Este documento examina la influencia de factores ambientales y socioeconómicos en los ingresos de alojamientos rurales en una isla. El objetivo es estimar la interpolación de ingresos usando el método Kriging y compararlo con regresión multivariada. Los resultados muestran que factores como proximidad a playas, servicios y espacios naturales influyen positivamente en los ingresos. Aunque Kriging es comúnmente usado, la regresión multivariada redujo más el error. Los ayuntamientos más lucrativos para nuevos alojam

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
AUTOCORRELACION METODO DE
ESPACIAL INTERPOLACION
 Es la existencia de una  Son métodos geoestadístico
relación funcional en un punto que consiste en la construcción
determinado del espacio con de nuevos puntos partiendo
los lugares cercanos o vecinos del conocimiento de un
(Anselin, 1988). conjunto discreto de puntos.
 Test de Moran: Este test  Modelo Kriging: Este método
indica la presencia o ausencia genera modelos de
de un patrón estable interpolación a partir de por
espacialmente para todo el medias ponderadas
conjunto de datos

4. Georeferenciación de la base de datos de casas rurales
Análisis de factores
METODOLOGIA DE INVESTIGACION
Análisis del ingreso económico
Prueba de autocorrelación espacial - test de Moran I
Modelación con método spatial analysis Kriging
Análisis multivariante
Estimación de modelos multivariantes

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
35000,00 35000,00
30000,00 30000,00
25000,00 25000,00
20000,00
20000,00
15000,00
15000,00
10000,00
10000,00
5000,00
5000,00 0,00
0,00 0 50 100 150 200 250 300 350
0 2 4 6 8 10 12 14
Ingreso vs capacidad Ingreso vs numero de noches

7. ANALISIS DEL INGRESO ECONÓMICO
DE ALOJAMIENTOS RURALES

8. ANALISIS DEL INGRESO ECONÓMICO
DE ALOJAMIENTOS RURALES
COMPARATIVA DE INGRESOS ECONOMICOS SEGÚN
CAPACIDAD
35000.00
INGRESO ECONOMICO EN EUROS
30000.00
25000.00
20000.00
15000.00 INGRESO POR CASA
INGRESO/CAPACIDAD
10000.00
5000.00
0.00
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
CASAS RURALES EN LA ISLA
Ingreso medio Capacidad Capacidad Precio máximo por Número de Ingreso Varianza del
por cama € mínima máxima noche € noches medio por casa ingreso medio por
promedio rural € casa rural
59 2 12 120 174 13402.00 7733,99

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 Mapa de error de interpolación
kriging kriging
Mode Vecinos Error Error Media Error % Error
lo medio € cuadrado € Estandarizado cuadrado medio medio
€ estandarizado €
I 30 -56 1245 -0,03088 1,083 19%

11. ANALISIS DE REGRESION
MULTIVARIANTE
Descripción de variables
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.
0= ubicada en un parque rural
VIA1 dummy Km 1 = próxima a una vía secundaria
0= no próxima a una vía secundaria
VIA 2 dummy km 1 = próxima a una vía local
0= no próxima a una vía local

12. ANALISIS DE REGRESION MULTIVARIANTE
Método OLS

13. MODELOS REGRESIÓN CON OLS
Modelo 1:
Modelo 2:

Modelo 3:
Variable interpolados Modelo 0 Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3
de Ingresos económicos
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