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Análisis de la infraestructura turística en la Raya Ibérica a través de Sistemas de Información Geográfica.
... 2014a, 2014b; Sánchez Martín 2013Martín , 2014aMartín , 2014bSalcedo, 2014aSalcedo, , 2014b, la necesidad de impulsar actividades que contribuyan a paliar los problemas sociales y económicos existentes (Luna, 2013, Medel, 2013Sánchez Rivero 2013 y el asimétrico desarrollo turístico entre unas zonas y otras (Campesino 2005(Campesino , 2006(Campesino , 2007Rengifo , 2014Rengifo y Jiménez 2013). ...
The Spanish-Portuguese border in Extremadura is known as La Raya. It stretches 422 km along a territory characterised by a large number of specificities in terms of biodiversity and the way in which humans have interacted with the environment. Consequently, La Raya area has a rich and valuable historical, artistic and intangible heritage, which is the result of a historical process that has involved frequent armed conflicts. La Raya has also been shaped by the friendly people living on both sides of the border. Moreover, due to its nature as a peripheral and border region where there is a low demographic density, the whole territory is marked by numerous natural areas that create unique spaces of singular beauty. These attractions determine the presence of a high potential to develop tourism. However, when establishing a relationship between the location of the accommodation offer, attractions and occupancy rates, a clear inadequacy of these aspects is observed.
... El potencial del territorio rayano ya ha sido descrito (Sánchez, 2014) partiendo de una combinación de metodologías con modelos que integran múltiples variables (Tabla 1), aunque como puede observarse, la complejidad del mismo es notoria. Ello se debe al importante número de factores que inciden en el potencial turístico de cada espacio. ...
La autocorrelación espacial es un procedimiento intrínsecamente geográfico que nos puede
decir mucho acerca del comportamiento de la información georreferenciada a diferentes escalas,
en particular el tipo de asociación existente entre unidades espaciales vecinas. No obstante, a
pesar de su creciente importancia en el marco del análisis exploratorio de datos espaciales, su
utilización es reducida en trabajos geográficos que continúan recurriendo a los coeficientes
tradicionales de correlación y a la estadística descriptiva. En este sentido, el presente estudio de
índole metodológico intenta resaltar la utilidad de este procedimiento, detallando
minuciosamente su estructura y funcionamiento por medio de un ejemplo aplicado a los
departamentos de la Provincia de Santa Cruz. Específicamente, se concentra en el análisis de
indicadores locales de asociación espacial (LISA, Local Indicators of Spatial Association) que
descompone el índice global de autocorrelación y verifica en cuánto contribuye cada unidad
espacial a la formación del valor general, permitiendo capturar de forma simultanea el grado de
asociación espacial y la heterogeneidad resultante del aporte de cada unidad espacial.
Este trabajo explora cómo los residentes de Cartagena de Indias perciben los efectos del turismo de cruceros. Las percepciones y actitudes de los residentes se usaron para segmentar la población en grupos de opinión bien diferenciados a partir de un análisis jerárquico de clústeres. Los resultados generales muestran que los encuestados perciben la actividad de los cruceros positivamente, aunque la investigación también sugiere que la población no debe ser vista homogéneamente en relación al apoyo de dicha actividad. Esta información tiene implicaciones para la gestión del turismo en la ciudad.
Le développement touristique de masse sans une planification soutenable dans un bonne partie des principales destinations nationales a provoqué une série d'impacts négatifs sur l'environnement, mais il faut toutefois en considérer d'autres comme les profondes transformations sociales dans les noyaux touristiques, et les coûts d'activités dans d'autres secteurs qu'il a fallu sacrifier au nom de cette activité tertiaire.
Comme réponse à cette situation et dans le but de maintenir les principales ressources sur lesquelles reposent le tourisme, au milieu des années soixante-dix commence à siurgir une série de courants d'opinion qui défendent une activité respectueuse de l'environnement et de la société. Une dizaine d'années plus tard, ils seraient systématisés avec l'apparition du concept «Toursime soutenable».
Cette façon d'envisager l'activité touristique a un importance transcendentale dans des espaces où, comme en Estrémadure, on a commencé à la développer plus tardivement. Dans le but d'atteindre ces objectifs et de pouvoir contribuer à une planification efficace et cohérente des ressources on propose l'utilisation d'un Système d'Information Géographique, avec un outil indispensable pour l'analyse intégrale du tourisme.
[es] El desarrollo turístico masificado y carente de una planificación sostenible en buena parte de los principales destinos nacionales ha ocasionado una serie de impactos negativos medioambientales, así como profundas transformaciones sociales en los núcleos turísticos, y se han debido sacrificar costes de oportunidad en aras de esta actividad terciaria.
Como respuesta a esta situación y con el fin de mantener los principales recursos sobre los que se sustenta el turismo, a mediados de los setenta comienzan a surgir una serie de corrientes de opinión que propugnaban una actividad respetuosa con el medio y la sociedad. Una década después quedarían sistematizadas con la aparición del concepto «Turismo Sostenible».
Este enfoque de la actividad turística tiene una importancia trascendental en espacios que, como Extremadura, comienzan a desarrollarla más tardíamente.
Con la finalidad de alcanzar estos objetivos y poder contribuir a una planificación eficaz y coherente de los recursos se propone la utilización de un Sistema de Información Geográfica, como una herramienta indispensable para el análisis integral del turismo.
[fr] Le développement touristique de masse sans une planification soutenable dans un bonne partie des principales destinations nationales a provoqué une série d'impacts négatifs sur l'environnement, mais il faut toutefois en considérer d'autres comme les profondes transformations sociales dans les noyaux touristiques, et les coûts d'activités dans d'autres secteurs qu'il a fallu sacrifier au nom de cette activité tertiaire.
Comme réponse à cette situation et dans le but de maintenir les principales ressources sur lesquelles reposent le tourisme, au milieu des années soixante-dix commence à siurgir une série de courants d'opinion qui défendent une activité respectueuse de l'environnement et de la société. Une dizaine d'années plus tard, ils seraient systématisés avec l'apparition du concept «Toursime soutenable».
Cette façon d'envisager l'activité touristique a un importance transcendentale dans des espaces où, comme en Estrémadure, on a commencé à la développer plus tardivement. Dans le but d'atteindre ces objectifs et de pouvoir contribuer à une planification efficace et cohérente des ressources on propose l'utilisation d'un Système d'Information Géographique, avec un outil indispensable pour l'analyse intégrale du tourisme.
The aim of this paper is to analyse the evolution of Rural Tourism1 (RT) in Spain within a European context. The first step is to examine the development of different “models” of RT and trace some experiences of the application of European policy. In order to set the scene and understand this evolution, the collective imagery on which RT is based is also analysed. This is followed by a study of the development of tourist products and services in rural Spain since the 1980s, as diversification of the traditional sun/sand/sea (3S) tourist economy is sought. The analysis underlines the importance of the role of women, and the consequences of the activity for the economy of rural areas. The purpose is to identify differences in the pattern of evolution with more northern European countries, understand their causes and formulate recommendations for future development.
Contenido: 1) Introducción a los SIG y al manejo de archivos de información geográfica con ArcCATALOG; 2) Funciones de gestión de documentos cartográficos con ArcMAP; 3) Elaboración de mapas y gráficos con ArcMAP; 4) Los datos geográficos: conceptos básicos y operaciones de proyección, edición e incorporación; 5) Las bases de datos de información geográfica: conceptos básicos, edición y recuperación mediante búsquedas temáticas y espaciales; 6) Operaciones de geoprocesamiento en capas vectoriales; 7) Análisis de redes; 8) Análisis y tratamiento con capas raster; 9) Tratamiento y visualización tridimensional; 10) Análisis geoestadístico.
El análisis del turismo tiene unas connotaciones espaciales indiscutibles. El número de pernoctaciones, el grado de ocupación, el número de plazas ofertadas y un sinfín de variables turísticas están condicionadas por los valores que las mismas toman en los destinos turísticos más próximos al destino que está siendo analizado. Surge, de esta forma, el concepto de autocorrelación espacial que, sin embargo, y hasta el momento, no ha sido tenido en cuenta en los estudios turísticos. Pues bien, el objetivo de este trabajo es presentar algunas herramientas analíticas para detectar la posible presencia de autocorrelación espacial en el análisis de las variables turísticas y, a partir de ellas, identificar la presencia de clusters espaciales, tanto a nivel global como a nivel local. También se pretende demostrar que la representación cartográfica de los datos turísticos enriquece de forma considerable los análisis que se realizan, ya que permite detectar relaciones entre destinos o puntos turísticos que, de otra forma, sería imposible ni siquiera intuir. Finalmente, y con el objeto de mostrar la utilidad empírica de las técnicas presentadas, en la segunda parte del trabajo se realiza una aplicación con algunas variables del sector turístico extremeño.
La contribución significativa del turismo a la economía, junto con el aumento de la presión competitiva entre los destinos, justifica el análisis de la imagen en un intento por mejorar la promoción y comercialización de los destinos turísticos. Tras una investigación empírica se analizan los componentes de la imagen de destino turístico mediante las técnicas estructurada y no estructurada. El análisis identifica una estructura cognitiva-afectiva en el componente común de la imagen. Además, muestra las impresiones holísticas y únicas que mejor definen el destino en la mente del turista. Finalmente, se exponen las implicaciones académicas y empresariales de este trabajo.
Present methodological research on geographically weighted regression (GWR) focuses primarily on extensions of the basic GWR model, while ignoring well-established diagnostics tests commonly used in standard global regression analysis. This paper investigates multicollinearity issues surrounding the local GWR coefficients at a single location and the overall correlation between GWR coefficients associated with two different exogenous variables. Results indicate that the local regression coefficients are potentially collinear even if the underlying exogenous variables in the data generating process are uncorrelated. Based on these findings, applied GWR research should practice caution in substantively interpreting the spatial patterns of local GWR coefficients. An empirical disease-mapping example is used to motivate the GWR multicollinearity problem. Controlled experiments are performed to systematically explore coefficient dependency issues in GWR. These experiments specify global models that use eigenvectors from a spatial link matrix as exogenous variables.
This paper is concerned with the exploratory analysis of non-stationarity, the variation in parameter estimates across data sets, in spatial data. Two modelling paradigms are demonstrated in which local variation in the structure of a model is considered rather than the fitting of a global model to a set of spatial data. Using data for an area in North East Scotland, we first demonstrate some problems of non-stationarity in a multiple regression model using a moving window to fit a large number of local models within the study area, the results of the modelling being visualised in a GIS environment. In particular we examine the localised variation in the model coefficients and goodness of fit. The second technique consists of a more formal modelling framework in which spatial non-stationarity can be both measured and modelled. This technique is known as Geographically Weighted Regression (GWR) and an empirical example of the technique is described using data on the relationship between health and socio-economic data in the city of Newcastle in Northeast England. © 1997 OPA (Overseas Publishers Association) Amsterdam B.V. Published in The Netherlands under license by Gordon and Breach Science Publishers.
Developments in the provision and quality of digital data are creating possibilities for spatial and temporal measurement of the properties of socioeconomic systems at finer levels of granularity. In this article, we suggest that the “lifestyles” datasets collected by private sector organizations in the U.K. and the U.S. provide one such prospect for better inferring the structure, composition, and heterogeneity of urban areas. Using a case study of Bristol, U.K., we compare the patterns of spatial dependence and spatial heterogeneity observed for a small-area (“lifestyles”) income measure with those of the census indicators that are commonly used as surrogates for it. This leads first to an exploration of spatial effects using geographically weighted regression (GWR) and then to a specification of spatial dependence using a spatially autoregressive model. This analysis extends our understanding of the determinants of hardship and poverty in urban areas; urban policy has hitherto used aggregate, outdated, or proxy measures of income in an insufficiently critical manner, and techniques for measuring spatial dependence and heterogeneity have usually been applied at the regional, rather than intra-urban, scales. The consequence is a limited understanding of the geography and dynamics of income variations within urban areas. The advantages and limitations of the data used here are explored in the light of the results of our statistical analysis, and we discuss our results as part of a research agenda for exploring dependence and heterogeneity in research focusing on the intra-urban geography of deprivation.
Industry is the most important sector in the Chinese economy. To identify the spatial interaction between the level of regional
industrialisation and various factors, this paper takes Jiangsu province of China as a case study. To unravel the existence
of spatial nonstationarity, geographically weighted regression (GWR) is employed in this article. Conventional regression
analysis can only produce `average' and `global' parameter estimates rather than `local' parameter estimates which vary over
space in some spatial systems. Geographically weighted regression (GWR), on the other hand, is a relatively simple, but useful
new technique for the analysis of spatial nonstationarity. Using the GWR technique to study regional industrialisation in
Jiangsu province, it is found that there is a significant difference between the ordinary linear regression (OLR) and GWR
models. The relationships between the level of regional industrialisation and various factors show considerable spatial variability.
Data weaknesses (such as collinearity) reduce the quality of least-squares estimates by inflating parameter variances. Standard regression diagnostics and statistical tests of hypothesis are unable to indicate such variance inflation and hence cannot detect data weaknesses. In this paper, then, we consider a different means for determining the presence of weak data based on a test for signal-to-noise in which the size of the parameter variance (noise) is assessed relative to the magnitude of the parameter (signal). This test is combined with other collinearity diagnostics to provide a test for the presence of harmful collinearity and/or short data. The entire procedure is illustrated with an equation from the Michigan Quarterly Econometric Model. Tables of critical values for the test are provided in an appendix.
According to endogenous growth theory, permanent changes in certain policy variables have permanent effects on the rate of economic growth. Empirically, however, U.S. growth rates exhibit no large persistent changes. Therefore, the determinants of long-run growth highlighted by a specific growth model must similarly exhibit no large persistent changes, or the persistent movement in these variables must be offsetting. Otherwise, the growth model is inconsistent with time series evidence. This paper argues that many AK-style models and R&D-based models of endogenous growth are rejected by this criterion. The rejection of the R&D-based models is particularly strong.
We propose exponentially weighted quantile regression (EWQR) for estimating time-varying quantiles. The EWQR cost function can be used as the basis for estimating the time-varying expected shortfall associated with the EWQR quantile forecast. We express EWQR in a kernel estimation framework, and then modify it by adapting a previously proposed double kernel estimator in order to provide greater accuracy for tail quantiles that are changing relatively quickly over time. We introduce double kernel quantile regression, which extends the double kernel idea to the modeling of quantiles in terms of regressors. In our empirical study of 10 stock returns series, the versions of the new methods that do not accommodate the leverage effect were able to outperform GARCH-based methods and CAViaR models. Copyright The Author 2008. Published by Oxford University Press. All rights reserved. For permissions, please e-mail: journals.permissions@oupjournals.org, Oxford University Press.
Traducción de: An approach to econometries Incluye bibliografía e índice
Sumario: El método estadístico en la interpretación de los hechos económicos -- Distribuciones de frecuencias unidimensionales -- Distribuciones de frecuencias bidimensionales -- Números índices -- Estudio clásico o descriptivo de las series temporales -- La estadística oficial: organización y fuentes -- Fenómenos aleatorios y sucesos -- Probabilidad -- Variables aleatorias y sus distribuciones -- Características de las variables aleatorias -- Algunos modelos de distribuciones de probabilidad de tipo discreto -- Algunos modelos de distribuciones de probabilidad de tipo discreto -- Algunos modelos de distribuciones de probabilidad de tipo continuo -- Distribuciones asociadas a la normal
A bias correction to the Akaike information criterion, AIC, is derived for regression and autoregressive time series models.
The correction is of particular use when the sample size is small, or when the number of fitted parameters is a moderate to
large fraction of the sample size. The corrected method, called AICC, is asymptotically efficient if the true model is infinite dimensional. Furthermore, when the true model is of finite dimension,
AICC is found to provide better model order choices than any other asymptotically efficient method. Applications to nonstationary
autoregressive and mixed autoregressive moving average time series models are also discussed.
In many applications, the objective is to build regression models to explain a response variable over a region of interest under the assumption that the responses are spatially correlated. In nearly all of this work, the regression coefficients are assumed to be constant over the region. However, in some applications, coefficients are expected to vary at the local or subregional level. Here we focus on the local case. Although parametric modeling of the spatial surface for the coefficient is possible, here we argue that it is more natural and flexible to view the surface as a realization from a spatial process. We show how such modeling can be formalized in the context of Gaussian responses providing attractive interpretation in terms of both random effects and explaining residuals. We also offer extensions to generalized linear models and to spatio-temporal setting. We illustrate both static and dynamic modeling with a dataset that attempts to explain (log) selling price of single-family houses.
Estudio sobre la demanda de turismo de naturaleza en Extremadura
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