Identificación de los perfiles dinámicos provinciales de la demanda turística en España. Un enfoque exploratorio espacio-temporal

M. Isabel Landaluce Calvo

Resumen

En este trabajo se afronta un estudio exhaustivo del perfil dinámico de la demanda turística provincial en España durante los últimos 18 años. Su originalidad se basa en el doble enfoque “espacio-temporal”. Por un lado, se analiza la concentración temporal del flujo turístico y, por otro lado, se define una agrupación en clases de las provincias españolas atendiendo a su trayectoria, encontrando principalmente dinámicas tendenciales y diferentes dinámicas estacionales. El tándem integrado por el Análisis Factorial Múltiple y los Métodos de Clasificación constituye la propuesta metodológica.


Palabras clave

Demanda turística; Provincias; Series temporales; Análisis factorial; Clasificación

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Referencias

Abascal E., García-Lautre I. y Landaluce M.I. (2004). Análisis de la evolución a través de encuestas. Trayectoria electoral de las comunidades autónomas españolas en el periodo 1977-2004. Metodología de Encuestas, 6 (2), 147-162

Abascal E. y Grande I. (2005). Análisis de Encuestas. ESIC. Madrid

AbascaL, E., García-Lautre I. y Landaluce, M. I. (2006). Multiple factor analysis of mixed tables of metric and categorical data. En J. Blasius & M. Greenacre (Eds.), Multiple Correspondence Analysis and related Methods (351-367).

Chapman & Hall (TAYLOR &FRANCIS GROUP).

Aguiló, E. (1984) La medición de la estacionalidad del turismo: el caso de Baleares, Estudios Turísticos, 81, 79-88.

Aguiló, E. y Antón, S. (Coords.) (2015). 20 retos para el turismo en España. Pirámide. Madrid

Albacete, C.A. y Fuentes Sáez, M.M. (2009) Difusión de la investigación española sobre turismo en revistas internacionales, XIV Congreso anual de AECIT, Gijón

Aluja, T y Morineau A. (1999). Aprender de los datos: El Análisis de Componentes Principales. Una aproximación desde el Data Mining. EUB. Barcelona

Baron, R.V. (1975). Seasonality in Tourism – a Guide to de Analysis of Seasonality and Trends for Policy Making. Technical Series. 2. The Economist Intelligence Unit Ltd: London

Bujosa, A. y Roselló, J. (2011). Cambio climático y estacionalidad turística en España: Un análisis del turismo doméstico de costa, Estudios de Economía Aplicada, 29 (3), 863-880.

Cisneros-Martínez, J.D. y Fernández-Morales, A. (2015). Cultural tourism as tourist segment for reducing seasonality in a coastal area: the case study of Andalusia. Current Issues in Tourism, 18, 765-784

Dazy, F. y Le Barzic, J.F. (1996). L´Analyse des Données Evolutives. Technip. Paris

Duro, J.A y Farré, F.X (2015). Estacionalidad turística en las provincias españolas: Medición y Análisis. Cuadernos de Turismo, nº 36, 157-174

Escofier, B. y Pagès, J. (1986). Le traitement des variables qualitatives et tableaux mixtes par analyse factorielle multiple. Data Analysis and Informatics, IV(2), 179-191

Escofier, B. y Pagès, J. (1992). Análisis factoriales simples y múltiples. Objetivos, métodos e interpretación. Servicio editorial de la Universidad de País Vasco

Escofier, B. y Pagès, J. (1994). Multiple factor analysis (AFMULT package). Computational Statistics & Data Analysis 18, 121-140. North-Holland

EXCELTUR. Alianza para la excelencia turística. Informe Perspectivas Turísticas, 58, Octubre (2016).

García-Lautre, I. y Abascal, E. (2003). Una metodología para el estudio de la evolución de variables latentes. Análisis de las infraestructuras de carreteras de las comunidades autónomas (1975-2000). Estadística Española, 45, Nº 153, 193-210.

Koenig-Lewis, N. y Bischoff, E. (2005). Seasonality research: the state of the art. International Journal of Tourism Research 7(4-5), 201-219.

Landaluce, M. I. (1995). Estudio de la estructura de gasto medio de las Comunidades Autónomas españolas. Una aplicación del Análisis Factorial Multiple (Tesis Doctoral). Universidad del País Vasco

Landaluce, M. I. (2016). Análisis Exploratorio de Estructuras Temporales desde la óptica de Tablas Múltiples. Una aplicación. Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 22, 55-77

Landaluce, M. I. (2017). Enfoque exploratorio multivariante para el análisis de estructuras temporales. Una aplicación a la evolución de la demanda turística en España. Estudios de Economía Aplicada, 32 (2), 465-492

Le, S., Josse, J. y Husson, F. (2008). FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software, 25(1), 1-18.

Lebart, L., Piron, M y Morineau, A. (2006). Statistique Exploratoire Multidimensionnelle. Visualisation et inférence en fouilles de données. Dunod. Paris. 4e édition

Lopez, J. M. y Lopez L. M. (2006). La concentración estacional en las regiones españolas desde una perspectiva de la oferta turística. Revista de estudios regionales, 77, 77-104.

Lopez, J. M. y Lopez L. M. (2007). Variabilidad estacional del mercado turístico en Andalucía. Estudios y Perspectivas en Turismo, 16, 150-172.

Muñiz, D. (2001). El turismo social como tipología turística desestacionalizadora de la empresa hotelera. Cuadernos de CC.EE. y EE., 41, 93-109.

Ramón, A.B. y Abellán, M.J. (1995) Estacionalidad de la demanda turística en España. Papers de Turisme 17, 47-74.

Riera, A. Ripoll, A.M. y Juaneda, C.N. (2011). Efficiency and Seasonality in the Balearic Hospitality Industry, Estudios de Economía Aplicada 29 (3), 845-862.

Robert, P. y Escoufier, Y. (1976). A Unifying Tool for Linear Multivariate Statistical Methods: The RV-Coefficient. Applied Statistics 25 (3), 257–265.

SECRETARIA GENERAL DE TURISMO (2007). Plan del Turismo Español. Horizonte 2020 Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.

SPAD v5.5 (2000). Systéme Portable d’Analyse des Donées Numeriques, CISIA, Montreuil, France.

Wanhill, S. (2011). What Tourism Economist Do. Their Contribution to Understanding Tourism, Estudios de Economía Aplicada, 29(3), 679-692.

WTTC (2016). Travel & Tourism. Economic Impact. World Travel & Tourism Council




DOI: https://doi.org/10.14198/INTURI2017.14.04



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