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Modelo de tendencias para series complejas: caso de estudio tarifas hoteleras
| Resumo: | Resumen El análisis riguroso de datos en turismo es cada vez más común a raíz de las afectaciones sufridas por el covid-19, lo que ha contribuido a identificar trayectorias a partir de datos históricos. En este artículo, se propone una combinación de la teoría de la complejidad y la suavización exponencial para conocer los patrones que ayuden a estimar la estacionalidad y tendencia en las tarifas hoteleras. Para ello, se fragmenta la serie en particiones para explorar la similitud y se aplican cinco métodos de trazado. Los resultados muestran que el gráfico de longitud R, es el único que despliega anti-persistencia, con una saturación en el tiempo n=8, este dato se usa como ciclo de longitud del modelo aditivo de Holt-Winters cuyos parámetros (a=0.36, b=0.78, y=0.67), minimizan el error presentado. Se concluye que la combinación de métodos de análisis numérico permite el ajuste estacional en los datos tarifarios. |
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| Autores principais: | Juárez,Abraham Briones |
| Outros Autores: | Castro,Judith Alejandra Velázquez |
| Assunto: | Tarifas hoteleras anti persistencia minimización |
| Ano: | 2023 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Fundação para a Ciência e Tecnologia |
| Idioma: | espanhol |
| Origem: | SciELO Portugal |
| Resumo: | Resumen El análisis riguroso de datos en turismo es cada vez más común a raíz de las afectaciones sufridas por el covid-19, lo que ha contribuido a identificar trayectorias a partir de datos históricos. En este artículo, se propone una combinación de la teoría de la complejidad y la suavización exponencial para conocer los patrones que ayuden a estimar la estacionalidad y tendencia en las tarifas hoteleras. Para ello, se fragmenta la serie en particiones para explorar la similitud y se aplican cinco métodos de trazado. Los resultados muestran que el gráfico de longitud R, es el único que despliega anti-persistencia, con una saturación en el tiempo n=8, este dato se usa como ciclo de longitud del modelo aditivo de Holt-Winters cuyos parámetros (a=0.36, b=0.78, y=0.67), minimizan el error presentado. Se concluye que la combinación de métodos de análisis numérico permite el ajuste estacional en los datos tarifarios. |
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