Persona:
Mendieta Aragón, Adrián

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Mendieta Aragón
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Adrián
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Autor: Garín Muñoz, María Teresa ×

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    Foreign Tourism in Andalusia: A Dynamic Panel Data Analysis
    (Taichung: Asia University, Taiwan, 2020-07) Mendieta Aragón, Adrián; Garín Muñoz, María Teresa
    This paper studies the main determinants of the inbound international tourism in Andalusia and quantify its incidence. Based on the classical theoretical framework for tourism demand, we incorporate dynamics into the model by adding the lagged dependent variable as an explanatory variable, along with the per capita income of the tourist's country of origin, the relative prices between the origin and destination countries and the cost of travel. The empirical model is applied to a panel data set consisting of 21 countries of origin of the tourists for the period 2008–2018. Data were collected from the Hotel Occupancy Survey (HOS), published by the National Statistics Institute of Spain (INE). The results have been obtained using the GMM-DIFF estimator of Arellano and Bond. The parameters estimated reflect a high level of consumer loyalty and the importance of the word-of-mouth effect. Moreover, the income elasticity indicates that the demand for tourism in Andalusia may be considered as a luxury good. Prices have a negative relationship with tourism demand. The cost of travel, which has a negative effect, is statistically significant to explain the number of tourists' arrivals and, however, it is not significant for the overnight stays model.
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    Publicación
    Comportamiento del consumidor en e-Turismo: Explorando nuevas aplicaciones del aprendizaje automático en los estudios de turismo
    (Universidad de Alicante, 2023-07-17) Mendieta Aragón, Adrián; Garín Muñoz, María Teresa
    Los mercados digitales han alterado la forma en que interactúan los agentes económicos y han cambiado el comportamiento de los turistas. Además, la pandemia de COVID-19 ha demostrado que es necesario monitorear la evolución del comportamiento del consumidor digital y los factores que influyen en él, ya que son elementos dinámicos que evolucionan en el tiempo. Este artículo analiza las desigualdades digitales y valida los principales factores que influyen en los turistas para reservar servicios turísticos en línea. Esta investigación utiliza un conjunto de microdatos con 69.752 y 23.779 observaciones para analizar el modo de reserva de los servicios de alojamiento y transporte, respectivamente, obtenidos de la Encuesta de Turismo de Residentes del Instituto Nacional de Estadística durante el periodo 2016-2021. El artículo confirma variaciones en el perfil del consumidor online y en las características del viaje. Uno de los hallazgos más relevantes es la reducción de la brecha generacional en la contratación online de servicios turísticos. Sin embargo, subsisten desigualdades digitales, como las desigualdades regionales y otras basadas en el nivel de estudios y los ingresos de los turistas. También se destaca que diferentes tipos de viajes, dependiendo del destino, el tipo de alojamiento o transporte, tienen una propensión diferente a reservarse a través de canales de compra digitales. La accesibilidad a las fuentes de big data y los avances recientes en los modelos de aprendizaje automático también han hecho evolucionar las metodologías para analizar el comportamiento del consumidor digital y deben incorporarse a los estudios de turismo. Este estudio compara el rendimiento predictivo de diferentes metodologías en el contexto del turismo electrónico. En particular, evaluamos la potencial capacidad predictiva que podría obtenerse usando técnicas de aprendizaje automático para explicar el comportamiento del consumidor en e-Tourism y lo usamos como punto de referencia para compararlo con los resultados obtenidos usando métodos estadísticos tradicionales. Las métricas de evaluación predictivas seleccionadas muestran que el modelo estadístico de regresión logística mejora la capacidad predictiva de la red neuronal Multilayer Perceptron y presenta valores muy cercanos la máxima capacidad predictiva alcanzada por el algoritmo Random Forest.