Extracción de señal y predicción en series turísticas

• José Mondéjar Jiménez ^[1] ; Manuel Vargas Vargas ^[1] ; Juan Antonio Mondéjar Jiménez ^[1] ; Carlota Lorenzo Romero ^[1]
  1. [1] Universidad de Castilla-La Mancha

     Universidad de Castilla-La Mancha

     Ciudad Real, España

     
• Localización: Cuadernos de turismo, ISSN 1139-7861, Nº. 20, 2007, págs. 153-170
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sign extraction and prediction in tourist series
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• Resumen
  • español

    En los últimos años existe un creciente interés en materia de investigación turística, en un sector dinámico y de comportamiento especialmente complejo. En este escenario resulta de especial dificultad el manejo de las series temporales disponibles. La extracción de señal relevante en las series así como la realización de predicciones del comportamiento futuro de las cifras turísticas, cobran una especial importancia. En este trabajo se pretende realizar una comparación entre los métodos tradicionales y bayesianos de extracción de señal, de forma que el análisis empírico se aplica a las series turísticas más representativas de todas las pro-vincias de la comunidad autónoma de Castilla-La Mancha. Los trabajos más frecuentes en la materia han abordado un análisis de estas series temporales a nivel internacional, nacional o regional; por ello, al descender a un nivel de desagregación provincial, los datos muestran mayores fluctuaciones y patrones de comportamiento y, por consiguiente, su modelización y predicción a futuro se hace más compleja.

  • English

    In the last several years, there has been an increasing interest in the field of tourism research, a dynamic, particularly complex sector where the use of available temporary series proves to be especially difficult. Relevant sign extractions, as well as predictions of future behavior of tourism figures, take on special significance. The purpose of this project is to carry out a comparison between traditional and bayesian sign extraction methods, thus applying empirical analysis to the tourist series which best represent all provinces in the region of Castilla-La Mancha. Other studies on this subject have commonly tackled the analysis of these temporary series at international, national and regional levels. it is for this reason that, when dealing with separate provinces, the data show bigger fluctuations and different behavioral patterns, making modelling and future prediction more complex.