Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10198/8122
Título: Modelación, predicción y análisis del comportamiento de la demanda turística en la Región Norte de Portugal
Autor: Fernandes, Paula O.
Palavras-chave: Turismo
Pernoctaciones
Estacionariedad
Estacionalidad
Modelos ARIMA
Redes neuronales Artificiales
Algoritmo de retropropagación
Predicción
Data de Defesa: 2005
Editora: Universidad de Valladolid, Facultad de Ciências Economicas y Empresariales
Citação: Fernandes, Paula O. (2005) - Modelación, predicción y análisis del comportamiento de la demanda turística en la Región Norte de Portuga. Valladolid : Universidad de Valladolid; FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES. Tese de Doutoramento em Economia Aplicada e análise.
Resumo: La actividad turística se viene presentando como un sector llave para el desarrollo, sobre todo para aquellos países y regiones dónde el tejido económico y productivo es poco competitivo. Efectivamente, el turismo se ha convertido en un fenómeno de la vida cuotidiana para millones de personas, siendo hoy día considerado como una medida de la calidad de vida en las sociedades contemporáneas. Así, con el objetivo de profundizar el conocimiento del sector turístico del Norte de Portugal y contribuir al enriquecimiento de los estudios sobre la materia, se ha llevado a cabo este trabajo de investigación, evaluándose de qué modo se comportan los destinos turísticos ante la evolución del turismo, en Portugal y más concretamente en la Región Norte de Portugal. A tal efecto, se han calculado algunos indicadores de la actividad turística, que han permitido concluir que el sector se encuentra estabilizado, sustentado en un aumento de los ingresos del turismo y en una evolución positiva del flujo de turistas extranjeros y nacionales. Los turistas prefieren el destino turístico Litoral al Interior, pero del análisis realizado, en términos de turistas extranjeros y turistas nacionales, se pudo verificar que los primeros revelaron una mayor preferencia por el Litoral, mientras que los nacionales centraron sus preferencias en el Interior. Es decir, mientras que el Litoral posee una menor capacidad de atracción para los nacionales, lo mismo ya no se verifica para los extranjeros, pues viene ejerciendo una atracción significativa sobre los mismos. Los movimientos turísticos, distribuidos anualmente, ocurren con mayor intensidad en el verano, dando lugar al denominado fenómeno de la estacionalidad. Se concluye todavía que, las NUT (sub-regiones), nivel II, presentan niveles de competitividad turística distintos para los diferentes mercados emisores. Se buscó también conocer las predicciones de la demanda turística del Norte de Portugal, aplicándose para ello las metodologías de Box-Jenkins (modelo lineal) y Redes Neuronales Artificiales (modelo no lineal). Se ha elegido la serie temporal: Pernoctaciones Mensuales de la Región Norte de Portugal, puesto que es una de las variables que mejor refleja la demanda efectiva, correspondiente al período de Enero de 1987 a Diciembre de 2003, habiendo sido la misma construida en base a la información publicada por el Instituto Nacional de Estadística. Se construyó también un modelo más complejo, pretendiéndose que el mismo combinase las ventajas y características de los modelos conseguidos por las metodologías de Box-Jenkins y Redes Neuronales Artificiales. Todo este análisis tuvo como objetivo principal, obtener un modelo que presentase calidades estadísticas satisfactorias, que mejor se ajustase al comportamiento de la serie de referencia y que permitiese realizar predicciones de la demanda turística para la Región Norte de Portugal, en cada una de las metodologías. En total se han analizado 15 modelos (3 lineales y 12 no lineales), habiéndose seleccionado 4 modelos que tuvieran una cierta flexibilidad una vez construidos, de forma a incorporar fácilmente nueva información disponible, es decir, efectuar predicciones para futuros años. Se constató que el Modelo de Redes Neuronales Artificiales y el Modelo Híbrido, parecieron conseguir una performance claramente superior a del modelo ARIMA, en lo que respecta a la idoneidad de cada uno de los modelos, con relación al tipo de serie con la que se ha trabajado.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10198/8122
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