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dc.contributor.advisorNúñez Tabales, Julia M.
dc.contributor.advisorCaridad y Ocerin, José María
dc.contributor.authorSolano Sánchez, Miguel Ángel
dc.date.accessioned2020-06-10T09:44:09Z
dc.date.available2020-06-10T09:44:09Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10396/20149
dc.description.abstractEstos últimos años han supuesto un cambio de paradigma en el sector de alojamientos turísticos. Frente a los convencionales, surgen desde la economía colaborativa nuevos tipos caracterizados como alquileres turísticos. Factores como el auge de internet han permitido a las plataformas peer-to-peer (P2P) como Airbnb o Booking.com, reunir a potenciales clientes y propietarios de estos nuevos tipos de alojamientos de forma masiva. Todo ello revela un interés en la investigación de este nuevo fenómeno, no sólo desde el punto de vista de la incidencia en el sector de alojamientos turísticos, sino también desde los criterios que determinan la estimación del precio de la estancia. Si bien constan numerosos estudios previos acerca de valoración inmobiliaria y de estancias en establecimientos hoteleros, aún son escasos los trabajos referidos a estas nuevas formas de alojamiento, debido a su reciente eclosión como fenómeno. Es por ello que este trabajo tiene como primer objetivo general analizar las causas del crecimiento, composición y consecuencias del alquiler turístico bajo múltiples prismas (internacional, nacional, regional, urbano, etc.). Como segundo, descubrir cuáles son los determinantes de valoración de los alquileres turísticos, para elaborar modelos de estimación del precio diario de la estancia en apartamentos turísticos (AT), viviendas con fines turísticos (VFT) y su conjunto (AT+VFT) mediante el método de precios hedónicos (MPH), y su posterior comparación con modelos elaborados mediante redes neuronales artificiales (RNA), tomando como ámbito de estudio una ciudad referente del turismo internacional en la que el fenómeno del alquiler turístico presenta una fuerte incidencia como Sevilla y utilizando Booking.com como principal fuente de datos. Como objetivos específicos, se presentan analizar la incidencia del fenómeno Airbnb desde un punto de vista bibliométrico, conocer cuáles son los portales web P2P más influyentes a nivel nacional para un posterior análisis de los mismos, así como descubrir las principales causas de éxito y dificultades afrontadas por los alquileres turísticos desde un punto de vista empresarial mediante entrevistas en profundidad a un gerente de AT y a un propietario de varias VFT, respectivamente. Para ello, el presente trabajo se estructura describiendo un análisis del fenómeno a nivel internacional (Capítulo 1), nacional (Capítulo 2), regional andaluz (Capítulo 3), urbano para la ciudad objeto de estudio (Capítulo 4), una revisión de la literatura referente a los métodos de valoración inmobiliarios y de alojamientos turísticos (Capítulo 5), las especificaciones y el análisis de la base de datos obtenida (Capítulo 6), los modelos obtenidos mediante el MPH y RNA así como su comparación (Capítulo 7), los casos de emprendimiento en AT y VFT (Capítulo 8) y, finalmente, las conclusiones extraídas.es_ES
dc.description.abstractThe recent years have brought a paradigm shift in the tourist accommodation sector. Compared to conventional ones, new types characterized as holiday rentals arise from the sharing economy. Factors such as the rise of the Internet have allowed peer-to-peer (P2P) platforms such as Airbnb or Booking.com making that potential clients and owners of these new types of accommodation massively bumping into. That reveals an interest in the research of this new phenomenon, not only approaching from the incidence in the tourist accommodation sector, but also from the criteria that determine the estimation of the holiday rentals’ daily rate. Although there are several previous studies on real estate valuation and hotel’s daily rates estimations, the works referred to these new forms of accommodation are still scarce, due to their recent appearance. Therefore, the present work has as its first main aim to analyse the causes of growth, composition and consequences of holiday rentals phenomenon under various approaches (international, national, regional, urban, etc.). As a second, discover what are the holiday rentals’ valuation determinants, in order to develop models for estimating the daily rate in this accommodation types, legally defined as apartamentos turísticos (AT) (i.e. complex or sets of apartments), viviendas con fines turísticos (VFT) (i.e. touristic dwellings) and its combination (AT+VFT) using the hedonic pricing method (referred as MPH during the present study) and its subsequent comparison with other models based on artificial neural networks (referred as RNA during the present study), selecting as a research field an international tourism baseline city where the holiday rentals phenomenon has experimented a strong impact as Seville and using Booking.com as the main data source. As specific aims, it is presented the incidence analysis of the Airbnb phenomenon from a bibliometric approach, the research on what are the most influential Spanish P2P webs regarding tourist accommodation for a later analysis of them, as well as to discover the main reasons of success and difficulties faced for holiday rentals from a business approach through in-depth interviews with an AT manager and an owner of various VFTs, respectively. To achieve this aims, the present work is structured describing an analysis of the phenomenon at international (Capítulo 1), Spanish (Capítulo 2), Andalusian (Capítulo 3), and urban for the city under study (Capítulo 4) approaches, a literature review regarding real estate and tourist accommodation valuation methodologies (Capítulo 5), the dataset analysis and its specifications (Capítulo 6), the models obtained by MPH and RNA as well as their comparison (Capítulo 7), the entrepreneurship’s cases in AT and VFT (Capítulo 8) and, finally, the conclusions drawn.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Córdoba, UCOPresses_ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.subjectTurismoes_ES
dc.subjectSector turísticoes_ES
dc.subjectAlojamientos turísticoses_ES
dc.subjectAlquileres turísticoses_ES
dc.subjectEstimación de precioses_ES
dc.subjectMétodo de precios hedónicoses_ES
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_ES
dc.subjectEconomía colaborativaes_ES
dc.titleEl sector de apartamentos turísticos. Métodos de valoraciónes_ES
dc.title.alternativeThe tourist apartments sector. Valuation methodses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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