@article{García Rodríguez_2017, title={Previsión de llegadas de turismo con un motor de búsqueda de datos en línea: Un estudio de las Islas Baleares}, volume={15}, url={https://ojsull.webs.ull.es/index.php/Revista/article/view/1310}, DOI={10.25145/10.25145/j.pasos.2017.15.064}, abstractNote={<p> </p> <p>Este estudio analiza diferentes temas relacionados con la predicción en el área del revenue management  sobre el número de llegadas turísticas para las Islas Baleares. Específicamente, el estudio utiliza búsquedas de un buscador online (Google Trends) para demostrar su poder predictivo en comparación con los métodos tradicionales. He desarrollado la base de datos en base a dos principales volúmenes de llegadas turísticas, y después he comparado cada modelo con su correspondiente modelo de referencia para descubrir si el indicador de Google Trends puede mejorar la precisión de la predicción. Consecuentemente, el test de causalidad de Granger indicó una causalidad positiva entre las variables indicando unos buenos resultados de la estimación. Además, calculé el porcentaje de error absoluto medio (MAPE) para cada modelo y los resultados mostraron una mejora considerable en los modelos que incluyen Google Trends respecto al modelo de referencia. Los resultados muestran algunas pistas para mejorar la eficiencia de las compañías y realzar la toma de decisiones de los legisladores.</p>}, number={4}, journal={PASOS Revista de Turismo y Patrimonio Cultural}, author={García Rodríguez, Óscar}, year={2017}, month={oct.}, pages={943–958} }