1,7)[12], com um erro de 5,61% e o método de Holt-Winters que produziu um modelo com uma precisão de 7,94%. Todos esses modelos têm alta precisão, com destaque para a rede neuronal, apesar dos dados da série não estarem adaptados à Lei de Benford. Porém, o proposto Algoritmo de Atribuição do Erro, traz melhorias ao resultado do modelo SARIMA, com uma precisão de 4,98%. Esta tese pretendeu contribuir para mostrar o potencial dos modelos estatísticos de previsão e da aplicação das redes neuronais artificiais para a previsão do número de dormidas mensais na ilha do Sal. Também se avalia a precisão das previsões de cada modelo e compara os seus diferentes desempenhos.