Redes neuronales en la modelización econométrica del gasto turístico y la clusterización de perfiles de turistas en las Islas Canarias

Abstract

El gasto turístico ha resultado ser una fuente de ingresos relevante en las economías nacionales. A lo largo de los años se han aplicado varias técnicas en el estudio de esta variable, donde el aprendizaje automático está ganando protagonismo frente a los modelos econométricos. Este trabajo pretende obtener un modelo de predicción del gasto turístico a modo de prueba de concepto basado en redes neuronales, detectando aquellas variables explicativas a la hora de predecir el gasto turístico en las Islas Canarias. Por último, se aprovecharán estas variables explicativas para segmentar los perfiles de turistas empleando técnicas de clusterización con aprendizaje automático

Tourism expenditure has been a relevant revenue stream in national economies. Through the years several techniques have been applied to study this variable, where machine learning is gaining more prominence than econometric models. This project aims to obtain a neural network-based predictive model as a proof of concept to predict tourism expenditure and detect its explanatory variables in Canary Islands. Lastly, these explanatory variables will be used to achieve market segmentation of tourists profiles through machine learning clustering techniques.