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

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