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ANÁLISIS DE LA COYUNTURA TURÍSTICA
PROFESOR: Carlos Albert Pérez
GRUPO GX TURISMO
MIEMBROS DEL GRUPO:
Raúl Ávila Campillos (Representante) Isabel Martínez del Barco
Laura Molina Domínguez
Vamos a proceder a comentar la siguiente serie sobre “Viajeros en alojamientos de Turismo Rural”. En primer lugar describiremos de una manera general e introductoria los distintos componentes que incluye la serie a través del Gráfico 1.
Respecto a la tendencia, podemos decir que a simple parece ser estable, por tanto tiene un cierto grado de estabilidad pero a lo largo de los años va aumentando por tanto su tendencia es ligeramente creciente.
En tanto a estacionalidad, comentar que los alojamientos rurales siguen un esquema parecido al resto de alojamientos, es decir, en temporada baja que correspondería a los meses de Septiembre a Abril el número de viajeros es mucho menor que en temporada alta que correspondería a los meses de Mayo a Agosto donde tiene lugar la temporada turística con la diferencia de que estos al ser alojamientos rurales son más visitados en época hibernal que los alojamientos convencionales, explicando así los picos de enero. Por tanto vemos que toda la gráfica sería estacionaria ya que toda ella en sí representa este fenómeno y su estacionalidad sería de orden 12, al repetirse dicho fenómeno cada año.
Respecto al efecto irregular podemos ver en la gráfica el llamado efecto calendario. Cuando la Semana Santa cae en abril se incrementa el número de pernoctaciones, pero hay algunos años en las que el aumento se produce en Marzo, cuando recaen en este año.
Gráfico 1
Por otro lado en Navidad (Diciembre) se aprecia otro aumento considerable de pernoctaciones. Dado que el turismo rural suele ser de montaña, en estas fechas también aumenta su demanda.
La gráfica sigue un esquema aditivo.
A continuación vamos a proceder a comentar el componente estacional. Para calcular dicho componente necesitamos primero saber los coeficientes de variación estacional y obtener así la serie desestacionalizada y para ello tenemos que calcular primero una serie de datos.
En primer lugar hemos calculado las medias móviles de orden estacional de orden 12 para después centrarlas mediante las medias de orden 2. A continuación se ha obtenido mediante la división de la serie original entre las medias de orden 2 los factores estacionales.
Posteriormente se han calculado los promedios de los factores estacionales para saber el valor estacional aplicado a cada mes. En el Gráfico 2 aparecen representados los coeficientes de variación estacional, para desestacionalizar la serie hemos dividido los valores de la serie original entre los coeficientes y así nos sale una serie la cual hemos representado en el Gráfico 3 conjuntamente con la serie original para poder compararlas:
Ya con la serie desestacionalizada hemos analizado la serie ciclo – tendencia a través del alisado de Holt para así obtener un ajuste del comportamiento de la serie.
La tendencia creciente de la serie se puede observar en el Gráfico 1 aunque quizás se aprecie con más claridad en el Gráfico 3. Los parámetros que hemos cogido para alpha y beta son: α= 0.3 y β=0.
En el Gráfico 4 se comparan la serie desestacionalizada de manera normal y la misma ajustada mediante el alisado de Holt. En nuestro caso el error absoluto medio nos da
Gráfico 2Gráfico 3Gráfico 4
Por último en el gráfico 5 vemos representado estas dos previsiones que hemos comentado. La línea de color amarillo corresponde a la previsión de los meses noviembre y diciembre de la serie desestacionalizada y la línea discontinua corresponde a la previsión de estos mismos meses en la serie original.
