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
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
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
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