Titulli i Disertacionit:  MODELIMI DHE PARASHIKIMI I NUMRIT TË TURISTËVE NË SHQIPËRI. Një krahasim i metodave tradicionale, inteligjencës artificiale dhe metodave hibride

Autori: Morena BRESHANAJ

• Institucioni: Universiteti i Tiranës,  Fakulteti i Ekonomisë, Departamenti i Statistikës dhe Informatikës së Zbatuar

• Fusha e studimit:  Sisteme Informacioni Ekonomi

• Data e publikimit: 11.06.2026

• Disertacioni gjendet i publikuar në Gjuhën Shqipe

© E drejta e autorit: Morena BRESHANAJ

Publikuar nga Universiteti i Tiranës
Bazuar në aktet ligjore, rregulloreve dhe politikave të UT-ës

👉 Klikoni këtu për të parë disertacionin e plotë (PDF)

 

Abstrakti

Kërkesa turistike në Shqipëri ka njohur rritje të ndjeshme gjatë dekadës së fundit, duke e bërë parashikimin e saj një element thelbësor për planifikimin ekonomik, zhvillimin e politikave dhe menaxhimin e kapaciteteve në sektorin publik dhe privat. Kjo tezë trajton modelimin dhe parashikimin e flukseve mujore të turistëve jorezidentë për periudhën 2016–2024 duke integruar metoda tradicionale statistikore, metoda të IA bashkëkohore dhe struktura hibride. Fillimisht, analiza eksploruese nxori në pah trendin rritës afatgjatë dhe sezonalitetin e fortë veror, si dhe ndërprerjet strukturore të lidhura me krizën globale të viteve 2020–2021. Më pas u testuan modele si ARIMA, Theta, Holt–Winters, Regresioni Linear, SVR, XGBoost, ANN, Prophet etj., duke përdorur një ndarje të rreptë train–test 80/20. Rezultatet treguan se disa modele IA arrijnë saktësi të lartë në metrika. Metodat hibride, të cilat kombinojnë qëndrueshmërinë strukturore të modeleve statistikore me fleksibilitetin e komponentëve algoritmikë, ofruan parashikimet më të qëndrueshme për horizontin 60-mujor. Renditja shumëkriteriale me PROMETHEE II mundësoi një vlerësim të balancuar të performancës së modeleve. Teza jep kontribut metodologjik duke propozuar një kornizë të përgjithshme hibride për parashikimin afatmesëm dhe afatgjatë në turizëm, e cila mund të zbatohet edhe në kontekste të tjera rajonale.

Fusha: Statistikë dhe matematikë e aplikuar në ekonomi

Fjalët kyçe: Modelim, parashikim, metoda statistikore, metoda IA, metoda hibride, turizëm, PROMETHEE II, grafik interatikv

 

Abstract

Tourism demand in Albania has experienced significant growth over the last decade, making its forecasting an essential element for economic planning, policy development, and capacity management in the public and private sectors. This thesis deals with the modeling and forecasting of monthly non-resident tourist flows for the period 2016–2024 by integrating traditional statistical methods, contemporary algorithmic approaches, and hybrid structures. Initially, exploratory analysis highlighted the long-term upward trend and strong summer seasonality, as well as structural disruptions related to the global crisis of 2020–2021. Models such as ARIMA, Theta, Holt–Winters, Linear Regression, SVR, XGBoost, ANN, Prophet, etc. were then tested, using a strict 80/20 train–test split. The results showed that some algorithmic models achieve high accuracy in the metrics. Hybrid methods, which combine the structural robustness of statistical models with the flexibility of algorithmic components, provided the most robust forecasts for the 60-month horizon. Multi-criteria ranking with PROMETHEE II enabled a balanced assessment of the models’ performance. The thesis makes a methodological contribution by proposing a general hybrid framework for medium- and long-term forecasting in tourism, which can also be applied in other regional contexts.

Field of study: Statistics and applied mathematics in economics

Keywords: Modeling, forecasting, statistical methods, AI methods, hybrid methods, tourism, PROMETHEE II, interactive graphics