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13. Vector Autoregressive Models with Multivariate Time Series: Spillovers of International Tourist Arrivals on a Local Economy

  • 2019
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
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Abstract

The chapter demonstrates an application of vector autoregressive models with time series in tourism research. The chapter describes how to apply vector autoregression with time series in a multivariate setting to estimate the short-run and long-run effects of international tourist arrivals on a local economy and associated economic spillovers in the local economy in Asia. The study employs unit root tests (i.e., the augmented Dickey and Fuller test, the Phillips and Perron test, the Ng and Perron test, and the Kwiatkowski et al. test), cointegration test (i.e., the Johansen cointegration test), and vector autoregressive models with multivariate time series (i.e., vector autoregression analysis, model diagnostic tests, residual diagnostic tests, and impulse response tests) using quarterly time series data, which are available from the first quarter of 1970 to the third quarter of 2012 (172 observations) retrieved from the Bank of Korea.

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Titel
Vector Autoregressive Models with Multivariate Time Series: Spillovers of International Tourist Arrivals on a Local Economy
Verfasst von
Jung Wan Lee
Michael Kwag
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-2463-5_13
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    Bildnachweise
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