ESTIMACION DE LA

INFLUENCIA DE FACTORES

AMBIENTALES Y

SOCIOECONOMICOS EN LOS

ALOJAMIENTOS RURALES

Um Flores, Erika

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.

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

MET

OD

OLO

GIA

DE

INV

ESTI

GA

CIO

N

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

ZONA DE ESTUDIO

•Se utilizaron 1346 operaciones de reservas ocupadas por turistas, en el año

2006

•Analizados un total de 30 casas rurales.

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

Ingreso vs 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

Ingreso vs numero de noches

ANALISIS DEL INGRESO ECONÓMICO

DE ALOJAMIENTOS RURALES

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

ING

RESO

EC

ON

OM

ICO

EN

EU

RO

S

CASAS RURALES EN LA ISLA

COMPARATIVA DE INGRESOS ECONOMICOS SEGÚN CAPACIDAD

INGRESO POR CASA

INGRESO/CAPACIDAD

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.

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%

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

ANALISIS DE REGRESION MULTIVARIANTE

Método OLS

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

COMPARACION DE ERROR CON

KRIGING Y REGRESION OLS

Modelo

Método

Error cuadrático medio

Modelo 0 Kriging 1245,00 Modelo 3 OLS 723,86

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

Gracias

Erika.um101@doctorandos.ulpgc.es