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Estimacion de la influencia de factores ambientales alojamientos rurales
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Estimacion de la influencia de factores ambientales alojamientos rurales

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Aplicación del sistema de información geográfica en la determinación de áreas turísticas con alto potencial de inversion. Utilización de extensión geoestadistica

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  • 1. ESTIMACION DE LA INFLUENCIA DE FACTORES AMBIENTALES Y SOCIOECONOMICOS EN LOS ALOJAMIENTOS RURALES Um Flores, Erika
  • 2. OBJETIVOS  Examinar la existencia de factores de entorno y/o vecindad que influyan en la estimación del ingreso económico de los alojamientos rurales.  Estimar la interpolación por el método Kriging y comparar el error con el de la estimación de regresión multivariante.  Generar mapa de la distribución espacial de los ingreso económicos.
  • 3. MARCO TEÓRICO  Es la existencia de una relación funcional en un punto determinado del espacio con los lugares cercanos o vecinos (Anselin, 1988).  Test de Moran: Este test indica la presencia o ausencia de un patrón estable espacialmente para todo el conjunto de datos  Son métodos geoestadístico que consiste en la construcción de nuevos puntos partiendo del conocimiento de un conjunto discreto de puntos.  Modelo Kriging: Este método genera modelos de interpolación a partir de por medias ponderadas AUTOCORRELACION ESPACIAL METODO DE INTERPOLACION
  • 4. METODOLOGIADEINVESTIGACION Estimación de modelos multivariantes Análisis multivariante Modelación con método spatial analysis Kriging Prueba de autocorrelación espacial - test de Moran I Análisis del ingreso económico Análisis de factores Georeferenciación de la base de datos de casas rurales
  • 5. ZONA DE ESTUDIO •Se utilizaron 1346 operaciones de reservas ocupadas por turistas, en el año 2006 •Analizados un total de 30 casas rurales.
  • 6. ANALISIS DE FACTORES 0,00 5000,00 10000,00 15000,00 20000,00 25000,00 30000,00 35000,00 0 2 4 6 8 10 12 14 Ingresovs capacidad 0,00 5000,00 10000,00 15000,00 20000,00 25000,00 30000,00 35000,00 0 50 100 150 200 250 300 350 Ingresovs numerodenoches
  • 7. ANALISIS DEL INGRESO ECONÓMICO DE ALOJAMIENTOS RURALES
  • 8. ANALISIS DEL INGRESO ECONÓMICO DE ALOJAMIENTOS RURALES Ingreso medio por cama € Capacidad mínima Capacidad máxima Precio máximo por noche € Número de noches promedio Ingreso medio por casa rural € Varianza del ingreso medio por casa rural 59 2 12 120 174 13402.00 7733,99 0.00 5000.00 10000.00 15000.00 20000.00 25000.00 30000.00 35000.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 INGRESOECONOMICOENEUROS CASAS RURALES EN LA ISLA COMPARATIVA DE INGRESOS ECONOMICOS SEGÚN CAPACIDAD INGRESO POR CASA INGRESO/CAPACIDAD
  • 9. ANALISIS DE AUTOCORRELACION TEST de Moran •Si Moran I > 0 es indicativo de autocorrelación espacial positiva. •Es decir que casas con ingresos altos están rodeados de otras casas con ingresos altos.
  • 10. MODELO DE INTERPOLACION Mapa de Interpolación Método kriging Mapa de error de interpolación kriging Mode lo Vecinos Error medio € Error cuadrado € Media Estandarizado € Error cuadrado medio estandarizado € % Error medio I 30 -56 1245 -0,03088 1,083 19%
  • 11. ANALISIS DE REGRESION MULTIVARIANTE Variable Tipo variable U Descripción INGRESO continua Є Ingresos económicos PLAYATU continua Km. Distancia media a playas importantes GOLF continua Km. Distancia media a centros de golf CC continua Km. Distancia media a centros comerciales PLAYALO continua Km. Distancia a playas locales ESPACNAT dummy Km 1 = ubicada en un espacio natural, excepto del parque rural. VIA1 dummy VIA 2 dummy Km 0= ubicada en un parque rural 1 = próxima a una vía secundaria km 0= no próxima a una vía secundaria 1 = próxima a una vía local 0= no próxima a una vía local Descripción de variables
  • 12. ANALISIS DE REGRESION MULTIVARIANTE Método OLS
  • 13. MODELOS REGRESIÓN CON OLS Modelo 1: Modelo 2:  Modelo 3: Variable interpolados de Ingresos económicos Modelo 0 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Mínimo 958,06 847,95 675,58 601,97 Cuartil 1 1918,00 2224,55 2339,99 2056,10 Cuartil 2 2541,49 2618,11 2788,76 2676,44 Cuartil 3 3713,26 3437,24 3291,20 3361,21 Máximo 6532,28 5370,37 5482,44 5525,36
  • 14. COMPARACION DE ERROR CON KRIGING Y REGRESION OLS Modelo Método Error cuadrático medio Modelo 0 Kriging 1245,00 Modelo 3 OLS 723,86
  • 15. CONCLUSIONES  Existe una evidente autocorrelación espacial de los ingresos.  Los factores mas influyentes en la relación del incremento del ingreso económico es la zona de costas turísticas: zona de playa, servicios básicos al turista y espacios naturales en mayor grado.  Si bien el método de interpolación Kriging es uno de los mas recomendados y utilizados en estos estudios se comprobó que el RMSE disminuía si se aplicaba funciones econométricas como es el método OLS.  Finalmente se concluyó que los ayuntamientos más lucrativos donde se podrían localizar nuevas casas rurales se encuentran al oeste de la isla
  • 16. Gracias Erika.um101@doctorandos.ulpgc.es

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