Оценка влияния либерализации визового режима на въездной туризм: сочетание гравитационной модели и машинного обучения
DOI:
https://doi.org/10.68372/jxvdx229Ключевые слова:
въездной туризм, метод Пуассона, визовый режим, анализ событий, разность разностей, машинное обучение, XGBoostАннотация
В статье оценены факторы туристских потоков в Узбекистан и влияние реформы либерализации визового режима 2018–2019 годов. Для этого предложена «Модель факторов туристской привлекательности», объединяющая гравитационную модель, анализ событий и алгоритмы машинного обучения. Гравитационная модель оценена методом псевдомаксимального правдоподобия Пуассона по официальным данным в разрезе стран за 2014–2025 годы. Согласно результатам, туристский поток определяется численностью населения страны (эластичность 0,83), доходом (0,89) и расстоянием (−1,59); поток из сопредельных стран выше в 7,5 раза, из стран СНГ – в 11,4 раза. Эффект визового режима формировался в течение нескольких лет и в 2022–2024 годах соответствовал росту потока на 102–178 %. Модель XGBoost обеспечила наибольшую точность вне выборки (R² = 0,850). Выявлен низкий уровень использования потенциала на рынках Индии, Пакистана и Бангладеш.