Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries

UNIVERSIDAD DE MÁLAGA Facultad de Comercio y Gestión TESIS DOCTORAL METHODOLOGICAL APPROACH TO EVALUATE THE COMMERCIAL ATTRACTIVENESS OF OUTBOUND MARKETS IN TOURISM. THE CASE OF EUROPEAN COUNTRIES Plácido Sierra Herrezuelo Málaga, 2015 AUTOR: Plácido Sierra Herrezuelo http://orcid.org/0000-0003-1783-9024 EDITA: Publicaciones y Divulgación Científica. Universidad de Málaga Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercialSinObraDerivada 4.0 Internacional: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode Cualquier parte de esta obra se puede reproducir sin autorización pero con el reconocimiento y atribución de los autores. No se puede hacer uso comercial de la obra y no se puede alterar, transformar o hacer obras derivadas. Esta Tesis Doctoral está depositada en el Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga (RIUMA): riuma.uma.es UNIVERSIDAD DE MÁLAGA FACULTAD DE COMERCIO Y GESTIÓN TESIS DOCTORAL Defendida por Plácido Sierra Herrezuelo CertificadoDiploma de Estudios Avanzados en el Área de Conocimiento de Comercialización e Investigación de Mercados, para optar al grado de Doctor. Directoras: Dra. Pilar Alarcón Urbistondo Profesora Titular del Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga. Dra. María del Mar Muñoz Martos Profesora Titular del Departamento de Economía Aplicada (Matemáticas) de la Universidad de Málaga. 5 de octubre de 2015, Málaga, España Facultad de Comercio y Gestión Universidad de Málaga. Av. Francisco Trujillo Villanueva, 1, 29071 Málaga. Universidad de Málaga Facultad de Comercio y Gestión PILAR ALARCÓN URBISTONDO del Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga. MARÍA DEL MAR MUÑOZ MARTOS del Departamento de Economía Aplicada (Matemáticas) de la Universidad de Málaga. CERTIFICAN: Que Don Plácido Sierra Herrezuelo, CertificadoDiploma en Estudios Avanzados en el Área de Conocimiento de Comercialización e Investigación de Mercados, ha realizado en el Departamento de Economía y Administración de Empresas de la Universidad de Málaga, bajo nuestra dirección, el trabajo de investigación correspondiente a su Tesis Doctoral titulada: METHODOLOGICAL APPROACH TO EVALUATE THE COMMERCIAL ATTRACTIVENESS OF OUTBOUND MARKETS IN TOURISM. THE CASE OF EUROPEAN COUNTRIES. Revisado el presente trabajo estimamos puede ser presentado al Tribunal que ha de juzgarlo. Y para que conste a efectos de lo establecido en el artículo 8 del Real Decreto 778/1998, regulador de los estudios de Tercer CicloDoctorado, autorizamos la presentación de esta Tesis en la Universidad de Málaga. Málaga, a 5 de octubre de 2015 Fdo: Pilar Alarcón Urbistondo Fdo: María del Mar Muñoz Martos Para ti, que alguna vez pensaste no estar a la altura de tus sueños. Contenidos Tabla de contenido INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................... 41 PREFACE ...................................................................................................................................... 49 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO .................................................................................................... 57 1.1. SELECCIÓN DEL MERCADO OBJETIVO: CONCEPTO Y CONTEXTUALIZACIÓN .................... 58 1.1.1. Definición del proceso de selección del mercado objetivo ........................................ 58 1.1.2. Selección del mercado objetivo y diseño de la estrategia de marketing ................... 59 1.2. MERCADOS GEOGRÁFICOS COMO OBJETIVOS DEL SECTOR TURÍSTICO ........................... 63 1.3. DETERMINACIÓN DEL ATRACTIVO COMERCIAL DEL MERCADO OBJETIVO....................... 68 1.3.1. Evaluación del atractivo del mercado objetivo .......................................................... 69 1.3.2. Criterios para la medición del atractivo del mercado objetivo .................................. 72 1.4. REVISIÓN DE LA LITERATURA CIENTÍFICA ......................................................................... 76 1.4.1. Evolución histórica de la investigación ...................................................................... 77 1.4.2. Determinación del estado de la cuestión .................................................................. 93 CAPÍTULO 2. OBJETIVOS Y METODOLOGÍA ................................................................................ 107 2.1. OPORTUNIDADES EN LA INVESTIGACIÓN ....................................................................... 107 2.2. OBJETIVOS ...................................................................................................................... 109 2.3. HIPÓTESIS DE TRABAJO ................................................................................................... 111 2.4. METODOLOGÍA ............................................................................................................... 113 2.4.1. Definición y validación del problema de selección .................................................. 115 2.4.2. Tratamiento del riesgo inherente a los mercados emisores .................................... 129 2.4.3. Jerarquización y descripción de alternativas ........................................................... 134 2.4.4. Contrastación empírica ............................................................................................ 148 CAPÍTULO 3. RESULTADOS. ........................................................................................................ 159 3.1. MODELO TEÓRICO PARA LA EVALUACIÓN DEL ATRACTIVO COMERCIAL Y SELECCIÓN DE MERCADOS COMO OBJETIVOS DE MARKETING .................................................................... 160 3.1.1. Construcción del problema ...................................................................................... 161 3.1.2 Obtención de preferencias entre criterios ................................................................ 162 3.2. VALORACIÓN DE MERCADOS A TRAVÉS DEL ESTUDIO DEL COMPONENTE TENDENCIACICLO. .................................................................................................................................... 170 3.2.1. Descomposición del criterio sustancialidad ............................................................. 171 3.2.2. Descomposición del criterio rentabilidad ................................................................ 199 3.2.3. Descomposición del criterio accesibilidad ............................................................... 227 3.2.4. Descomposición del criterio receptibilidad ............................................................. 255 3.3. JERARQUIZACIÓN DE MERCADOS EMISORES Y DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA DE SELECCIÓN ............................................................................................................................. 283 3.3.1. Rankings de los mercados emisores de turistas internacionales ............................. 284 3.3.2. Descripción del problema de selección de mercados emisores .............................. 302 CONCLUSIONES ......................................................................................................................... 309 FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN .................................................................................... 319 CONCLUSIONS ........................................................................................................................... 325 FUTURE LINES OF INVESTIGATION......................................................................................... 335 BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................ 341 ANEXOS ...................................................................................................................................... 359 ANEXO 1. ENTREVISTA A EXPERTOS ...................................................................................... 359 ANEXO 2. PANEL DE EXPERTOS .............................................................................................. 363 ANEXO 3. DESCOMPOSICIÓN DEL CRITERIO SUSTANCIALIDAD ............................................. 365 ANEXO 4. DESCOMPOSICIÓN DEL CRITERIO RENTABILIDAD ................................................. 393 ANEXO 5. DESCOMPOSICIÓN DEL CRITERIO ACCESIBILIDAD ................................................. 421 ANEXO 6. DESCOMPOSICIÓN DEL CRITERIO RECEPTIBILIDAD ............................................... 449 ANEXO 7. MATRICES DE DIFERENCIAS ENTRE PARES DE ALTERNATIVAS .............................. 477 ANEXO 8. GLOSARIO DE ACRÓNIMOS PARA LOS MERCADOS EMISORES .............................. 481 Índice de figuras Figura 1 Ciclo de etapas para el diseño de la estrategia comercial ............................................. 60 Figura 2. Diferentes características para la segmentación del mercado ..................................... 61 Figura 3. Principales características de segmentación para los mercados de consumidores ...... 62 Figura 4. Clasificación del mercado turístico atendiendo a su componente geográfica .............. 67 Figura 5. Contextualización de la etapa de evaluación del atractivo del segmento .................... 70 Figura 6. Factores a tener en cuenta para evaluar a los segmentos de mercado ........................ 72 Figura 7. Criterios para medir el atractivo económico del segmento de mercado ...................... 73 Figura 8. Criterios para medir el atractivo estructural del segmento de mercado ...................... 74 Figura 9. Criterios para la medición del atractivo de un segmento de mercado ......................... 76 Figura 10. Literatura científica que trata la evaluación de los segmentos de mercado ............... 77 Figura 11. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Bryant & Morrison, 1980 ........ 78 Figura 12. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por McQueen & Miller, 1985 ........ 80 Figura 13. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Locker & Perdue, 1992 ........... 81 Figura 14. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Kastenholz, Davis, & Paul, 1999 ..................................................................................................................................................... 82 Figura 15. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Jang, Morrison, & O'Leary, 2002 ..................................................................................................................................................... 86 Figura 16. Procedimiento para obtener el Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo (RMPI) .......................................................................................................................................... 87 Figura 17. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Jang, Morrison, & O'Leary, 2004 ..................................................................................................................................................... 88 Figura 18. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Lee, Morrison, & O'Leary, 2006 ..................................................................................................................................................... 90 Figura 19. Indicadores originales para las que se calculó el Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo ........................................................................................................................ 91 Figura 20. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Shani, Reichel, & Croes, 2012 . 92 Figura 21. Evolución de la temática en la investigación científica ............................................... 94 Figura 22. Evolución de los indicadores utilizados para medir la rentabilidad ............................ 96 Figura 23. Evolución de la medición de la sustancialiad del segmento de mercado ................... 98 Figura 24. Oportunidades en la investigación ............................................................................ 109 Figura 25. Objetivo final y objetivos específicos ........................................................................ 111 Figura 26. Hipótesis a contrastar con la investigación ............................................................... 112 Figura 27. Áreas metodológicas desarrolladas .......................................................................... 114 Figura 28. Etapas en el Proceso Analítico JerárquicoAHP ........................................................ 122 Figura 29. Jerarquía del problema para AHP ............................................................................. 123 Figura 30. Ficha técnica para la obtención de preferencias....................................................... 128 Figura 31. Resumen gráfico de la primera etapa metodológica ................................................ 129 Figura 32. Componentes de una serie temporal ....................................................................... 131 Figura 33. Cálculo de los flujos globales con PROMETHEE ........................................................ 138 Figura 34. Criterios y descripción de los mismos para el mercado turístico europeo ............... 154 Índice de ilustraciones Ilustración 1. Segmentación del turismo internacional por medio de transporte y motivo del desplazamiento ........................................................................................................................... 64 Ilustración 2. Funciones de Preferencia con PROMETHEE ......................................................... 139 Ilustración 3. Mercados/ Alternativas a evaluar su atractivo comercial .................................... 155 Ilustración 4. Modelo teórico para la evaluación del atractivo comercial y selección de mercados ................................................................................................................................................... 161 Ilustración 5. Validación de la descripción de criterios para el mercado turístico internacional en Europa ....................................................................................................................................... 163 Ilustración 6. Preferencias entre criterios tras la primera iteración .......................................... 165 Ilustración 7. Preferencias entre criterios tras la segunda iteración .......................................... 167 Ilustración 8. Preferencias entre criterios tras la tercera iteración ........................................... 168 Ilustración 9. Modelo teórico, descrito y ponderado, para la evaluación del atractivo comercial y selección de mercados emisores de turistas internacionales .................................................... 169 Ilustración 10. Descomposición del criterio sustancialidad de Bélgica ...................................... 171 Ilustración 11. Descomposición del criterio sustancialidad de República Checa ....................... 172 Ilustración 12. Descomposición del criterio sustancialidad de Dinamarca ................................ 173 Ilustración 13. Descomposición del criterio sustancialidad de Estonia ...................................... 174 Ilustración 14. Descomposición del criterio sustancialidad de Irlanda ...................................... 175 Ilustración 15. Descomposición del criterio sustancialidad de Grecia ....................................... 176 Ilustración 16. Descomposición del criterio sustancialidad de España ...................................... 177 Ilustración 17. Descomposición del criterio sustancialidad de Francia ...................................... 178 Ilustración 18. Descomposición del criterio sustancialidad de Italia.......................................... 179 Ilustración 19. Descomposición del criterio sustancialidad de Chipre ....................................... 180 Ilustración 20. Descomposición del criterio sustancialidad de Letonia ..................................... 181 Ilustración 21. Descomposición del criterio sustancialidad de Lituania ..................................... 182 Ilustración 22. Descomposición del criterio sustancialidad de Luxemburgo ............................. 183 Ilustración 23. Descomposición del criterio sustancialidad de Hungría ..................................... 184 Ilustración 24. Descomposición del criterio sustancialidad de Austria ...................................... 185 Ilustración 25. Descomposición del criterio sustancialidad de Polonia ..................................... 186 Ilustración 26. Descomposición del criterio sustancialidad de Portugal .................................... 187 Ilustración 27. Descomposición del criterio sustancialidad de Rumanía ................................... 188 Ilustración 28. Descomposición del criterio sustancialidad de Eslovenia .................................. 189 Ilustración 29. Descomposición del criterio sustancialidad de Eslovaquia ................................ 190 Ilustración 30. Descomposición del criterio sustancialidad de Finlandia ................................... 191 Ilustración 31. Descomposición del criterio sustancialidad de Reino Unido .............................. 192 Ilustración 32. Descomposición del criterio sustancialidad de Noruega.................................... 193 Ilustración 33. Descomposición del criterio sustancialidad de Suecia ....................................... 194 Ilustración 34. Descomposición del criterio sustancialidad de Alemania .................................. 195 Ilustración 35. Descomposición del criterio sustancialidad de Croacia ..................................... 196 Ilustración 36. Descomposición del criterio sustancialidad de Malta ........................................ 197 Ilustración 37. Descomposición del criterio sustancialidad de Bulgaria .................................... 198 Ilustración 38. Descomposición del criterio rentabilidad de República Checa .......................... 199 Ilustración 39. Descomposición del criterio rentabilidad de Dinamarca ................................... 200 Ilustración 40. Descomposición del criterio rentabilidad de Irlanda ......................................... 201 Ilustración 41. Descomposición del criterio rentabilidad de Grecia .......................................... 202 Tabla 22. Descomposición del criterio sustancialidad para Irlanda ........................................... 369 Tabla 23. Descomposición del criterio sustancialidad para Grecia ............................................ 370 Tabla 24. Descomposición del criterio sustancialidad para España ........................................... 371 Tabla 25. Descomposición del criterio sustancialidad para Francia ........................................... 372 Tabla 26. Descomposición del criterio sustancialidad para Italia .............................................. 373 Tabla 27. Descomposición del criterio sustancialidad para Chipre ............................................ 374 Tabla 28. Descomposición del criterio sustancialidad para Letonia .......................................... 375 Tabla 29. Descomposición del criterio sustancialidad para Lituania .......................................... 376 Tabla 30. Descomposición del criterio sustancialidad para Luxemburgo .................................. 377 Tabla 31. Descomposición del criterio sustancialidad para Hungría .......................................... 378 Tabla 32. Descomposición del criterio sustancialidad para Austria ........................................... 379 Tabla 33. Descomposición del criterio sustancialidad para Polonia .......................................... 380 Tabla 34. Descomposición del criterio sustancialidad para Portugal ......................................... 381 Tabla 35. Descomposición del criterio sustancialidad para Rumanía ........................................ 382 Tabla 36. Descomposición del criterio sustancialidad para Eslovenia ....................................... 383 Tabla 37. Descomposición del criterio sustancialidad para Eslovaquia ..................................... 384 Tabla 38. Descomposición del criterio sustancialidad para Finlandia ........................................ 385 Tabla 39. Descomposición del criterio sustancialidad para Reino Unido ................................... 386 Tabla 40. Descomposición del criterio sustancialidad para Noruega ........................................ 387 Tabla 41. Descomposición del criterio sustancialidad para Suecia ............................................ 388 Tabla 42. Descomposición del criterio sustancialidad para Alemania ....................................... 389 Tabla 43. Descomposición del criterio sustancialidad para Croacia .......................................... 390 Tabla 44. Descomposición del criterio sustancialidad para Malta ............................................. 391 Tabla 45. Descomposición del criterio sustancialidad para Malta ............................................. 392 Tabla 46. Descomposición del criterio rentabilidad para República Checa ............................... 393 Tabla 47. Descomposición del criterio rentabilidad para Dinamarca ........................................ 394 Tabla 48. Descomposición del criterio rentabilidad para Irlanda .............................................. 395 Tabla 49. Descomposición del criterio rentabilidad para Grecia ............................................... 396 Tabla 50. Descomposición del criterio rentabilidad para España .............................................. 397 Tabla 51. Descomposición del criterio rentabilidad para Italia .................................................. 398 Tabla 52. Descomposición del criterio rentabilidad para Letonia .............................................. 399 Tabla 53. Descomposición del criterio rentabilidad para Lituania ............................................. 400 Tabla 54. Descomposición del criterio rentabilidad para Luxemburgo ...................................... 401 Tabla 55. Descomposición del criterio rentabilidad para Austria .............................................. 402 Tabla 56. Descomposición del criterio rentabilidad para Polonia .............................................. 403 Tabla 57. Descomposición del criterio rentabilidad para Portugal ............................................ 404 Tabla 58. Descomposición del criterio rentabilidad para Eslovenia ........................................... 405 Tabla 59. Descomposición del criterio rentabilidad para Eslovaquia ......................................... 406 Tabla 60. Descomposición del criterio rentabilidad para Finlandia ........................................... 407 Tabla 61. Descomposición del criterio rentabilidad para Reino Unido ...................................... 408 Tabla 62. Descomposición del criterio rentabilidad para Noruega ............................................ 409 Tabla 63. Descomposición del criterio rentabilidad para Bélgica .............................................. 410 Tabla 64. Descomposición del criterio rentabilidad para Estonia .............................................. 411 Tabla 65. Descomposición del criterio rentabilidad para Francia .............................................. 412 Tabla 66. Descomposición del criterio rentabilidad para Rumanía ............................................ 413 Tabla 67. Descomposición del criterio rentabilidad para Suecia ............................................... 414 Tabla 68. Descomposición del criterio rentabilidad para Alemania ........................................... 415 Tabla 69. Descomposición del criterio rentabilidad para Croacia .............................................. 416 Tabla 70. Descomposición del criterio rentabilidad para Chipre ............................................... 417 Tabla 71. Descomposición del criterio rentabilidad para Hungría ............................................. 418 Tabla 72. Descomposición del criterio rentabilidad para Bulgaria ............................................. 419 Tabla 73. Descomposición del criterio rentabilidad para Malta ................................................ 420 Tabla 74. Descomposición del criterio accesibilidad de Bélgica ................................................ 421 Tabla 75. Descomposición del criterio accesibilidad de República Checa ................................. 422 Tabla 76. Descomposición del criterio accesibilidad de Dinamarca .......................................... 423 Tabla 77. Descomposición del criterio accesibilidad de Alemania ............................................. 424 Tabla 78. Descomposición del criterio accesibilidad de Estonia ................................................ 425 Tabla 79. Descomposición del criterio accesibilidad de Irlanda ................................................. 426 Tabla 80. Descomposición del criterio accesibilidad de Grecia ................................................. 427 Tabla 81. Descomposición del criterio accesibilidad de España ................................................ 428 Tabla 82. Descomposición del criterio accesibilidad de Francia ................................................ 429 Tabla 83. Descomposición del criterio accesibilidad de Italia .................................................... 430 Tabla 84. Descomposición del criterio accesibilidad de Chipre ................................................. 431 Tabla 85. Descomposición del criterio accesibilidad de Letonia ................................................ 432 Tabla 86. Descomposición del criterio accesibilidad de Hungría ............................................... 433 Tabla 87. Descomposición del criterio accesibilidad de Malta .................................................. 434 Tabla 88. Descomposición del criterio accesibilidad de Austria ................................................ 435 Tabla 89. Descomposición del criterio accesibilidad de Polonia ................................................ 436 Tabla 90. Descomposición del criterio accesibilidad de Portugal .............................................. 437 Tabla 91. Descomposición del criterio accesibilidad de Rumanía .............................................. 438 Tabla 92. Descomposición del criterio accesibilidad de Eslovenia ............................................. 439 Tabla 93. Descomposición del criterio accesibilidad de Eslovaquia ........................................... 440 Tabla 94. Descomposición del criterio accesibilidad de Finlandia ............................................. 441 Tabla 95. Descomposición del criterio accesibilidad de Suecia ................................................. 442 Tabla 96. Descomposición del criterio accesibilidad de Reino Unido ........................................ 443 Tabla 97. Descomposición del criterio accesibilidad de Noruega .............................................. 444 Tabla 98. Descomposición del criterio accesibilidad de Lituania ............................................... 445 Tabla 99. Descomposición del criterio accesibilidad de Luxemburgo ........................................ 446 Tabla 100. Descomposición del criterio accesibilidad de Bulgaria ............................................. 447 Tabla 101. Descomposición del criterio accesibilidad de Croacia .............................................. 448 Tabla 102. Descomposición del criterio receptibilidad de Bélgica ............................................. 449 Tabla 103. Descomposición del criterio receptibilidad de República Checa .............................. 450 Tabla 104. Descomposición del criterio receptibilidad de Dinamarca ....................................... 451 Tabla 105. Descomposición del criterio receptibilidad de Alemania ......................................... 452 Tabla 106. Descomposición del criterio receptibilidad de Estonia ............................................ 453 Tabla 107. Descomposición del criterio receptibilidad de Irlanda ............................................. 454 Tabla 108. Descomposición del criterio receptibilidad de Grecia .............................................. 455 Tabla 109. Descomposición del criterio receptibilidad de España ............................................. 456 Tabla 110. Descomposición del criterio receptibilidad de Francia ............................................ 457 Tabla 111. Descomposición del criterio receptibilidad de Italia ................................................ 458 Tabla 112. Descomposición del criterio receptibilidad de Chipre .............................................. 459 Tabla 113. Descomposición del criterio receptibilidad de Lituania ........................................... 460 Tabla 114. Descomposición del criterio receptibilidad de Luxemburgo .................................... 461 Tabla 115. Descomposición del criterio receptibilidad de Hungría ........................................... 462 Tabla 116. Descomposición del criterio receptibilidad de Austria ............................................. 463 Tabla 117. Descomposición del criterio receptibilidad de Polonia ............................................ 464 Tabla 118. Descomposición del criterio receptibilidad de Portugal ........................................... 465 Tabla 119. Descomposición del criterio receptibilidad de Rumanía .......................................... 466 Tabla 120. Descomposición del criterio receptibilidad de Eslovenia ......................................... 467 Tabla 121. Descomposición del criterio receptibilidad de Eslovaquia ....................................... 468 Tabla 122. Descomposición del criterio receptibilidad de Finlandia .......................................... 469 Tabla 123. Descomposición del criterio receptibilidad de Reino Unido .................................... 470 Tabla 124. Descomposición del criterio receptibilidad de Noruega .......................................... 471 Tabla 125. Descomposición del criterio receptibilidad de Letonia ............................................ 472 Tabla 126. Descomposición del criterio receptibilidad de Suecia .............................................. 473 Tabla 127. Descomposición del criterio receptibilidad de Croacia ............................................ 474 Tabla 128. Descomposición del criterio receptibilidad de Malta ............................................... 475 Tabla 129. Descomposición del criterio receptibilidad de Bulgaria ........................................... 476 Tabla 130. Matriz de diferencias entre pares de alternativas para el criterio sustancialidad (miles de viajes al trimestre) ................................................................................................................ 477 Tabla 131. Matriz de diferencias entre pares de alternativas para el criterio rentabilidad (euros/noche) ............................................................................................................................ 478 Tabla 132. Matriz de diferencias entre pares de alternativas para el criterio accesibilidad (miles de salidas al trimestre) .............................................................................................................. 479 Tabla 133. Matriz de diferencias entre pares de alternativas para el criterio receptibilidad (puntos porcentuales) ............................................................................................................................. 480 Tabla 134. Glosario de acrónimos para los mercados emisores ................................................ 481 Introducción Introducción  Página 41  INTRODUCCIÓN La complejidad de un mercado viene determinada no solo por el gran volumen de características comunes que presentan los consumidores que lo componen sino también por los rasgos diferenciadores que existen entre ellos. La consideración de estas diferencias por parte de las organizaciones, para el diseño y desarrollo de la estrategia empresarial, ha provocado la implantación de nuevos enfoques comerciales que huyen del tradicional marketing de masas y se acercan, cada vez más, a entender que se enfrentan a mercados complejos, compuestos por distintos segmentos de consumidores, a los que hay que convencer y satisfacer con los mismos niveles de impacto, gusto y eficiencia. El trabajo con diferentes segmentos de mercado requiere que los gestores presten especial atención hacia aquellos detalles que marcan las diferencias entre los diferentes tipos de consumidores, pues éstas serán las que determinen la adaptación de la estrategia comercial para cada uno de ellos. Sin embargo, ante este reto, las organizaciones empiezan a ser conscientes de sus propias características internas y de los recursos de los que disponen, los cuales, en la mayoría de los casos, les obligarán a elegir a un menor número de segmentos a los que dirigir sus acciones comerciales. En otras palabras, habrán de identificar que segmentos del mercado son los que les ofrecen mejores oportunidades de marketing. A esta tarea o decisión empresarial, se le conoce como selección del mercado objetivo y se enmarca dentro del proceso de diseño de la estrategia comercial. Así, la teoría sugiere que una vez segmentado el mercado y previo a seleccionar aquellos grupos de consumidores que van a ser objetivo de marketing, resulta necesario acometer una etapa de evaluación del atractivo comercial de cada segmento; que ayude a concluir sobre cuáles son las mejores alternativas para cada decisor. De esta manera, aunque el proceso de selección estará influenciado por la subjetividad de la persona que toma la decisión, puesto que dependerá de sus objetivos o preferencias, deberá apoyarse en un procedimiento de evaluación imparcial, robusto y completo. En otras palabras, la medición del atractivo comercial no solo ha de ser objetiva en su cómputo, sino que debe realizarse desde un punto de vista integral, considerando tanto el potencial Preface  Página 49  PREFACE The complexity of a market is determined not only by the huge number of common characteristics that consumers have, but also by the distinctive characteristics that they withhold. The consideration that organizations have of these differences, in the design and development of their business strategy, has led to the introduction of new commercial approaches. These new approaches leave mass marketing behind and focus on what complex markets, integrated by many different segments of customers, are being faced with. Each one of these segments must be targeted with the same levels of efficiency and quality. Targeting different segments of customers requires managers to pay close attention to those small details that will set the distinctive types of customers apart. It will be crucial to have those differences clear when adapting the sales strategy to each of them. Fortunately, organizations are becoming increasingly aware of their internal characteristics and resources, which could force them to reduce the number of segments that will be targeted. In other words, corporations will have to identify what market segments offer the best marketing opportunities. This task or managerial decision is known as selection of the target market and is included in the process of designing the sales strategy. Theory states that, once the market has been segmented, and before selecting the groups of consumers that will be targeted, there is another phase to undertake, to evaluate the commercial attractiveness of the segment. This phase will help corporations to conclude what options suit them better. Thus, although the selection process will inevitably be influenced by the subjectivity of the person who makes the decision, and despite that fact that the person’s aims and preferences will most probably interfere somehow with the selection, it will have to be entrusted that the decision is made after a full, strong and impartial evaluation process. That is to say, the measurement of the commercial attractiveness should not only be impartial in its calculation, but it would also need to be performed from a holistic perspective. Considering both the economic potential and the structure of each segment, the measurement must be solid in the selection of work methodology.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 50 The authors suggest that sustainability and profitability criteria should be employed to exhaustively and accurately measure the commercial attractiveness of a market segment. The mentioned criteria is directly connected with the economic attractiveness of the segment itself. Therefore, a segment would only be sustainable if it is large enough to be worth the investment. Similarly, the monetary value of the segment should be estimated too, to make sure that it is economically attractive. Moreover, authors also mention the importance of the attractiveness of the segment structure. The attractiveness of the structure can be measured using the parameters of accessibility and reachability. In this way, a segment will be considered accessible as long as the service or product offered can be easily accessed by consumers. Likewise, the segment will also be more receptive to those marketing programs that better adapt to their specific needs. Finally, theory states that the risk and the volatility of each segment should also be determined prior to deciding which ones should be targeted. Those segments with higher levels of stability will be the most attractive to the decision makers. Although this phase leads to a more efficient use of resources, and can be considered essential, it is quite often forgotten by tourism companies and members of the scientific community, who base their marketing investigation on the economic factor alone. Tourism presents a clear example of the difficulty that lies in identifying and selecting a segment within all of the coexisting segments in the market. Tourism is a heterogeneous sector where consumers with a wide variety of reasons to travel, can choose from a wide range of products and services, regardless of the purpose of their trip. Nevertheless empirical evidence reveals that geographic criteria is one of the most important factors to consider when segmenting the market, since geographic variables are often linked to the purchase behavior of the customer. The image of the service or product is equally adapted to the specific emotional and cognitive variables of that specific region. On the other hand, the academic studies that offer methodological proposals or tools to evaluate the commercial attractiveness of a tourism market segment are also very limited. The existing studies to date, have provided incomplete and unsubstantial results, which are usually not Preface  Página 51  applicable to many different situations. The elaboration of a method for these adversities is what motivated this research project. Scientific literature has concentrated its efforts on the measurement of the economic potential of the segment, leaving the attractiveness of the segment structure and the purpose of the decision maker, unattended to. This line of investigation started in the 80’s and has presented no major controversies to date. Authors only differ in the evaluation criteria that should be included in order to better reflect such an abstract concept, the concept of the economic attractiveness of the segment. From the beginning, there was consent in using the total number of tourists that composed each segment, to define the Criteria of Substantiality; and using the daily tourism expenditure per person, under equal level of income and marginal costs, to define the Criteria of Profitability. In the new millennium, the need for including the Criteria of Stability in the decisionmaking process was on the table for discussion. Based on the financial theory, it is agreed that a tourism market segment would be less attractive the higher the risk of it resulting unprofitable. In other words, the segment would be less attractive the higher the instability and the volatility. This fact meant an inflexion point in market investigations, and from then on, investigations focused on obtaining indicators on the economic interest that considered the substantiality, the profitability and the stability of a market segment. However, the reality of the industry made one last relevant contribution to scientific literature: seasonality which was accounted as a risk factor to be considered in the selection of the segments that would become part of the marketing strategy. In this way, it is clear that all the contributions to the subject to date, state that the economic attractiveness of a market segment will be clearly determined by the segments capacity to return the investment made to capture it. Despite this, there are other factors that present questions which still remain unknown or are insufficient in their answers. Those factors are: the use of structural criteria such as accessibility or receptiveness, the consideration of the preferences of the decision makers, the degree of superiority or similarity between the alternativeswhich would help to reason with the adequacy of the chosen market, the measurement of the commercial attractiveness itself -regardless of the indicators in a specific destination, and the longitudinal study of the attractiveness –which would allow an analysis of the stability of the different alternatives over time, or even to predict a forecast.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 52 Based on all of the above, the aim of this thesis is to propose a method for the evaluation of the commercial attractiveness of outgoing tourism markets that can also be used as a tool to select the target audience. To achieve this general objective, other more specific objectives must be addressed as well. These specific objectives will define the structure of this thesis, which will be distributed in three main chapters. Chapter one alludes to the theoretical framework. This chapter compiles the statements that the theoretical and scientific literature offer on the matter. The aim of this chapter is to delimit the theoretical principles where the procedures, results and conclusions of this research work, lie. This chapter is the starting point of this investigation and provides the areas of development and practical application of the method at an academic and socioeconomic level. Chapter two includes and explains the objectives and the hypotheses that define this investigation, along with the methodological procedures, and the techniques selected to analyze their outcomes. These would include a multi-criteria decision procedure considering the evaluation and the selection of a target audience from a multidimensional perspective, as the theory suggests. This chapter also includes a description of the scenario selected to perform the empirical contrasting of the method plus the sources of information used. In this research project a total of 28 European countries have been subjected to an evaluation process to determine their commercial attractiveness as international outgoing tourism markets. Chapter three presents the results of all the steps taken in the application of this method and the main results that were obtained in the process, such us: criteria weight, longitudinal study of the risk associated to the different alternatives, and a classification and description of the problems that lie in the selection of the target audience, through a SWOT analysis. With all this, the validity and potential of this method is proven. This method supports the commercial decision-making process within the tourism industry. Besides these three chapters, the most relevant conclusions of this research project are presented at the end of this thesis. Conclusions are shown at an empirical, methodological and Preface  Página 53  conceptual level. The limitations and the difficulties faced are also reflected upon, as well as possible other lines of investigation that might flow from this thesis. Finally, the annexes provide additional information and the bibliographical references of this research project. Capítulo 1. Marco Teórico Capítulo 1Marco Teórico  Página 57  CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO Para comenzar este trabajo, el capítulo inicial, denominado marco teórico, recoge las indicaciones que aporta la literatura científica con el fin de delimitar los principios teóricos sobre los que se asientan los procedimientos, resultados y conclusiones que se presentarán a posteriori. Supone, por tanto, el punto de partida de la investigación y establece el ámbito de desarrollo y posible aplicación práctica tanto para la comunidad académica como en el ámbito económico y social. Con el objetivo de facilitar la comprensión de los conceptos expuestos y mejorar el dinamismo en su lectura, este capítulo se ha dividido en cuatro apartados diferentes. Apartados que recogen los diferentes conceptos teóricos clave para esta tesis y el repaso a lo que la literatura científica ha abordado hasta ahora. El primer apartado plasma qué se entiende por mercado objetivo y la importancia de su selección para el diseño de la estrategia de marketing. Seguidamente, se señalan las similitudes que existen entre estos conceptos teóricos y su aplicación a la realidad del sector turístico, donde, hasta la actualidad, los países, entendidos como mercados emisores de turistas, siguen gozando de gran importancia a la hora de ser escogidos como mercados objetivos para los organismos que operan en dicho sector. En tercer lugar, se pone de manifiesto la necesidad de evaluar el atractivo comercial de estos mercados, como paso previo a su selección y se describen los criterios que la teoría propone para medir dicho atractivo. Finalmente, se presentan los resultados de la búsqueda de bibliografía relevante para esta tesis y se define el estado de la cuestión, que mostrará lo que se ha expuesto sobre este tema de estudio hasta la fecha y que marcará, por tanto, cuáles son las oportunidades o huecos de investigación que no han sido tratados con suficiente profundidad y que han de ser afrontados por esta tesis.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 64 personas durante sus viajes y estancias en lugares diferentes al de su entorno habitual. De la misma manera, un motivo de desplazamiento será turístico si así el consumidor lo considera. Así, la propia realidad del sector hace que éste sea fácilmente divisible en diversos grupos de turistas que respondan a iguales o diferentes características como: actividades realizadas o productos consumidos durante el viaje, los motivos que les han impulsado a iniciarlo, el número de días que permanece fuera de su entorno habitual, pudiendo servir éstos como criterios para su segmentación (Dolnicar, 2002; Fuentes & Sierra, 2014). Las últimas cifras globales del sector sirven para avalar la diversidad del mismo. En el año 2014, las llegadas turísticas internacionales crecieron un 5% respecto al año anterior, alcanzando el record histórico de los 1.133 millones de llegadas (World Tourism Organization, 2015), la disparidad en los gustos y motivos que presentan los turistas para su desplazamiento se evidencia con que solo algo más de la mitad del total se ha realizado por motivos de ocio y vacaciones (53%). Otro ejemplo de dicha disparidad de comportamiento lo encontramos, en cuanto al consumo de producto durante su desplazamiento, sirva como ejemplo que tan solo la mitad ha utilizado el transporte aéreo hasta el destino (54%). Ilustración 1. Segmentación del turismo internacional por medio de transporte y motivo del desplazamiento Fuente: Elaboración propia a partir de World Tourism Organization, 2015. Otro de estos rasgos diferenciadores entre turistas está vinculado con el componente geográfico del viaje (origen del viajero y ubicación del destino). Como se puede observar en los datos oficiales, en Europa, región líder en llegadas internacionales de turistas (581 millones en 2014), solo se producen el 51,3% del total del movimiento internacional a nivel mundial. Aéreo 54% Carretera 39% Ferrocarril 2% Acuático 5% Ocio y vacaciones 53% VFR, Salud, Religión y otros 23% Negocios 14% No especificado 6% Capítulo 1Marco Teórico  Página 65  Tabla 1. Llegadas de turismo internacional por región mundial Llegadas de turistas internacionales (millones) Cuota de mercado (%) Var 2013 2014 2014 14 vs. 13 Europa 566,4 581,8 51,3% 2,7% Asia y Pacífico 249,8 263,3 23,2% 5,4% América 167,5 181,0 15,9% 8,1% África 54,4 55,7 4,9% 2,4% Oriente Medio 48,4 51,0 4,5% 5,4% Total Mundo 1.087 1.133 100,0% 4,3% Fuente: Elaboración propia a partir de World Tourism Organization, 2015. La diversidad geográfica del sector pone de manifiesto que, además de ser una actividad en la que se pueden consumir diferentes tipologías de productos y que incorpora distintos motivos para emprender el desplazamiento, la componente geográfica del mercado resulta de vital importancia para su estudio. La componente geográfica se encuentra ligada con otros factores que, a la postre, determinan comportamientos y consumos turísticos diferenciados (Takeuchi & Porter, 1986; Correia & Crouch, 2004). Por ejemplo: imagen y posicionamiento del destino, comportamientos de compra, satisfacción, procesos de comunicación, etc. Diferentes autores han encontrado que la localización geográfica o país de origen del turista tiende a influenciar en el comportamiento de consumo de productos internacionales (Lee & Lockshin, 2011; Chattalas, Kramer, & Takada, 2008). Esto se debe a la imagen estereotipada que se tiene del lugar desde donde proviene la oferta de consumo en el mercado (Verlegh & Steenkamp, 1999). De la misma manera, el consumo de un destino turístico o de la oferta que en él se encuentre, puede verse afectado por los estereotipos que de aquel se tenga en el mercado emisor. Otros autores mencionan que el componente de país de origen influye en los factores cognitivos y afectivos de la imagen de un destino (Beerli & Martín, 2004). Se ha demostrado que la imagen que en un país se tenga sobre el tipo de alimentación que se lleva a cabo en un destino influye en la intención de visitarlo (Karim & Chi, 2010). Por ejemplo, la imagen de la cocina gourmet  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 66 francesa influye en la asociación de este país con el turismo gastronómico y enológico (Frochot, 2003). Por otro lado se establece que las diferencias culturales entre países, entendidas estas como factores de valor arraigados profundamente en la cultura nacional, influyen en lo que se considera como un consumo adecuado o correcto (Richardson & Crompton, 1988; Wei, Crompton, & Reid, 1989). De esta manera, las diferencias entre países se posicionan como uno de los factores predominantes en la generación de diferentes percepciones sobre qué destinos consumir y cuáles no (Gil Moreno, Beerli Palacio, & De León Ledesma, 2012). En otras palabras, la elección de un destino turístico estará afectada no solo por la imagen estereotipada de este en el mercado de origen, sino también por la cultura de consumo propia de cada país. En la investigación sobre turismo, las diferencias entre países ha llamado mucho la atención de la comunidad científica. El país de origen, ha sido catalogado como uno de los factores que más influyen en la percepción de la imagen de un destino y en el comportamiento de consumo turístico (Pizam & Sussmann, 1995; Bonn, Joseph, & Mo, 2005; McCartney, 2008). Por otro lado, las diferencias en el consumo de vacaciones provocadas por el uso de un idioma diferente también ha sido contrastada (Richardson & Crompton, 1988; Reisinger & Turner, 2002). El hecho de que un mercado emisor hable un idioma diferente va a suponer crear diversas pautas de comunicación. En último lugar, además de la influencia de la nacionalidad y el idioma en la percepción y en los comportamientos de consumo, otros autores han comprobado la relación de ésta con la satisfacción del viaje (Joppe, Martin, & Waalen, 2001; Barutçu, Doğan, & Üngüren, 2011). Las diferencias comportamentales entre localizaciones geográficas de los consumidores, ha hecho que la segmentación del mercado turístico basada en su geolocalización siga siendo hoy día una de las más utilizadas por las empresas para diseñar su estrategia comercial; ya que las diferencias intrínsecas de cada mercado geográfico exigen a las compañías modificar o adaptar su oferta de valor a cada región o país (Porter, 1986; Hassan & Katsanis, 1991). Además, algunos autores han demostrado la capacidad discriminadora del criterio nacionalidad para determinar la conducta del consumidor y del gasto realizado durante su viaje (Oppermann, 1997; So & Morrison, 2004). Capítulo 1Marco Teórico  Página 67  Es por ello que, en el sector turístico, se entiende que a pesar de que los valores, actitudes y comportamientos de los turistas de un mismo país o región puedan variar, las nacionalidades como parte de los factores culturales que afectan al comportamiento del consumidor y entendidas como un sistema de valores basado en experiencias y situaciones vitales comunes (Frazer, 1997), constituyen un nivel de segmentación importante para la posterior adaptación de los productos turísticos y los programas de marketing, que sin duda, satisfarán mejor las diferentes necesidades de los consumidores locales (Zeithmal & Bitner, 2000). A pesar de ello, segmentar el mercado geográfico utilizando únicamente el criterio nacionalidad sería insuficiente para entender la realidad del sector, puesto que existen otros razonamientos, también de carácter geográfico y comunes a todos los países, que caracterizan a cada mercado turístico y ayudan a la interpretación de las diferentes modalidades del mismo que coexisten en la actualidad (World Tourism Organization, 2001). En concreto, la división a nivel geográfico de esta actividad ha de tener en cuenta, además del origen del viajero (nacionalidad, país o región), el lugar (país, región o destino) donde se produce el fenómeno turístico. Figura 4. Clasificación del mercado turístico atendiendo a su componente geográfica Fuente: Elaboración Propia De esta manera y siguiendo esta clasificación, hoy día se habla tanto del mercado doméstico o interno de un país como del mercado emisor. Se entiende por mercado doméstico o interno al compuesto por los viajes realizados por los residentes de una región (o país) dentro de la misma región o país. Por otro lado, se define como mercado emisor al que queda conformado por los Mercado turístico Mercado doméstico o interno Mercado emisor  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 68 viajes realizados por los residentes de una determinada región (o país) en una región o país diferente (World Tourism Organization, 2001). Por tanto, si una organización decide que su estrategia de marketing ha de ir dirigida a los consumidores de la misma región o país donde se localiza, su mercado objetivo será el mercado interno o doméstico de dicho país. En cambio, si una empresa está interesada en captar visitantes de una región o país diferente a la de donde se localiza, su mercado objetivo estará acotado a la totalidad del mercado emisor de esa región o país. Aun así, en el caso de que una organización haya segmentado el mercado turístico y haya decidido que su público objetivo está definido por el mercado emisor de una región o un país, deberá plantearse la siguiente cuestión: ¿todos los mercados emisores provenientes de diferentes regiones o países presentan los mismos niveles de atractivo comercial para mi negocio? Ante esta cuestión surge la necesidad de desarrollar un procedimiento de evaluación del atractivo del mercado, puesto que, de esta manera, será más fácil para las organizaciones identificar cuáles son, de todos ellos, los que realmente presentan unas expectativas comerciales suficientes para que decidan dirigir o adaptar su estrategia de marketing hacia ellos (Ioannides, 1992; Oppermann, 1998; Bowen, 1998; Chandra & Menezes, 2001; Mykletun, Crotts, & Mykletun, 2001; Pyo, 2015). En otras palabras, se simplificará el proceso de selección del mercado objetivo y, por ello ayudará al diseño o adaptación de la estrategia de diferenciación de la organización para cada mercado objetivo seleccionado. 1.3. DETERMINACIÓN DEL ATRACTIVO COMERCIAL DEL MERCADO OBJETIVO Para abordar el concepto del atractivo comercial, el apartado número tres se ha articulado en dos bloques diferentes. En el primero de ellos, se pone de manifiesto la existencia de un paso intermedio entre la segmentación del mercado y la selección del mercado objetivo. En concreto a este se le conoce como evaluación del atractivo comercial del segmento y plantea, la necesidad de medir, bajo criterios objetivos, el atractivo comercial que presenta un segmento de mercado para una organización. Seguidamente, el segundo apartado muestra aquellos criterios específicos que ofrece la teoría, que han de tenerse en cuenta para la evaluación del atractivo del segmento de mercado, y por tanto para su selección final como objetivo de marketing. Capítulo 1Marco Teórico  Página 69  1.3.1. Evaluación del atractivo del mercado objetivo El proceso más conocido de diseño de la estrategia de marketing de una empresa, indica que tras la segmentación del mercado habrá que seleccionar qué partes del mismo son las que se van a convertir en el público objetivo (Smith, 1993; Lambin, 1995; Keegan, 1997; Kotler, Wong, Saunders, & Armstrong, 2005). Sin embargo, la literatura más actual, sugiere que una vez que se ha dividido el mercado, y antes de seleccionar el objetivo, se requiere de un proceso de evaluación del atractivo comercial de cada segmento. Si el fin último de cualquier estrategia de marketing es optimizar el retorno de la inversión llevada a cabo en cualquier segmento de mercado, antes de seleccionarlo habrá que considerar la evaluación de su atractivo (Santesmases Mestre, 1996; Keegan, 1997; Hu & Yu, 2007; McCabe, 2009). De esta manera, la evaluación de los segmentos de mercados se posiciona como crítica para el éxito de la estrategia de marketing. En otras palabras, la evaluación de los segmentos de mercado ha de determinar cuáles son aquellos que ofrecen mejores oportunidades para liderar la consecución de los objetivos comerciales. Por tanto, aunque la decisión sobre a qué segmento de mercado dirigirse siempre tendrá connotaciones subjetivas, puesto que dependerá de los objetivos y recursos disponibles por la organización, de alguna manera, ésta ha de estar apoyada por un procedimiento de evaluación que mida el atractivo que, a priori, ofrece cada mercado y sirva, por tanto, como indicador de las posibilidades de recuperar la inversión a realizar en el mismo (Harrell & Kiefer, 1981; Douglas & Craig, 1983; Cavusgil, 1985; Kale & Sudharshan, 1987; Helsen, Jedidi, & DeSarbo, 1993; Bock & Uncles, 2002). En suma, el proceso de evaluación del atractivo del mercado se posiciona como un paso intermedio entre la segmentación y la selección final del público objetivo de la estrategia de marketing (McCabe, 2009). Por lo que, la secuencia de pasos descrita anteriormente para el diseño de una estrategia de marketing se reescribe, tal y como se muestra en la siguiente figura.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 70 Figura 5. Contextualización de la etapa de evaluación del atractivo del segmento Fuente: Elaboración propia a partir de Jang, Morrison, & O'Leary, 2004. Pero, ¿cómo se evalúa este atractivo? Hasta la actualidad, existe escasez de estudios que recojan datos sobre los razonamientos que utilizan las organizaciones para la evaluación del atractivo de los segmentos de mercado, ni sobre los procedimientos elegidos para la selección final de los mismos. La escasa literatura propone para evaluar el atractivo comercial de un mercado, medir su potencial económico, competitividad y atractivo estructural, y visión, metas y objetivos comerciales de la organización (Heath & Wall, 1992; McKercher, 1995; Lilien & Rangaswamy, 1998; Kotler, Bowen, & Makens, 1999). A pesar de la propuesta teórica realizada por diversos autores, la dificultad a la hora de obtener indicadores lícitos para dichos ámbitos, ha hecho que las publicaciones se hayan dirigido hacia medir, exclusivamente, el potencial económico o la rentabilidad del mercado, utilizando, para aproximarse a este concepto el gasto turístico (Pizam & Reichel, 1979; Perez & Sampol, 2000; Mok & Iverson, 2000; Moufakkir, Singh, Woud, & Holecek, 2004). El uso de esta característica se justifica en que el mercado objetivo ha de cumplir la condición de sustancialidad, que significa que debe ser lo suficientemente grande para ser económicamente viable (Kotler, 1999). Segmentación del mercado Evaluación del atractivo comercial de los segmentos Selección de mercado/s objetivo/s Desarrollo de la estrategia/s de diferenciación Capítulo 1Marco Teórico  Página 71  Por otro lado, un número menor de autores son los que han considerado al riesgo inherente al gasto turístico como un segundo indicador del atractivo económico de un segmento de mercado (Cardozo & Wind, 1985; Board & Sutcliffe, 1991; Jang & Chen, 2008). El riesgo, que influye negativamente en la rentabilidad esperada, según se ha demostrado ampliamente en el campo de las finanzas (Markowitz, 1952; Markowitz, 1959; Board, Sinclair, & Sutcliffe, 1987; Sinclair, 1999), ha sido utilizado por la literatura sobre marketing y comportamiento del consumidor, a través de numerosas definiciones sobre el mismo. Aunque la mayoría de ellas hacen referencia a situaciones propias de la organización o al riesgo asociado a las percepciones del consumidor a la hora de realizar la compra del producto (Grönroos, 2007; Emblemsvag & Kjolstad, 2002; Fuchs & Reichel, 2010), para este trabajo resulta interesante la concepción de riesgo como la posibilidad de que un mercado no pueda alcanzar un determinado nivel de rentabilidad (Cardozo & Wind, 1985).En otras palabras, el riesgo vendrá determinado por la probabilidad de que el gasto turístico generado por un mercado sea bajo o varíe drásticamente en un año o entre diferentes años debido a las fluctuaciones de la demanda. De forma contraria, un segmento de mercado será atractivo si muestra una rentabilidad elevada y estable en el gasto turístico que genera. En cambio, la evidencia empírica muestra que en economía conviven organizaciones que realizan una determinada actividad comercial y no son proveedoras directas de bienes o servicios. Al no existir esta relación directa entre lo que se comercializa y lo que finalmente se suministra, la situación de seleccionar al mercado objetivo se complica. Por ejemplo, la realidad del sector turístico muestra que en él conviven distintos tipos de organismos con diferentes objetivos, como por ejemplo: actividades de intermediación, apoyo a las pequeñas y medianas empresas, sostenibilidad medioambiental, mejorar la distribución temporal y/o espacial de la demanda, etc., (World Tourism Organization, 2007). Por lo tanto, estos factores no pueden ser ignorados cuando se está decidiendo sobre el atractivo de los diferentes segmentos; ya que pueden existir otros componentes de riesgo, no relacionados directamente con los rendimientos financieros, que pueden afectar a la demanda y por tanto, han de ser considerados para la selección del mercado (Baum & Hagen, 1999; Jang, 2004; ColllinsKreiner, Kliot, Mansfeld, & Sagie, 2006; Mansfeld & Winckler, 2008).  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 72 Esta realidad, que se acompleja aún más por los altos niveles de competitividad que existe entre las organizaciones en el sector turístico, pone sobre la mesa la necesidad de proporcionar medidas y procedimientos de evaluación del atractivo de cada uno de los mercados emisores de turistas (World Tourism Organization, 2007). 1.3.2. Criterios para la medición del atractivo del mercado objetivo Tradicionalmente, las teorías del marketing han sugerido que para evaluar a los segmentos de mercado, deben considerarse una serie de factores. En concreto, al medir a los diferentes segmentos de mercado, las compañías deben atender a tres factores: tamaño y crecimiento de los segmentos, atractivo estructural de los mismos y objetivos y recursos de la empresa (Pizam & Reichel, 1979; Porter, 1986; Perez & Sampol, 2000). Figura 6. Factores a tener en cuenta para evaluar a los segmentos de mercado Fuente: Elaboración propia. A. Atractivo económico Para medir el tamaño y el crecimiento del segmento, las organizaciones deberán analizar los datos sobre las ventas, sus tasas de crecimiento y la rentabilidad esperada de dichos segmentos. De esta forma, si un segmento presenta mayores oportunidades de venta, tasas de crecimiento positivas y unos adecuados niveles de rentabilidad esperada presentará un mayor atractivo para la organización. Atractivo económico Atractivo estructural Objetivos y recursos Capítulo 1Marco Teórico  Página 73  Figura 7. Criterios para medir el atractivo económico del segmento de mercado Fuente: Elaboración propia a partir de Morrison, 2002. Para medir el tamaño y el crecimiento de un segmento de mercado, la teoría propone utilizar diferentes criterios: su sustancialidad o rentabilidad y su estabilidad o sostenibilidad (Morrison, 2002; Kotler & Armstrong, 2003). A.1. Sustancialidad o Suficiencia Se presupone que para que un mercado sea grande o viable, ha de tener un volumen de consumidores suficientes para que resulte rentable poder atenderlos (Schiffman & Kanuk, 2010; Kotler, Bowen, Makens, García, & Flores, 2011). En otras palabras, un segmento debería ser el mayor grupo homogéneo posible que merezca la pena atender con un programa de marketing particularizado. Pero además de medir el tamaño del segmento, ha de ser posible estimar qué proporción de éste es factible atraer por la empresa u organización (Hooley & Saunders, 2008) ya que, de otro modo, sería imposible cuantificar su potencial. En tercer lugar, además de conocer el número de consumidores que componen un segmento, es importante estimar el valor monetario del mercado para asegurar que es económicamente prometedor (World Tourism Organization, 2007). Atractivo económico Sustancialidad o Rentabilidad Estabilidad o Sostenibilidad  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 80 Figura 12. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por McQueen & Miller, 1985 Fuente: Elaboración propia a partir de McQueen & Miller, 1985. La importancia de este artículo radica en que fue el primero en utilizar, además de la rentabilidad, los conceptos de accesibilidad y variabilidad, definidos en la literatura como requisitos necesarios para determinar la eficacia del proceso previo de segmentación. En los años 90, apareció la primera investigación que propuso la utilización de un sistema de rankings para evaluar y comparar el atractivo de los diferentes segmentos de mercado encontrados (Locker & Perdue, 1992). En su argumento, los autores justificaron su trabajo debido al hueco de investigación en los artículos anteriores, de un sistema de evaluación global de los segmentos, que acompañase a los procedimientos de segmentación, y que representase, en suma, un indicador de su atractivo comercial. En su estudio, dirigido a los viajeros internacionales hacia Carolina del Norte, por motivos vacacionales, segmentaron a los turistas en función a los beneficios buscados con su viaje a tal destino; logrando determinar que el mercado turístico estaba compuesto por seis grupos de consumidores diferentes. Para evaluar el atractivo de cada segmento y, por ende, conseguir el objetivo que se habían propuesto, consideraron los criterios de sustancialidad y rentabilidad. En concreto, partieron de Medida •Gasto turístico promedio por persona (Rentabilidad). •Intención de regresar al destino (Accesibilidad). •Asociación entre pertenecer a un segmento y mostrar ciertas características demográficas y comportamentales (Heterogeneidad). Método •Descriptivo: cada segmento de mercado fue descrito, de manera independiente, en función a los resultados obtenidos para cada medida del atractivo. •Probabilístico Multivariante: las diferencias entre los segmentos fueron contrastadas a través del análisis de la varianza (ANOVA) y la prueba de independencia (Chi-cuadrado). Capítulo 1Marco Teórico  Página 81  la idea de que un segmento de mercado ha de ser lo suficientemente grande para que éste pueda ser rentable, midiendo el tamaño del mismo por su volumen de consumidores (McCarthy, 1982). Para aproximarse a tales criterios, usaron tres medidas diferentes:  El gasto turístico total del segmento (obtenido como el producto del gasto medio por turista y el tamaño relativo del segmento) como indicador de sustancialidad.  La cuota de noches generadas por el segmento sobre el total de noches generadas del mercado como un segundo hito de sustancialidad.  El gasto turístico promedio por persona y día como indicador de rentabilidad. Figura 13. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Locker & Perdue, 1992 Fuente: Elaboración propia a partir de (ocker & Perdue, 1992. A pesar de proponer por primera vez un sistema de jerarquización global para la determinación del atractivo de cada segmento turístico, sus autores se muestran de acuerdo con la importancia de desarrollar criterios de evaluación más objetivos y cuantificables. Reconocen que su procedimiento carece de precisión y no indica el grado en que un segmento es superior a otro, solo si es superior. De ahí que entre sus futuras líneas de investigación propongan el desarrollo de procedimientos numéricos que evalúen una escala para comparar el atractivo de los diferentes segmentos de mercado (Locker & Perdue, 1992). Medida •Gasto turístico total del segmento (Sustancialidad). •Cuota del segmento sobre el total de noches generadas por el mercado (Sustancialidad). •Gasto turístico promedio por persona y día (Rentabilidad). Método •Jerarquización: todos los segmentos fueron jerarquizados en función a las tres medidas establecidas. •El valor máximo en cada indicador era puntuado con 6 y el mínimo con 1. Para la determinación del atractivo global se recurrió al sumatorio total de los tres indicadores.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 82 El siguiente trabajo que aparece en la literatura acomete una segmentación basada en la satisfacción que el turista manifiesta tener con el destino tras su viaje (Kastenholz, Davis, & Paul, 1999). En esta ocasión, el escenario de la investigación fueron los micro-destinos de turismo rural de las zonas centro y norte de Portugal. De dicha segmentación se obtuvieron cuatro grupos diferentes de consumidores, que fueron evaluados a través de tres indicadores:  Tamaño del segmento (Sustancialidad).  Tamaño medio del grupo que realiza el viaje (Sustancialidad).  Gasto medio diario por persona en el destino (Rentabilidad). El método de evaluación fue similar al propuesto por Locker & Perdue (1992). Con el fin último de elaborar un ranking que comparase el atractivo de cada uno de los segmentos, éstos fueron evaluados y jerarquizados en una escala 1-4, en función del mayor promedio obtenido, para cada uno de los indicadores usados. Figura 14. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Kastenholz, Davis, & Paul, 1999 Fuente: Elaboración propia a partir de Kastenholz, Davis, & Paul, 1999. Medida •Tamaño del segmento (Sustancialidad). •Tamaño medio del grupo que realiza el viaje (Sustancialidad). •Gasto medio diario por persona en el destino (Rentabilidad). Método •Jerarquización: todos los segmentos fueron jerarquizados en función a las tres medidas establecidas. •El valor máximo en cada indicador era puntuado con 4 y el mínimo con 1. Para la determinación del atractivo global se recurrió al sumatorio total de los tres indicadores. Capítulo 1Marco Teórico  Página 83  Sus autores, al presentar el mismo procedimiento de evaluación, vuelven a destacar la necesidad de desarrollar métodos de mayor precisión en la elaboración de jerarquías que puedan determinar el grado en que un segmento es superior a otro. El siguiente artículo que aparece en la literatura, se planteó como objetivo analizar simultáneamente la rentabilidad y el riesgo de cada mercado, a fin de poder obtener una jerarquización del atractivo de los mismos (Jang, Morrison, & O'Leary, 2002). Los autores argumentaron que los mercados en el sector turístico, no están exentos de riesgo y que por tanto el criterio de sustancialidad (Kotler, 1999), no es bastante. Justifican que la sustancialidad de un segmento, que hasta el momento había sido el criterio más usado en la literatura para su evaluación, es igual de importante que el riesgo asociado al mismo. Obviar la relación rentabilidadriesgo supondrá no tener en cuenta que la suficiencia asociada a un mercado podría volverse insignificante si la volatilidad del mismo es alta (Jang, Morrison, & O'Leary, 2002). Bajo esta hipótesis, se plantearon como objetivo, proporcionar una metodología de evaluación del atractivo de un segmento turístico que incluyese los conceptos de rentabilidad y riesgo, de manera conjunta. A través de una investigación dirigida a los viajeros de nacionalidad japonesa, de 18 o más años, que habían realizado un viaje a los Estados Unidos de América o Canadá, por motivos de ocio o vacaciones, en los tres años anteriores o planificaban hacerlo en los dos siguientes, consiguieron segmentarlos, en función a los beneficios buscados con su viaje, en tres grupos de consumidores diferentes. Para la evaluación del atractivo de dichos segmentos, consideraron cuatro medidas que fueron calculadas para tres indicadores: gasto del viaje, gasto del viaje por persona y gasto del viaje por persona y día. Estas cuatro medidas fueron:  Rentabilidad Potencial: los autores argumentan que el término rentabilidad, que se define como la diferencia entre los ingresos y los gastos, aunque es un concepto sencillo de entender, resulta un indicador difícil de obtener.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 84 La literatura, para aproximarse al concepto de ingresos totales generados por un mercado ha utilizado el indicador “gasto total del viajero”. En cambio, la dificultad en la obtención de los gastos imputables a cada uno de ellos (entendiendo como tal, el sumatorio de los costes a los que la organización tiene que incurrir para su captación: desarrollo de producto, infraestructuras, preservación medioambiental, marketing, etc.), complica la utilización del concepto puro de rentabilidad como indicador del atractivo del segmento. Dada esta situación, los autores proponen utilizar el término de rentabilidad esperada, ya que bajo supuestos de iguales niveles de ingresos y costes marginales para todos los segmentos del mercado, se puede utilizar como estimador de la misma los ingresos generados por el mercado, que se pueden aproximar, razonablemente, por el total del gasto turístico desembolsado por el mismo. A mayor gasto turístico, mayores ingresos y, por tanto, mayor será la rentabilidad esperada del segmento de mercado. (Maurice & Thomas, 1999).  Riesgo: literalmente, el riesgo se define como la probabilidad de que un evento desafortunado ocurra. En este estudio, se entendió como riesgo la probabilidad de que un segmento presente una rentabilidad potencial menor que el promedio del mercado turístico. De esta manera, a mayor probabilidad de presentar una rentabilidad potencial baja, mayor será el riesgo o la volatilidad de este segmento. Para medir el riesgo, concepto ampliamente desarrollado en el sector de las finanzas, el hito más utilizado en dicho campo es la desviación estándar del indicador. De esta manera, a menor desviación estándar, menor será la volatilidad esperada del mercado (Brigham & Gapenski, 1988). En este estudio, los autores decidieron medir el riesgo asociado a la rentabilidad potencial del mercado a través del coeficiente de la varianza (CV), que se obtiene al dividir la desviación estándar del indicador por su valor promedio. El CV representa el riesgo relativo por unidad de gasto, y provee una mejor base de comparación cuando los valores promedios no son idénticos (Brigham & Gapenski, 1988). De esta manera, a menor CV, menor volatilidad del mercado y por tanto, menor riesgo asociado al mismo. Capítulo 1Marco Teórico  Página 85   Índice de Rentabilidad ajustada al Riesgo (Riskadjusted Profitability Index; RPI): dado que uno de los objetivos del artículo era definir un indicador que tratase conjuntamente la rentabilidad y el riesgo, los autores evaluaron los diferentes segmentos de mercado utilizando este tercer indicador; que se obtiene del cociente entre el indicador de rentabilidad esperada y su desviación típica. De esta manera, el RPI muestra la rentabilidad potencial del segmento después del riesgo. A mayor RPI, mayor rentabilidad del segmento de mercado considerando el riesgo congénito al mismo. Los resultados de la aplicación del RPI a este estudio reflejaron que no necesariamente un segmento ha de presentar los mejores valores para los tres indicadores utilizados. Sus autores proponen emplear el gasto del viaje o el gasto del viaje por persona, para la evaluación de los mercados a nivel de destino y, en cambio, utilizar el gasto por persona y día, a nivel organizacional; ya que estas pueden adaptar sus ofertas al mercado, ofreciendo un producto y un precio adecuado por sus servicios en cada uno de los segmentos identificados.  Tamaño Relativo del Segmento (Relative Segment Size; RSS): el último indicador utilizado para evaluar el interés comercial de los segmentos en este artículo, se obtiene del producto entre cada uno de los indicadores utilizados para medir la rentabilidad potencial y la probabilidad de que ocurra (tamaño relativo del segmento). Así, un RSS mayor ofrecerá mayores probabilidades de captar determinada rentabilidad esperada. A pesar de la innovación que supuso aproximar el concepto riesgo como indicador de evaluación para el atractivo de los segmentos del mercado, este trabajo no consiguió desarrollar un procedimiento de jerarquización, objetivo y cuantitativo, que determine el grado en que un segmento de mercado es más atractivo que los otros y, por tanto, aportar una herramienta de medición para la toma de decisiones en marketing en referencia a la selección del mercado objetivo.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 86 Figura 15. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Jang, Morrison, & O'Leary, 2002 Fuente: Elaboración propia a partir de Jang, Morrison, & O'Leary, 2002. En esta línea, el siguiente estudio que aparece en la literatura argumenta que ninguna de las publicaciones anteriores habían profundizado en el riesgo más importante al que se enfrenta el sector turístico: la estacionalidad de la demanda o riesgo estacional (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004). Por ello, en su investigación, dichos autores se marcaron como objetivo principal: aportar un procedimiento de evaluación del atractivo de los segmentos de mercados que incorporase el riesgo estacional, tan relacionado con el sector turístico. Su estudio fue dirigido a la población francesa, de 18 o más años, que hubiesen realizado un viaje internacional en los últimos tres años o estuviesen dispuestos a acometerlo en los dos siguientes, y que no hubiese utilizado un paquete turístico; ya que consideraron que éstos presentan unas Medida •Gasto turístico promedio del viaje, del viaje por persona y del viaje por persona y día (Rentabilidad). •Coeficiente de Varianza (CV) del gasto turístico promedio del viaje, del viaje por persona y del viaje por persona y día (Riesgo). •Rentabilidad ajustada al Riesgo (RPI): del gasto turístico promedio del viaje, del viaje por persona y del viaje por persona y día (RentabilidadRiesgo). •Tamaño Relativo del Segmento (RSS): del gasto turístico promedio del viaje, del viaje por persona y del viaje por persona y día (Sustancialidad). Método •Descriptivo: cada segmento de mercado fue descrito, de manera independiente, en función a los resultados obtenidos para cada medida del atractivo. Capítulo 1Marco Teórico  Página 87  pautas de comportamiento en destino totalmente diferentes a los que organizan su viaje de manera independiente. El proceso de segmentación ofreció cuatro grupos de consumidores diferentes en función a las actividades que los entrevistados afirmaron haber realizado o preferir realizar durante su viaje. A continuación, todos estos segmentos fueron sometidos a un proceso de evaluación, donde el indicador utilizado fue el gasto por viaje en el destino (excluyendo los gastos relativos al transporte aéreo). En este sentido, construyen un indicador del potencial del mercado ajustado al riesgo. Para su obtención se siguió el procedimiento que se muestra en la siguiente figura: Figura 16. Procedimiento para obtener el Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo (RMPI) Fuente: Elaboración propia a partir de Jang, Morrison, & O'Leary, 2004. Del análisis de la figura, se concluye que previo a la obtención del indicador final fue necesario, adicionalmente, diseñar otros indicadores parciales que recogiesen el riesgo asociado al gasto y el riesgo asociado al tamaño del segmento del mercado. Se resume a continuación cómo cada uno de los indicadores, mostrados en esta investigación, fueron calculados: Riskadjusted Market Potential Index (RMPI) Riskadjusted Expenditure Index Expenditure Mean Expenditure risk Riskadjusted Segment Size Indez (RSSI) Segment Size Segment Size Risk  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 88 1. Indicador de Gasto ajustado al Riesgo (Risk-adjusted Expenditure Index; REI): que se obtiene del cociente entre el gasto promedio en el destino del segmento de mercado y su desviación estándar, e indica el nivel de gasto relativo por unidad de riesgo. 2. Indicador del Tamaño del Mercado ajustado al Riesgo (Risk-adjusted Segment Size Index; RSSI): se calcula a través del cociente entre el tamaño del segmento (número de personas en cada grupo) y su desviación estándar; obtenida a partir de la variabilidad en la distribución mensual de los individuos a lo largo del año (estacionalidad de la demanda). 3. Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo (Risk-adjusted Market Potential Index; RMPI): finalmente, para conseguir un indicador que considerase simultáneamente el potencial y el riesgo de cada mercado, se calculó el producto entre el REI y el RSSI. El Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo ofrece un valor cuantitativo que, a mayores reflejará un mejor rendimiento del segmento considerando tanto para su potencial como su riesgo asociado. Figura 17. Evaluación del Atractivo del Mercado propuesta por Jang, Morrison, & O'Leary, 2004 Fuente: Elaboración propia a partir de Jang, Morrison, & O'Leary, 2004. Medida •Indicador del Gasto ajustado al Riesgo (REI): del gasto turístico promedio del viaje, excluyendo los gastos de transporte, (RentabilidadRiesgo). •Indicador del Tamaño del Mercado ajustado al Riesgo (RSSI): del tamaño del mercado (SustancialiadEstacionalidad). •Indicador del Potencial del Mercado ajustado al riesgo (RMPI): del gasto y el tamaño del segmento (RentabilidadReisgo; SustancialiadEstacionalidad). Método •Descriptivo: cada segmento de mercado fue descrito, de manera independiente, en función a los resultados obtenidos para cada medida del atractivo. Capítulo 1Marco Teórico  Página 89  Aunque construyen un indicador más complejo y que incorpora el concepto de riesgo estacional, sus autores establecen como posibles líneas de investigación futura explorar este procedimiento de medición para realizar comparativas entre diferentes nacionalidades hacia un mismo destino. La siguiente referencia bibliográfica surge cuando sus autores son conscientes de que en los artículos publicados hasta la fecha ninguno había considerado evaluar la rentabilidad de un segmento de mercado a través del número de noches que genera y el gasto turístico por persona; los dos indicadores más relevantes para medir su rentabilidad (Lee, Morrison, & O'Leary, 2006). Para cubrir este hueco en la investigación, proponen utilizar un método matricial de evaluación denominado: Cartera de Valor Económico (Economic Value Portfolio Matrix). Esta matriz cataloga a los segmentos de mercado en función a las noches generadas en el destino y el gasto medio por persona y día (Stay-Spend Index, SSI). Tabla 2. Economic value portfolio matrix based on the stay-spend index (SSI) Estancia media (Baja= inferior al promedio del Mercado)t Estancia media (Alta= superior al promedio del mercado) Gasto turístico por persona y día (Alto = superior al promedio del mercado) Mercado prioritario Mercado favorable Gasto turístico por persona y día (Bajo= inferior al promedio del Mercado) Mercado de bajo valor Mercado de apoyo Fuente: Elaboración propia a partir de Lee, Morrison, & O'Leary, 2006. De esta manera, en función a los indicadores de gasto promedio por persona y día y estancia media que presente cada segmento de mercado, será clasificado en uno de los cuatro cuadrantes de la matriz: mercado prioritario, mercado favorable, mercado de apoyo o mercado de bajo valor. Por ejemplo: si un segmento de mercado presenta un gasto turístico por persona y día superior  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 96 Aun así, proponen continuar con el razonamiento sobre el coste marginal de que un turista incremente su estancia un día en el destino o en la empresa. En este sentido, argumentan que si los costes marginales asociados a que la demanda incremente su estancia en el destino un día más son elevados (por ejemplo: en términos de servicios adicionales o costes operativos) habrá que focalizar la evaluación del atractivo del mercado basándose en el gasto turístico por día. Por otro lado, cuando los costes marginales asociados a que el turista se quede un día más son bajos, bastaría con centrarse en el gasto turístico total por persona. Adicionalmente, (Lee, Morrison, & O'Leary, 2006), argumentaron que medir el gasto turístico, de manera aislada, sin considerar el número de noches que se generan en el mismo, estaría no incluyendo todo el impacto económico que un segmento de mercado genera en la organización. Por lo que, consideran que se ha incluir el número de noches generadas para obtener un mejor indicador, en términos de eficiencia comercial. Figura 22. Evolución de los indicadores utilizados para medir la rentabilidad Fuente: Elaboración propia B.2. Estabilidad Basado en las teorías provenientes del campo de las finanzas, donde la medición del atractivo de un activo deberá ir acompañada por la cuantificación del riesgo implícito (Maurice & Thomas, 1999) o la probabilidad de no conseguir la rentabilidad esperada del mismo, (Jang, Morrison, & 1980 •Gasto turístico promedio por persona. 2002 •Gasto turístico promedio por persona. •Gasto turístico promedio por persona y día. 2006 •Gasto turístico promedio por persona y día. •Estancia media por persona. 2012 •Gasto turístico promedio por persona. •Gasto turístico promedio por persona y partidas. •Gasto turístico promedio por persona y día. •Gasto turístico promedio por persona, día y partidas. Capítulo 1Marco Teórico  Página 97  O'Leary, 2004), propusieron que, un mercado turístico presentará más riesgo de que acabe no siendo lo suficientemente rentable para una organización cuanto mayor sea la inestabilidad o volatilidad asociada al mismo. Por ello, tales autores decidieron incorporar diferentes procedimientos para medir la rentabilidad asociada a un segmento de mercado turístico. Basándose, de nuevo, en la teoría financiera, propusieron utilizar los indicadores más utilizados en dicho campo de conocimiento. En concreto, enumeraron los siguientes:  Desviación estándar del indicador. De esta manera, a menor desviación estándar, menor será la volatilidad esperada del mercado (Brigham & Gapenski, 1988).  Coeficiente de la Varianza (CV), que se obtiene al dividir la desviación estándar del indicador por su valor promedio. El CV representa el riesgo relativo por unidad de gasto, y provee una mejor base de comparación cuando los valores promedios no son idénticos (Brigham & Gapenski, 1988). De esta manera, a menor CV, menor volatilidad del mercado y por tanto, menor riesgo asociado al mismo. Aunque, aprovechando las oportunidades de investigación hasta el momento, decidieron construir un indicador que midiese, a la vez, la rentabilidad esperada y el riesgo inherente a la misma, para cada segmento de mercado. Así, propusieron utilizar el Indicador de Rentabilidad o Gasto ajustado al Riesgo (RPI o REI), que se obtiene del cociente entre el valor medio de la rentabilidad esperada para un determinado grupo de consumidores (por ejemplo: el promedio del gasto turístico por persona y día) y la desviación típica de dicho indicador. De esta manera, a mayor valor del Indicador de Rentabilidad o Gasto ajustado al riesgo, mayor será la rentabilidad esperada de dicho segmento, una vez que ésta se ha rectificado con la inestabilidad asociada al mismo. Es decir, el mayor valor del Indicador vendrá provocado por un alto valor del promedio del indicador y una escasa desviación típica de la misma. Igualmente, un valor del indicador más bajo implicará menores valores de rentabilidad esperada, bien sea por el escaso valor medio del indicador o bien por la alta volatilidad que presenta la misma entre los consumidores que conforman el segmento.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 98 B.3. Sustancialidad Un mercado ha de ser lo suficientemente grande para que sea rentable (Kotler, 1972). Basándose en esta idea, la mayoría de los autores han utilizado el tamaño del segmento como indicador del atractivo económico del mismo (Bryant & Morrison, 1980; Locker & Perdue, 1992; Kastenholz, Davis, & Paul, 1999; Jang, Morrison, & O'Leary, 2002; Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012). A pesar de que, a priori, no existe controversia entre los autores a la hora de utilizar el tamaño del segmento de mercado (número de consumidores que lo componen) como indicador del potencial económico del mismo, se observan ligeras desavenencias a la hora de si bien utilizar la magnitud absoluta del mismo o bien el peso o porcentaje sobre la totalidad del mercado. De esta manera, mientras que los primeros autores que investigaron sobre esta temática se decantaron por la magnitud absoluta (Bryant & Morrison, 1980; Locker & Perdue, 1992; Kastenholz, Davis, & Paul, 1999), las aportaciones más recientes se decidieron por su valor relativo (Jang, Morrison, & O'Leary, 2002; Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012). Figura 23. Evolución de la medición de la sustancialiad del segmento de mercado Fuente: Elaboración propia. Aun así, (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004) propusieron que, en el sector turístico, el criterio de sustancialiad lleva aparejado, al igual que el de rentabilidad, un riesgo implícito. En concreto, hablaron de riesgo estacional. Idea que fue posteriormente utilizada por (Shani, Reichel, & Croes, 2012). 1980 •Número de personas que componen el segmento. 2002 •Porcentaje del número de personas en el segmento sobre el total de personas del mercado. Capítulo 1Marco Teórico  Página 99  B.4. Estacionalidad Se entiende por estacionalidad a las oscilaciones en la demanda que se producen a corto plazo, entendiendo como tales aquellas cuya duración es inferior a un año, y se repiten periódicamente (World Tourism Organization, 2001; Jang, 2004). Estas fluctuaciones, que pueden estar provocadas por causas tan diversas como la climatología o los periodos vacacionales, suponen de gran importancia para el sector ya que puede afectar directamente al consumo de ciertos productos turísticos. En la literatura científica, la estacionalidad como criterio para medir el atractivo de un segmento de mercado turístico ha sido utilizado por (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012). En ambos artículos, la estacionalidad se midió a traves de la variabilidad del número de consumidores del grupo observada entre los meses de un año natural. Para aproximarse a este concepto, los autores decidieron utilizar la desviación estándar hacia un valor promedio del año. Por lo que, a mayor varianza, mayor riesgo estacional del segmento. Siguiendo las últimas aportaciones realizadas en la investigación, dichos autores decidieron igualmente construir un indicador que midiese, conjuntamente, el tamaño o la sustancialidad del mercado y su riesgo estacional asociado. De esta manera, propusieron utilizar el Indicador del Tamaño del Mercado ajustado al Riesgo (RSSI), que se obtiene del cociente entre el valor promedio del tamaño del mercado (promedio anual) y la desviación típica de los resultados mensuales. De esta manera, a mayor valor del indicador, mayor será la suficiencia del segmento, una vez que ha sido corregido su efecto estacional. Es decir, un valor del indicador más alto implicará mayores valores de suficiencia, bien sea por el gran tamaño anual del mercado o bien por la escasa influencia estacional que este tiene en la empresa o el destino. Por último, hay que comentar que determinados autores utilizaron adicionalmente un indicador único que evaluase el atractivo económico de un segmento de mercado considerando al unísono su rentabilidad y su tamaño (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012). Así, del producto del Indicador de Rentabilidad del Mercado ajustado al Riesgo (RPI) y del Indicador del Tamaño del Mercado ajustado al Riesgo (RSSI), propusieron utilizar el Indicador del Potencial del Mercado ajustado al Riesgo (RMPI) como indicador para medir el atractivo económico de un segmento de mercado.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 100 C. Escuelas de pensamiento La propia evolución de la investigación, donde los artículos que aparecen con posterioridad plantean medidas a los anteriores, hace que se pueda concluir la existencia de una misma línea de investigación, sin confrontación entre autores entre diferentes escuelas o grupos de investigación, que tiene como objetivo aproximar el valor económico esperado de un segmento de mercado turístico para un destino o una organización, a través de otros indicadores más fácilmente observables como el gasto turístico, el tamaño del segmento del mercado, su estabilidad o sostenibilidad y su carga estacional. Los autores que mayor número de artículos han escrito en esta línea, además de ser los que han realizado mayores aportaciones al objeto de estudio han sido los profesores: Alastair M. Morrison, del Departamento de Gestión de la Hospitalidad y el Turismo, en la Universidad de Purdue (Estados Unidos); Joseph T. O’Leary, del Departamento de Ciencias del Ocio, Parques y turismo, de la Universidad A&M de Texas (Estados Unidos) y SooCheong (Shawn) Jang, del Departamento de Gestión de Hoteles, Restaurantes e Instituciones Dietéticas en la Universidad de Kansas (Estados Unidos). Se puede afirmar que de la cooperación entre departamentos vinculados con el turismo de diferentes universidades estadounidenses surgió una escuela con el objetivo de poner sobre la mesa nuevas metodologías que mejoren las ya existentes para el procedimiento de evaluación del atractivo económico de un segmento de mercado. En cambio, hasta la fecha se ha constatado la escasa existencia de artículos o escuelas alternas a la anterior que planteen la necesidad de incorporar metodologías para evaluar el atractivo de los segmentos de mercado, bajo un enfoque no directamente económico, tal y como afirma la teoría. Por ejemplo, no existe evidencia científica de haber utilizado criterios como la receptibilidad de un mercado para su evaluación y, a posteriori, selección como objetivo de la estrategia de marketing. D. Metodologías seleccionadas Como se ha mencionado anteriormente, la evolución en la investigación ha sido clara. Los primeros artículos que aparecen en la escena científica se plantean como objetivo único el lograr dotar al proceso de segmentación del mercado, de unos indicadores que permitan evaluar el Capítulo 1Marco Teórico  Página 101  atractivo económico del mismo, como indicador de la inversión a realizar en cada uno de ellos (Bryant & Morrison, 1980; McQueen & Miller, 1985). Para ello, utilizaron indicadores simples, resultantes de la propia investigación, como por ejemplo: la cuantificación del gasto turístico total del segmento o el tamaño del mismo. Ya en los años 90, los siguientes artículos, en la misma línea de investigación, argumentan la necesidad de implementar un proceso sólido de clasificación de los diferentes segmentos del mercado (Locker & Perdue, 1992; Kastenholz, Davis, & Paul, 1999). Estos autores, para mejorar las aportaciones de los anteriores, proponen que con los indicadores utilizados hasta el momento (tamaño y rentabilidad) se jerarquicen a los grupos de consumidores, y así, obtener un ranking de cuál de ellos es el que ofrece mejor potencial económico. De esta manera, aquel segmento de mercado que obtuviera el valor más alto para cualquier indicador, obtendría el valor máximo en una escala concreta y el resto iría puntuando en orden decreciente. En cambio, el método para la construcción de esos indicadores no garantiza la solidez del procedimiento ni determina las diferencias reales entre grupos. Tal y como los mismos autores reconocen en sus trabajos. Por otro lado, las posteriores aportaciones generarán el debate de si con las medidas utilizadas hasta la fecha es suficiente para determinar el atractivo económico de un segmento de mercado. De esta manera, (Jang, Morrison, & O'Leary, 2002; Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012) deciden apostar por la construcción de indicadores del potencial económico que analicen simultáneamente el tamaño, la rentabilidad y los riesgos inherentes a los mismos: la inestabilidad y la estacionalidad. Para ello, además de utilizar los valores promedios de cada indicador estudiado, decicieron analizar la varianza asociada a la misma como indicador del riesgo o la volatilidad de dichos criterios. Consecuentemente, obtuvieron diferentes indicadores que describían cuál era la situación de cada segmento de mercado. Hasta la fecha, la práctica totalidad de los artículos que han tratado esta temática han intentado proporcionar medidas, bien simples o bien compuestas, que sirvan como indicador del atractivo económico de un segmento de mercado. Siendo, a partir de aquí, cada segmento descrito de manera independiente al resto. Aun así, (Lee, Morrison, & O'Leary, 2006) propusieron un método matricial de comparación entre segmentos de mercado basado en su rentabilidad esperada, medida tanto en términos de gasto como de noches generadas.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 102 Hay que resaltar, que hasta la fecha, las metodologías utilizadas están basadas en la utilización de datos de corte transversal. En otras palabras, no se ha utilizado un procedimiento que incorpore información de corte temporal para obtener el atractivo del segmento turístico. E. Conclusiones Como ya se ha puesto de manifiesto en este trabajo, el llevar a cabo un procedimiento de evaluación del atractivo comercial de los segmentos turísticos que componen el mercado repercute directamente en la eficacia de la estrategia comercial de la organización. En cambio, a día de hoy, las empresas o los destinos siguen seleccionando al público objetivo basándose en criterios subjetivos, sin haber evaluado previamente el atractivo comercial de cada uno de ellos. En otras palabras, siguen sin disponer de instrumentos que les permitan asegurar un determinado nivel de eficiencia comercial. A nivel académico, han sido pocos los estudios que se han planteado el dotar a la comunidad de propuestas metodológicas para acometer dicho proceso de una forma objetiva y robusta. Estando, los realizados hasta la fecha, centrados de manera exclusiva en la evaluación del atractivo económico del segmento y por tanto, dejando de lado la evaluación de su atractivo estructural. Desde las primeras investigaciones, que trataron de proponer criterios para determinar la sustancialidad y la rentabilidad, se ha seguido una misma línea de investigación propositva; por lo que no existen controverias importantes entre los autores que han decidido tratar esta problemática. Así, para medir la sustancialiad del segmento, todos los autores se decantaron por la estimación del número total de turistas que formaban parte de cada grupo, bien en términos absolutos bien en términos relativos sobre el tamaño total del mercado. En cambio, para evaluar la rentabilidad del mismo, la discusión ha sido de mayor índole. A pesar de que existe acuerdo en que la mejor manera de aproximar el criterio es a través del concepto de gasto turístico, mientras que algunos autores utilizan el gasto turístico por salida, otros se decantan por los resultados que les ofrece el gasto turístico por persona y día; argumentando que se ha de incorporar las noches generadas por un segmento en la medición de su rentabilidad. Capítulo 1Marco Teórico  Página 103  A pesar de la aportación que supuso utilizar por primera vez criterios para la medición del atractivo del mercado turístico, los métodos utilizados para la comparación entre segmentos no han ofrecido hasta la fecha una adecuada robustez estadística ni han permitido medir la distancia existente entre los mismos. Por otro lado, otro de los debates importantes se centra en la necesidad de incorporar el concepto de riesgo, inestabilidad o volatilidad de un mercado a la hora de seleccionarlo como objetivo de marketing; ya que un mercado turístico presentará más riesgo de que acabe no siendo lo suficientemente sustancial o rentable cuanto mayor sea la inestabilidad o volatilidad asociada al mismo. Pero además, este riesgo también ha de ser tratado desde un punto de vista estacional; uno de los principales riesgos con los que convive este sector. Finalmente, resaltar que la tendencia descubierta marca el interés de la comunidad científica por construir un único indicador que evalué el atractivo de un segmento de mercado, considerando al unísono todos los criterios a utilizar para ello: el tamaño, la rentabilidad y los riesgos inherentes a los mismos: la inestabilidad y la estacionalidad. Esto abre la puerta a realizar mayores aportaciones a favor del atractivo estructural que sumen a los resultados obtenidos hasta la fecha. La determinación de criterios para evaluar este atractivo así como construir un modelo de evaluación del interés comercial en su totalidad y dotar de un sistema de jerarquización o clasificación que determine las distancias entre los diferentes grupos se convierten en retos a lograr en esta línea de investigación. Capítulo 2. Objetivos y Metodología  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 112  El riesgo inherente a los mercados emisores de turistas puede ser tratado desde un enfoque longitudinal que permita su aislamiento para la mejor toma de decisiones.  El atractivo comercial de los países emisores, entendidos como segmentos del mercado turístico, puede ser medido a través de un valor numérico que permita jerarquizarlos y ayude a su selección como objetivo de marketing. Figura 26. Hipótesis a contrastar con la investigación Fuente: Elaboración propia Existen criterios complementarios a la sustancialidad y a la rentabilidad que permiten mejorar la medición del atractivo comercial de un mercado. Los objetivos del decisor son susceptibles de ser incorporadas al proceso de evaluación. Todos los criterios presentan la misma importancia relativa para determinar la idoneidad de un mercado como emisor de turistas. El riesgo inherente a los mercados emisores de turistas puede ser tratado desde un enfoque longitudinal que permita su aislamiento para la mejor toma de decisiones. El atractivo comercial de los países emisores, entendidos como segmentos del mercado turístico, puede ser medido a través de un valor numérico que permita jerarquizarlos y ayude a su selección como objetivo de marketing. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 113  2.4. METODOLOGÍA Como en toda investigación, esta ha supuesto un camino con diferentes etapas o fases. Si hay que colocar un punto de partida, podríamos decir que éste se situó en el momento en que se empezó a configurar el problema, así como el enfoque a seguir para ello y el final en la contrastación empírica de la solución. Pero, como es habitual, no podemos decir que este trabajo haya seguido un devenir secuencial y lineal. Más bien, podríamos hablar de una espiral en la que resolver algunos hándicaps que nos llevaba a retocar etapas anteriores del estudio y, a su vez, a replantear las propuestas anteriores. Como hemos definido, en primer lugar nos planteamos la importante cuestión de: ¿qué tipo de problema es al que nos estamos enfrentando? La respuesta a la misma no fue fácil de encontrar, puesto que podía responderse desde diferentes puntos de vista. Si el objetivo final es proporcionar un enfoque metodológico que ayude a evaluar el atractivo comercial de un segmento de mercado turístico y contrastarlo empíricamente para demostrar su validez, la respuesta a la pregunta anterior pasa por solventar un problema descriptivo, pero también de jerarquización, clasificación y selección.  Se trata de un problema descriptivo ya que resulta necesaria la construcción de un modelo teórico que ayude a la toma de decisiones relativas a la selección del mercado objetivo. Esto supone la identificación de criterios, la definición de sus unidades de medida, la determinación de las relaciones entre ellos y la incorporación de los objetivos del decisor para la selección final.  También es un problema de jerarquización puesto que dicho enfoque ha de ser contrastar, comparativamente, las diferencias o que existen entre las distintas alternativas para cada uno de los criterios utilizados. Ello requiere la identificación del ámbito de estudio, su segmentación a fin de obtener las alternativas a evaluar y el análisis de las diferencias entre ellas.  Por último, se trata de un problema de clasificación y selección puesto que el objetivo es catalogarlos e identificar el subconjunto de mejores alternativas para ser seleccionadas como objetivos de la estrategia de marketing.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 114 Por otro lado, hay que resaltar, que este problema responde a una perspectiva multidimensional puesto que la literatura recomienda considerar diferentes criterios para evaluar el atractivo del mercado. El hecho de enfrentarse a un problema de evaluación multicriterio va a suponer que, en la mayoría de las ocasiones, no sea posible catalogar siempre a una misma alternativa como la ideal para todos los criterios considerados. En otras palabras, el trabajar con diferentes criterios pone sobre la mesa la necesidad de evaluar a cada uno de ellos con el fin de encontrar las mejores alternativas para nuestro objetivo, consensuando los resultados individuales para cada criterio (Roy, 1981). Bajo este escenario y en base a los objetivos específicos planteados previamente en esta tesis, se procedió a desarrollar el resto de la investigación en la que, desde un punto de vista metodológico, podemos diferenciar cuatro grandes áreas de trabajo aunque todas conforman un bloque común que puede visualizarse en la siguiente figura: Figura 27. Áreas metodológicas desarrolladas Fuente: Elaboración propia Aunque en los siguientes apartados se van a desarrollar cada una de estas fases, a grandes rasgos se pueden describir de la siguiente manera: Construcción y validación del problema de selección Tratamiento del riesgo inherente a los mercados emisores Jerarquización y clasificación de alternativas Caracterización del escenario y contrastación empírica Metodología Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 115   Construcción y validación del problema de evaluación del atractivo comercial de los países emisores, en base a las recomendaciones que proporciona la literatura.  Tratamiento del riesgo de los mercados emisores para obtener valoraciones estables de los mismos en cada criterio.  Jerarquización de los mercados emisores a través de un método que junto a una propuesta de orden, mida la distancia entre ellos y permita describir sus puntos fuertes y débiles facilitando, de esta manera, la selección final.  Selección, búsqueda de fuentes de información, caracterización del mercado turístico y contrastación empírica del método. 2.4.1. Definición y validación del problema de selección El primer paso fue, a partir de la revisión de la literatura, construir un problema teórico que sirviera de soporte a la valoración del atractivo comercial de los mercados emisores. De la revisión literaria se obtienen dos conclusiones importantes acerca de estos criterios para evaluar el atractivo comercial de un segmento turístico. Conclusiones que fueron el punto de partida para el diseño del modelo. En primer lugar, de los cuatro criterios propuestos por la comunidad científica, léase: sustancialidad, rentabilidad, accesibilidad y receptibilidad, solo en los dos primeros se han encontrado propuestas para su medición, siendo las más utilizadas, respectivamente, el tamaño del segmento del mercado y el gasto medio diario por turista (Bryant & Morrison, 1980; McQueen & Miller, 1985; Locker & Perdue, 1992; Kastenholz, Davis, & Paul, 1999; Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Jang & Chen, 2008); encontrándose los demás vacíos de contenido en este sentido. En otras palabras, debíamos construir un modelo que añada criterios que midan el atractivo estructural del mercado. Así se diseña un modelo que recoge, basándose en la literatura, los criterios de sustancialidad y rentabilidad y a propuesta nuestra los criterios de accesibilidad y receptibilidad. Para la validación del modelo y a falta de literatura precedente, se llevó a cabo un Delphi con un grupo de seis expertos.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 116 Por otro lado, queda claro que, si el objetivo final es obtener indicaciones sobre la idoneidad de un mercado para poder seleccionarlo para la estrategia de marketing de una organización, el modelo ha de incorporar, de alguna manera, los objetivos del decisor ya que estos reflejan lo que busca en cada uno de los emisores estudiados. Se abre un debate en la forma en que estos pueden ser incorporados al modelo. En este trabajo se optó por reflejarlo en las ponderaciones de cada criterio a valorar. Los objetivos que cada decisor plantea implican que para alcanzarlo debe buscar mercados con unas características concretas y, además, estas serán unas más importantes que otras. De forma que estos objetivos modelan la importancia de los criterios en los que debemos fijarnos para la búsqueda y valoración de alternativas comerciales. Por ejemplo, si una empresa o destino muestra mayor preferencia por seleccionar como target fáciles de alcanzar con bajos costes comerciales buscará como reflejo los mercados que ofrecen mayores niveles de accesibilidad. En el modelo debe reflejarse esto dotando de mayor importancia a este criterio en su decisión final. Dicha importancia puede quedar reflejada fácilmente a través de un sistema de ponderaciones entre criterios, lo cual hasta la fecha no ha sido contemplado en la literatura científica. La decisión sobre qué segmentos elegir como objetivos de la estrategia de marketing suele ser un proceso que, normalmente, afecta a varias personas disminuyendo así el riesgo de imparcialidad en los juicios de una elección llevada a cabo por un único decisor (Ishizaka & Labib, 2011). De esta manera, ante una decisión grupal surge la necesidad de conseguir la agregación de las preferencias manifestadas individualmente y lograr un consenso entre los participantes (O'Leary, 1993). En el mundo real, este tipo de decisiones se tratan de forma de tormenta de ideas o reuniones presenciales con métodos no formales de decisión. Sin embargo, creemos que la importancia de estas decisiones implica plantearse otros procedimientos más rigurosos. A nuestro parecer, seleccionado el grupo de personas que han de elegir los mercados objetivos, sus propuestas deben trabajarse con métodos cualitativos que velen por la proporcionalidad de las mismas y el consenso final. A este respecto nos inclinamos por recomendar el método cualitativo Delphi. Aunque somos conscientes que para cada caso concreto los decisores deberán reflejar sus propuestas e intereses a modo de ponderaciones, en nuestra investigación, el consenso sobre qué criterios son los más importantes o preferidos a la hora de evaluar el atractivo comercial de un mercado era necesario para poder llevar a cabo la constatación del modelo y del método Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 117  propuesto. Por ello se decidió utilizar de nuevo el método Delphi y usar el grupo de expertos que había validado el modelo para proponer una valoración que recogiera los intereses más generales del sector en la búsqueda de esos mercados emisores. En suma, en esta primera fase dos fueron los retos a conseguir. Por un lado, se ha de construir un modelo teórico que incorpore, por primera vez, criterios referidos al atractivo estructural del segmento de mercado y en segundo lugar, dicho modelo deberá presentar un sistema de ponderaciones que refleje la preferencia del decisor por cada uno de los criterios definidos para la evaluación del atractivo comercial, que van a reflejar los objetivos del decisor en la selección. En nuestro caso los intereses más generales perseguidos por el sector turístico. Como se ha apuntado tanto para la validación del modelo como de las ponderaciones a utilizar hemos recurrido a la técnica cualitativa Delphi. La técnica Delphi ha sido ampliamente utilizada y aceptada para el logro de convergencia de opiniones, solicitadas a expertos en cierta área de conocimiento, de cara a solucionar un problema empírico (Dalkey & Helmer, 1963; Dalkey, 1972). En referencia con el análisis de datos, con el fin de cuantificar el momento en que se ha obtenido el consenso, algunos autores han manifestado que dicho acuerdo se ha de declarar cuando se alcance un cierto porcentaje de concentración de respuestas (Green, 1982; Ulschak, 1983; Miller, 2006). Por otro lado, otros autores se han decantado por utilizar estadísticos de centralidad (media, mediana y moda) y su nivel de dispersión (desviación estándar y rango intercuartílico) para resumir los juicios de los participantes (Hasson, Keeney, & McKenna, 2000). En esta línea, el uso de la mediana basado para una escala tipo Likert ha sido la medida más utilizada en la literatura para representar el consenso entre decisores (Hill & Fowles, 1975; Eckman, 1983; Jacobs, 1996); aunque, se ha demostrado que el uso de la media es igualmente aceptable bajo condiciones de trabajo con una escala de intervalos constantes (Witkins B. , 1984; Murray & Jarman, 1987). Sin embargo, existen autores que manifiestan que estas prácticas por sí solas no garantizan la estabilidad de las respuestas de los decisores, por lo que sugieren utilizar otros procedimientos que controlen dicha consistencia en cada iteración del método (Scheibe, Skutsch, & Schoffer, 1975). Relacionado con estos desafíos, surgen los procedimientos conocidos como Métodos de Análisis de Decisión Multicriterio (Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA). Estos métodos fueron  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 118 desarrollados para ayudar al decisor, adaptándose a su único y personal proceso de elección (Ishizaka & Nemery, 2013). En otras palabras, colocan al decisor en el centro del procedimiento, puesto que incorporan información subjetiva, también conocida como preferencias, y se alejan de los métodos automatizados que siempre ofrecen la misma solución para cada decisor, puesto que no les permiten intervenir en el mismo (Wallenius, y otros, 2008). Dicha subjetividad es lo que precisamente, para nuestro caso, hace que estos modelos sean idóneos para nuestro objetivo. Lejos de sesgar el resultado final lo adecua a una decisión final y concreta, convirtiéndose así en una herramienta útil para la toma de decisiones. Existen diversos MCDA. Aun así, los más utilizados, en función al tipo de problema que solventan, se muestran en la siguiente tabla: Tabla 3. Clasificación de MCDA en función al tipo de problema que solventan Selección Jerarquización Clasificación Descripción AHP AHP AHPSort ANP ANP MAUT/UTA MAUT/UTA UTADIS MACBETH MACBETH PROMETHEE PROMETHEE FlowSort GAIA, FS-GAIA ELECTRE I ELECTRE III ELECTRETri TOPSIS TOPSIS Goal Programming DEA DEA Fuente: Elaboración propia a partir de Ishizaka & Nemery, 2013. Como se ha mencionado, uno de los retos planteados consistía en conocer el peso o la importancia que cada criterio, de los referidos por la literatura, ha de poseer a la hora de evaluar el atractivo comercial de un mercado. Es decir, necesitamos descubrir cómo se jerarquizan los criterios entre sí y obtener un valor numérico que represente la importancia de cada uno de ellos en la toma de decisión final. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 119  Analizando las soluciones ofrecidas por los métodos MCDA, que se muestran en la siguiente tabla, nos encontramos con cuatro métodos que podrían encajar con nuestro problema: MAUT, ANP, MACBETH y AHP. Tabla 4. Requisitos de partida y soluciones ofrecidas por los métodos de MCDA Requisitos de partida Método Solución ofrecida Función de utilidad UTADIS Clasificación con puntuación Comparaciones a pares en una escala de razón AHPSort Clasificación con puntuación Umbrales de preferencia, indiferencia y veto ELECTRE-TRI Clasificación con grado de superioridad por parejas Umbrales de preferencia e indiferencia FLOWSORT Clasificación con grado de superioridad por parejas y puntuaciones Función de utilidad MAUT Ranking completo con puntuación Comparaciones a pares en una escala de razón e interdependencias ANP Ranking completo con puntuación Comparaciones a pares en una escala de intervalo MACBETH Ranking completo con puntuación Comparaciones a pares en una escala de razón AHP Ranking completo con puntuación Umbrales de preferencia, indiferencia y veto ELECTRE Ranking completo y parcial (grado de clasificación por parejas) Umbrales de preferencia e indiferencia PROMETHEE Ranking parcial y completo (grado de preferencias por pareja y puntuaciones) Opción ideal y restricciones Goal Programming Solución factible con puntuación de la desviación Opción ideal y anti-ideal TOPSIS Ranking completo con puntuación de cercanía Sin necesidad de input subjetivo DEA Ranking parcial con puntuación de efectividad Fuente: Elaboración propia a partir de Ishizaka & Nemery, 2013 La elección del primer método, MAUT, necesita de la definición de la función de utilidad para cada criterio, entendida como una representación de la utilidad percibida dado el rendimiento de una alternativa para un criterio determinado. Sin embargo, la construcción de dicha función se complica si existen diferentes alternativas. De esta manera, para situaciones en las que al  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 120 investigador le resulta muy difícil definir la función de utilidad, el Proceso Jerárquico Analítico (Analytic Hierarchy Process, AHP) se posiciona como la mejor alternativa (Saaty, 1977). En este sentido, vimos oportuno el uso de AHP paralelamente a la técnica Delphi, ya que el primero facilita el ordenamiento de las preferencias de los decisores, la obtención de las ponderaciones finales de los criterios para el proceso de decisión y la validación de la consistencia de los resultados mientras que el segundo ordena el proceso de la búsqueda del consenso a través de iteraciones que permiten la revisión de las opiniones manifestadas con anterioridad por los expertos. Se describen a continuación la técnica Delphi y el método AHP utilizados en esta primera fase del proceso metodológico: A. Técnica Delphi Esta técnica se describe como un proceso comunicativo entre diferentes individuos en busca del examen en detalle y la discusión sobre un tema específico relacionado con la consecución de un objetivo final (Ulschak, 1983; Turoff & Hiltz, 1996; Ludwig B. , 1997). El Delphi se caracteriza por utilizar una serie de cuestionarios, distribuidos en diferentes iteraciones, para coleccionar datos del tema objeto de estudio (Dalkey & Helmer, 1963; Dalkey, 1969; Linstone & Turoff, 1975; Lindeman, 1981; Martino, 1983; Young & Jamieson, 2001). Más específicamente, el hecho de utilizar diferentes iteraciones se fundamenta en la permisión a los participantes de reajustar sus juicios manifestados previamente. De esta manera, los resultados de las primeras etapas pueden ser modificados o cambiados sucesivamente, en cada fase, hasta lograr el consenso buscado (Hsu & Sandford, 2007). Teóricamente, el proceso Delphi puede ser continuamente iterado hasta que se determine que se ha alcanzado el acuerdo. Sin embargo, algunos autores determinaron que, en la práctica, tres iteraciones son a menudo suficientes para recolectar la información requerida y alcanzar el objetivo (Cyphert & Gant, 1971; Brooks, 1979; Ludwig B. , 1994; Ludwig B. , 1997; Custer, Scarcella, & Stewart, 1999). Llevar a cabo un estudio Delphi puede consumir mucho tiempo, por lo que resulta necesario definir ámbitos temporales de trabajo. Algunos autores mencionan que, como mínimo, son necesarios 45 días para concluir un estudio basado en esta técnica (Delbecq, Van de Ven, & Gustafson, 1975; Ulschak, 1983; Ludwig B. , 1994) y en relación al tiempo entre iteraciones Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 121  mencionan dejar dos semanas para responder a los decisores en cada ronda (Delbecq, Van de Ven, & Gustafson, 1975). En esta línea, la selección de los decisores se considera el paso más importante del desarrollo de la técnica, ya que está directamente relacionada con la calidad de los resultados (Judd, 1972; Taylor & Judd, 1989; Jacobs, 1996). En la literatura no existen criterios para la selección de estos decisores, aunque algunas autores han mencionado que éstos, en primer lugar, han de estar relacionados de alguna manera o tener experiencia demostrable con el objeto de estudio; seguidamente, han de ser capaces de contribuir de manera útil al proceso; y por último, han de ser flexibles a la hora de revisar sus preferencias iniciales o previas con el propósito de alcanzar el consenso (Oh, 1974; Pill, 1971). En relación a esta última condición otros autores han concluido que no basta con que los decisores sean simplemente conocedores del objetivo de investigación sino que han de estar dispuestos a modificar sus preferencias iniciales (Helmer & Rescher, 1959; Klee, 1972; Oh, 1974). Directamente relacionado con la selección de los participantes entra en cuestión la determinación del número total de decisores. La literatura recomienda que se utilice el mínimo suficiente de éstos que constituyan un panel suficientemente representativo para enjuiciar y procesar la información relativa durante el proceso (Delbecq, Van de Ven, & Gustafson, 1975; Ludwig B. , 1994). Por lo tanto, se puede concluir que no existe consenso en lo relativo al número de participantes óptimo para el método Delphi. Para gestionar mejor los tiempos de trabajo, se propone utilizar las tecnologías de la información (correo electrónico, videoconferencia, etc.). Dichas tecnologías dotan a los decisores de mayores facilidades para participar en el procedimiento puesto que, en primer lugar, el proceso de almacenamiento y procesamiento de datos es mucho más rápido; en segundo lugar, contribuyen al mantenimiento del anonimato de los decisores y; en tercer lugar, permite la rápida retroalimentación para continuar con las siguientes iteraciones (Witkins & Altschuld, 1995). Por otro lado, asegura el anonimato y la confidencialidad de los decisores, lo que implica importantes beneficios para el proceso; reduce los efectos de la posible existencia de un decisor dominante sobre los otros; lo cual sucede a menudo cuando se trabaja con decisiones en grupo (Helmer & Rescher, 1959; Dalkey, 1972; Oh, 1974; Ludlow, 1975; Adams, 2001) y aminora el ruido  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 128 Figura 30. Ficha técnica para la obtención de preferencias Fuente: Elaboración propia Causal. Se trata de cuantificar la importancia relativa de cada criterio para la determinación del atractivo comercial del segmento de mercado. Objetivo de la Investigación Primaria. Recogida para la finalidad específica de este trabajo. Tipo de información Encuesta estructurada e indirecta a panel de expertos. Enfoque de la investigación Cualitativo. Entrevistas realizadas a través de correo electrónico siguiendo la técnica Delphi. Método de investigación La selección de participantes fue realizada bajo juicio del investigador. Seis expertos en marketing y turismo fueron seleccionados finalmente. Elección de los decisores Para cada iteración se concedió un plazo de repuestas de 10 días. El proceso se inició el 15 de mayo del 2015, finalizándose el día 14 de junio del 2015 (40 días en total). Timing de trabajo Para la comparación entre criterios, se utilizó la Escala fundamental de Saaty (1-9) en relación con el Método de Decisión Multi-Criterio seleccionado (AHP) para el tratamiento de la información. Tipo de pregunta Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 129  De forma gráfica, esta primera fase metodológica puede resumirse con la siguiente figura: Figura 31. Resumen gráfico de la primera etapa metodológica Fuente: Elaboración propia. 2.4.2. Tratamiento del riesgo inherente a los mercados emisores Tal y como menciona la literatura, uno de los principales problemas que afectan a los mercados turísticos es que a menudo muestran distintos comportamientos en un mismo año. A este fenómeno se le conoce como estacionalidad o riesgo estacional y es común para la mayoría de destinos y, por tanto, para los proveedores de servicios turísticos que en ellos operan. Así, es común nombrar diferentes temporadas a lo largo de un año, altas y bajas, que hacen alusión a la mayor o menor concentración de turistas en un destino determinado. Dichas temporadas suelen estar relacionadas con factores meteorológicos o sociales que condicionan al comportamiento de la demanda turística, sobre todo para decidir emprender un viaje en un momento particular del año u otro diferente (World Tourism Organization, 1998). El otro gran factor de riesgo a la hora de valorar un mercado son las variaciones irregulares e impredecibles que se producen en la demanda turística. Ambos se aproximan al concepto teórico Definición y validación de criterios •Revisión de la literatura científica. •Validación cualiitativa por expertos a través de la técnica Delphi. Determinación de preferencias •Técnica Delphi para la búsqueda del consenso. •Método AHP para la determinación de los pesos y la consistencia de la decisión. Primera fase metodológica  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 130 de volatilidad del mercado (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004), inversamente relacionado con su atractivo comercial (Schiffman & Kanuk, 2010; Kotler, Bowen, Makens, García, & Flores, 2011). Para incorporar el punto de vista longitudinal que se le quiso dar a esta investigación se buscó la forma de incorporar la técnica descomposición de series temporales. Hasta ahora, cuando se emplean enfoques transversales en la valoración de alternativas se ha trabajado con la construcción de indicadores basados en el cálculo de su valor promedio y su desviación estándar (Jang, Morrison, & O'Leary, 2002; Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Shani, Reichel, & Croes, 2012) con el fin de recoger su estabilidad/inestabilidad de comportamientos. Ese es también nuestro propósito: fijarnos en la tendencia de estos y eliminar en la medida de lo posible los ruidos producidos por las fluctuaciones coyunturales y estacionales. Sin embargo, para este fin observamos que la teoría de descomposición de series temporales podía aportarnos una herramienta más completa y fina. Por lo que antes de tratar los datos proponemos descomponer sus elementos de la serie y seleccionar solo la tendencia de cada mercado como input para su posterior análisis. A. Descomposición de series temporales En concreto, para estudiar en profundidad ambos componentes de riesgo, la estacionalidad y las variaciones irregulares, los investigadores suelen tratar con datos históricos del mercado, normalmente desagregados en meses o trimestres, conformando lo que se conoce como una serie temporal. Ésta no es más que el resultado de la observación, repetida y periódica, a lo largo del tiempo de un criterio. En otras palabras, cada dato de la serie va a estar relacionado con un momento del tiempo y, por ello, su análisis presentará peculiaridades específicas. El análisis de series temporales se puede acometer desde diversas ópticas, que pueden ir desde un mero análisis descriptivo de la evolución de la serie, hasta un análisis exhaustivo y metodológicamente complejo donde se describen, proyectan y predicen los valores futuros de las variables a corto, medio y largo plazo. El enfoque clásico de las series temporales toma como punto de partida la descomposición de la serie en cuatro factores o componentes no directamente observables (Persons, 1919; Yule, 1921; Box, Jenkins, & Reinsel, 1994; Brockwell & Davis, 1995). Esto lleva al supuesto de que cada valor observado de una serie temporal es el resultado de la combinación de estos cuatro factores (Espasa & Cancelo, 1993; Peña, 2005). Estas componentes se definen de la siguiente manera: Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 131  Figura 32. Componentes de una serie temporal Fuente: Elaboración propia.  El componente tendencia (T) en una serie temporal es el movimiento general causado por factores como tendencias económicas, demográficas, comportamentales etc. Se define como la trayectoria a largo plazo que sigue la serie analizada y refleja su movimiento (crecimiento, decrecimiento o estancamiento) que se produce de forma lenta y pausada.  El componente ciclo (C) es un movimiento tipo ola alrededor de la tendencia que puede variar en amplitud y duración, pero a menudo se mantiene durante varios años. A menudo es explicado por oscilaciones de carácter periódico y no regular que suelen mantenerse a medio y largo plazo. Estos movimientos pueden explicarse, por ejemplo, por los ciclos económicos derivados de cambios en la actividad productiva. Para la obtención de la componente cíclica es necesario disponer de un número determinado de ciclos completos. Ante esta dificultad, suele ser común analizarla conjuntamente con la tendencia de la serie, dando lugar a lo que se conoce como componente tendencia-ciclo.  El componente estacional (S) queda definido por los patrones del mercado repetidos en intervalos fijos en un mismo año. En otras palabras, recoge las oscilaciones de la serie Serie Temporal Componente Tendencia Componente Ciclo Componente Estacional Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 132 que se repiten sistemáticamente cada año y que se detectan cuando se observa la serie con periodicidades inferiores a la anualidad. En turismo suele explicarse, a menudo bien por factores meteorológicos (temporadas de verano o de invierno) o bien por factores vacacionales (ocio, festivos, etc.).  El componente error (E) o componente irregular (I) es el componente residual de la serie que no puede ser explicado ni por la tendencia, ni por el ciclo, ni por la estacionalidad. Absorbe las variaciones a muy corto plazo que de forma imprevisible surgen sobre la trayectoria de la serie. También conocido como ruido blanco, recoge los factores aleatorios y erráticos consecuencia de hechos accidentales o no previsibles pero que pueden ser identificados a posteriori (huelgas, catástrofes naturales o climatológicas, inestabilidad política, etc.) Descompuesta la serie, en muchas ocasiones el análisis está encaminado al estudio de unas de las componentes de manera aislada. Las componentes que tienen mayor interés en los estudios sobre turismo son la tendencia y la componente estacional. Por ejemplo, un investigador puede estar interesado en obtener los índices estacionales que representan el efecto estacional de cada periodo estudiado, en estimar los movimientos de la serie a medio y largo plazo (componentes tendencia y ciclo), en estudiar el componente irregular. Existen diferentes procedimientos para la descomposición de la serie temporal, pero uno de los más utilizados es el método de descomposición clásica de la razón de la media móvil, el cual asume que los componentes presentan una relación multiplicativa entre ellos (Peña, Tiao, & Tsay, 2005; World Tourism Organization, 2008): 𝑌𝑡=𝑇𝑡𝐶𝑡𝐸𝑡𝐼𝑡 Donde: 𝑌 es el valor actual de la serie temporal. 𝑇 es el componente tendencia. 𝐶 es el componente ciclo. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 133  𝑆 es el componente estacional. 𝐼 es el componente irregular. 𝑡 es el periodo temporal (normalmente un mes o un trimestre). El mayor uso de un modelo multiplicativo viene justificado porque considera que los componentes estacional e irregular son proporciones agregadas al componente tendencia-ciclo. Es decir, el valor de los primeros va a estar en función del último. En cambio, un modelo aditivo agrega los componentes estacional e irregular de manera independiente al valor de la tendencia y el ciclo. Por otro lado, el uso del método de la razón a la media móvil se justifica por el hecho de que no siempre se encuentra una tendencia determinista (fija durante todo el periodo analizado). De hecho, suele ser muy frecuente encontrar tendencias que vayan cambiando a lo largo del tiempo objeto de estudio y en estos casos, no tendría sentido utilizar funciones matemáticas simples para su estimación, como por ejemplo la regresión lineal (Espasa & Cancelo, 1993; González & Moral, 1995). El método de las medias móviles centradas consiste en sustituir cada valor de la serie por la media aritmética de los 𝑛 valores más cercanos (incluido él mismo): 𝐹𝑡=(𝐴𝑡−𝑛+...+𝐴𝑡+ ...+𝐴𝑡+𝑛)/𝑛 Donde: 𝐹 es el valor predicho. 𝐴 es el valor actual. 𝑡 es un periodo temporal. 𝑛 es el número de periodos de tiempo desplazados.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 134 La serie resultante de aplicar el método de las medias móviles, comúnmente conocida como serie alisada, suaviza los saltos o picos que muestra la serie original, ya que se ha obtenido promediando los valores de esta última y de esta manera, los valores más elevados se verán compensados por los más pequeños y viceversa. Por lo tanto, si la serie presenta un comportamiento estacional, la serie de medias móviles también eliminará dicho efecto estacional. Como consecuencia, una serie de medias móviles de periodo igual al número de observaciones contenidas en cada año constituye una aproximación al producto (bajo hipótesis multiplicativa) de las componentes tendencia y ciclo, ya que al suavizar la serie original se eliminan los componentes estacional e irregular. Para este trabajo, y tras la descomposición de la serie, el análisis se va a centrar en el componente tendencia-ciclo de manera aislada. Este componente, que viene expresado en las mismas unidades de medida que la serie original, por su propia definición representa el valor estable de la serie a largo plazo; criterio que, según la teoría, ha de tenerse en cuenta para la evaluación del atractivo comercial de un mercado (Jang, Morrison, & O'Leary, 2004; Jang & Chen, 2008; Shani, Reichel, & Croes, 2012). Por tanto, para cumplir con el objetivo de esta tesis, deberemos obtener el componente tendencia-ciclo de cada uno de los criterios utilizados para evaluar el atractivo comercial del mercado. 2.4.3. Jerarquización y descripción de alternativas Teniendo en cuenta los logros alcanzados hasta el momento, el siguiente objetivo consistía en buscar un método de análisis que reuniera las siguientes características:  Que ofreciese una jerarquía entre los diferentes mercados emisores que además de un orden simple mostrara la distancia entre ellas, ya que nos interesa conocer no solo si es mejor o peor sino cuánto de mejor o peor son.  Que permitiese incorporar las preferencias del decisor obtenidas en la primera etapa de esta metodología.  Que ayudase al decisor en la selección de mercados emisores como objetivo de la estrategia de marketing, describiendo puntos fuertes y débiles de cada una de las Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 135  alternativas, lo que podrá detallar el diseño de las estrategias específicas para cada mercado. Solo así, podríamos dar respuestas a todas las características que mostraba el problema metodológico al que nos enfrentábamos. Relacionados con estos desafíos, los MCDA ofrecen diferentes métodos que podrían encajar con nuestro objetivo, léanse tablas mostradas en la primera fase metodológica. Finalmente, para este trabajo, se escogió el método PROMETHEE (Preference Ranking Method for Enriches Evaluation) ya que reunía las siguientes particularidades:  Requiere de información adicional muy clara y precisa (umbrales de indiferencia, preferencia y función de preferencia), que puede ser fácilmente obtenida por el decisor.  Ofrece, en exclusividad, rankings parciales y completos mostrando tanto los grados de preferencia por pareja de alternativas para cada criterio, como puntuaciones finales asociadas al ranking completo, que permiten medir las diferencias entre las alternativas a estudiar.  Por último, incorpora el plano GAIA (Geometrical Analisis for Interactive Aid). Este resultado ofrece una descripción gráfica del problema de decisión, enfatizando en los conflictos existentes entre criterios y el impacto de los pesos en la decisión final. En otras palabras, enriquece la comprensión del problema, por lo que facilita se acometa finalmente una correcta decisión. A. PROMETHEE (Preference Ranking Method for Enriches Evaluation) Para la jerarquización y clasificación de alternativas, como se ha comentado se seguirá el método PROMETHEE. Este fue desarrollado en la década de los ochenta para solucionar problemas de jerarquización entre diferentes alternativas (Brans & Vincke, 1985). Pertenece a la familia de los métodos de superación (outranking methods), lo que significa que está basado en comparaciones entre pares de alternativas (Brans & Vincke, 1985; Belton & Stewart, 2002; Figueira, Greco, & Ehrgott, 2005).  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 136 A pesar de que cada vez está siendo más utilizado para resolver problemas de decisión multicriterio, hay que mencionar que dicho método cuenta con ciertas limitaciones relacionadas con la formulación y con la inclusión o exclusión de alternativas del problema. En concreto, PROMETHEE podrá ser utilizado si (De Keyser & Peeters, 1996):  El decisor formula su preferencia entre dos alternativas, para un criterio, en una escala de razón: La función de preferencia 𝑓𝑗 para un criterio 𝑗 devuelve, para la diferencia 𝑑 entre dos alternativas, un valor 𝑓𝑗(𝑑)∈[0,1]. Consecuencia de esto, el decisor es capaz de expresar la magnitud de su preferencia, entre alternativas para un criterio, de acuerdo a un valor real en una escala de razón.  El decisor enuncia la importancia que atribuye a cada criterio en una escala de razón. PROMETHEE requiere de importancias cuantificables entre criterios, pesos, en una escala de razón. En otras palabras, el decisor ha de ser capaz de cuantificar la importancia entre criterios con cierta exactitud.  Los pesos expresan compensaciones entre criterios. Siendo los criterios 𝑖 y 𝑗 con sus pesos 𝜆𝑖 y 𝜆𝑗respectivamente, el decisor ha de estar preparado para intercambiar un descenso de Δ𝑖 en la función de preferencia del criterio 𝑖 por un aumento de (Δ𝑖λ𝑖)/ 𝜆𝑗 en la función de preferencia del criterio 𝑗.  Las diferencias entre alternativas son significativas. Una función de preferencia, en PROMETHEE, transforma una diferencia entre dos alternativas para un criterio en un número real entre 0 y 1. Esto no supone ningún problema para criterios medidos en escala de razón. En cambio, con una escala ordinal o nominal, las diferencias, salvo excepciones muy particulares, no son significativas.  Las posibles diferencias, en un criterio, no pueden ser discordantes. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 137  El concepto de discordancia es considerado una de las razones para utilizar los métodos de superación (Vincke, 1992). El ordenamiento parcial de alternativas que ofrece PROMETHEE I (𝑃𝐼,𝐼𝐼,𝑅) es transitivo, como consecuencia de la ausencia de discordancia. Dado que el ordenamiento parcial refleja las preferencias del decisor hacia las diferentes alternativas, la transitividad no puede darse siempre por sentada.  El decisor conoce con exactitud las consecuencias de añadir o eliminar alternativas al problema (Keyser & Peeters, 1996; Mareschal, De Smet, & Nemery, 2008). Se pueden destacar los siguientes dos efectos:  La posición relativa, en el orden previo, entre dos alternativas puede cambiar si se añade o se elimina una tercera alternativa. Si una alternativa 𝑎𝑖 aparece antes que otra alternativa 𝑎𝑗 en un ranking, significa que el decisor prefiere la primera alternativa a la segunda. Dicha preferencia debe estar basada solamente en las dos alternativas y no depender de la presencia o ausencia de otras. Por tanto, la preferencia del decisor puede verse modificada si se añaden nuevos criterios, o nuevos pesos, pero no por el mero hecho de eliminar o añadir una alternativa adicional.  El ranking final puede verse afectado por añadir o eliminar una alternativa. Esta afirmación parece razonable cuando la mejor alternativa en el ranking es eliminada u otra mejor alternativa se añade al problema. Pero, de manera contraria, cuando se añade o se elimina una alternativa que es dominada por todas las demás o es indiferente al resto, no es razonable llegar a dicha conclusión. Entendidas las limitaciones y consecuencias del uso del método, se puede expresar el problema de la siguiente manera. Siendo 𝐴=(𝑎1, 𝑎2, …, 𝑎𝑛) el conjunto de alternativas a jerarquizar y siendo 𝑓=(𝑓1, 𝑓2, …, 𝑓𝑚) el conjunto coherente de criterios, se puede expresar por 𝑓𝑖(𝑎𝑗) al valor numérico que representa la evaluación de la alternativa 𝑎𝑗 para el criterio 𝑓𝑖 (Vincke, 1992).  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 144 de todos los elementos en la columna correspondiente dividida por el número de alternativas menos uno. De la misma manera, el flujo negativo siempre se mueve entre 0 y 1, por lo que a mayor valor indicará un peor resultado para esta alternativa. 𝜙−(𝑎𝑖)=∑𝜋𝑗𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑛−1 Flujos netos Finalmente, se define el flujo neto de una alternativa como la diferencia entre el flujo positivo y el flujo negativo. Este ha de ser maximizado ya que representa el balance entre la fortaleza y la debilidad de la alternativa para los criterios utilizados. Así, será un valor entre -1 y 1 que cuanto mayor sea se puntuación indicará que mejor será la alternativa. Matemáticamente se puede expresar de la siguiente manera: 𝜙 (𝑎𝑖)=𝜙+ (𝑎𝑖)− 𝜙− (𝑎𝑖) Para la correcta interpretación de estos flujos, PROMETHEE ofrece diferentes herramientas. Entre ellas destacan: el Ranking PROMETHEE I y el Ranking PROMETHEE II. PROMETHEE Ranking I Este ranking representa una clasificación parcial puesto que está basado en los flujos positivos y negativos, y se interpreta de la siguiente manera:  Una alternativa tiene una mejor clasificación que otra si sus flujos globales positivos y negativos de la primera son simultáneamente mejores a los de la segunda. Si esto ocurre, dicha alternativa deberá aparecer primero tanto en el eje positivo y como en el negativo.  De manera análoga, una alternativa tendrá peor clasificación que otra si las puntuaciones en ambos flujos son inferiores de forma simultánea.  Dos alternativas son incomparables si una de ellas puntúa mejor en el flujo positivo y peor en el flujo negativo o viceversa. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 145   Dos alternativas son indiferentes si tienen idénticos flujos positivos y negativos. Matemáticamente, se pueden expresar las relaciones (𝑆+,𝐼+) y (𝑆−,𝐼−) como los dos órdenes predeterminados que se inducen por los flujos positivos y negativos (Brans & Mareschal, 2005), de la siguiente manera:  El flujo positivo de una alternativa 𝑎𝑖 superpone al flujo positivo de una alternativa 𝑎𝑗: 𝑎𝑖𝑆+𝑎𝑗↔𝜙+ (𝑎𝑖)> 𝜙+ (𝑎𝑗)  El flujo positivo de una alternativa 𝑎𝑖 y el flujo positivo de una alternativa 𝑎𝑗 son indiferentes: 𝑎𝑖𝐼+𝑎𝑗↔𝜙+ (𝑎𝑖)= 𝜙+ (𝑎𝑗)  El flujo negativo de una alternativa 𝑎𝑖 superpone al flujo negativo de una alternativa 𝑎𝑗: 𝑎𝑖𝑆−𝑎𝑗↔𝜙− (𝑎𝑖)< 𝜙− (𝑎𝑗)  El flujo negativo de una alternativa 𝑎𝑖 y el flujo negativo de una alternativa 𝑎𝑗 son indiferentes: 𝑎𝑖𝐼−𝑎𝑗↔𝜙− (𝑎𝑖)= 𝜙− (𝑎𝑗) Las preferencias, indiferencias e incomparabilidades entre alternativas en dicho ranking se pueden resumir de la siguiente manera:  La alternativa 𝑎𝑖 es preferida a la alternativa 𝑎𝑗 si: 𝑎𝑖𝑃𝑎𝑗↔[𝑎𝑖𝑆+𝑎𝑗 Y 𝑎𝑖𝑆−𝑎𝑗] Ó [𝑎𝑖𝑆+𝑎𝑗 Y 𝑎𝑖𝐼−𝑎𝑗] Ó [𝑎𝑖𝐼+𝑎𝑗 Y 𝑎𝑖𝑆−𝑎𝑗]  La alternativa 𝑎𝑖 y la alternativa 𝑎𝑗 son indiferentes si: 𝑎𝑖𝐼𝑎𝑗↔[𝑎𝑖𝐼+𝑎𝑗 Y 𝑎𝑖𝐼−𝑎𝑗]  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 146  La alternativa 𝑎𝑖 es incomparable a la alternativa 𝑎𝑗 si: 𝑎𝑖𝐽𝑎𝑗↔[𝑎𝑖𝑆+𝑎𝑗 Y 𝑎𝑗𝑆−𝑎𝑖] Ó [𝑎𝑗𝑆+𝑎𝑖 Y 𝑎𝑖𝑆−𝑎𝑗] Donde se entiende P por preferencia global, I por indiferencia global y J por incomparabilidad global. PROMETHEE Ranking II Por su parte, este segundo ranking se basa en los flujos netos de manera exclusiva y concluye con un ranking completo de las alternativas; quedando estas clasificadas desde la mejor a la peor. B. Plano GAIA (Geometrical Analysis for Interactive Aid) El Plano GAIA es una representación en dos dimensiones del problema de decisión construido. Éste contiene todos los aspectos que componen el problema: las alternativas, los criterios y las preferencias del investigador (pesos y umbrales). Este método permite una representación visual del problema de decisión usando los flujos netos de cada criterio obtenidos por PROMETHEE. Consideremos la matriz 𝜙 que contiene los flujos netos de cada criterio para todas las alternativas del problema de decisión (Mareschal & Brans, 1988): Φ= ( 𝜙1(𝑎1)𝜙2(𝑎1)⋯ 𝜙𝑗(𝑎1)⋯ 𝜙𝑞(𝑎1) 𝜙1(𝑎2)𝜙2(𝑎2)⋯ 𝜙𝑗(𝑎2)⋯ 𝜙𝑞(𝑎2) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝜙1(𝑎𝑖)𝜙2(𝑎𝑖)⋯ 𝜙𝑗(𝑎𝑖)⋯ 𝜙𝑞(𝑎𝑖) ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 𝜙1(𝑎𝑛)𝜙2(𝑎𝑛)⋯ 𝜙𝑗(𝑎𝑛)⋯ 𝜙𝑞(𝑎𝑛) ) Esta matriz aunque presenta similitudes con la matriz de preferencias, ya que cada fila representa a una alternativa y cada columna a un criterio, contiene información adicional sobre las preferencias del decisor, ya que incorpora las funciones de preferencia y sus parámetros. Con el fin de representar dicha información, el decisor puede hacer uso del método GAIA (Brans & Mareschal, 1994). Las alternativas se representarán por puntos, denominadas como 𝛼𝑖 con las coordenadas 𝛼𝑖: (𝜑1(𝑎𝑖), ⋯, 𝜑𝑗(𝑎𝑖), ⋯, 𝜑𝑞(𝑎𝑖),) en un espacio de 𝑞 dimensiones. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 147  Para representar gráficamente esta matriz en dos dimensiones, el método GAIA utiliza una técnica estadística denominada análisis de componentes principales (PCA). Para este propósito, la matriz de varianzas-covarianzas de nuestro problema, denominada como 𝐶, se obtiene en primer lugar. Dicha matriz se corresponde con la siguiente relación: 𝑛𝐶=Φ𝑇Φ Donde Φ𝑇 denota la trasposición de Φ y 𝑛 es un número entero positivo. De esta manera, se extraen dos vectores propios, denominados como 𝑢 y 𝑣, que se corresponden con los de mayor autovalor 𝜆1 y 𝜆2. Estos dos autovalores son ortogonales entre sí (𝑢⊥𝑣) y definen el mejor plano, al que se denomina plano GAIA, el cual se usa para la proyección de los puntos 𝛼𝑖 asegurándose la menor pérdida de información posible (Mareschal & Mertens, 1990; Brans & Mareschal, 1994; Mareschal & Mertens, 2003). La cantidad de información retenida en dicho plano se especifica por el parámetro delta. Por definición, este plano es el único que mantiene la máxima cantidad de información posible después de que la proyección ha sido realizada. La cantidad de información preservada se puede calcular como sigue: 𝛿=𝜆1+𝜆2 ∑𝜆𝑗 𝑞 𝑗=1 Las coordenadas de A𝑖, las proyecciones de los puntos 𝛼𝑖, en el plano GAIA serán: {𝑢𝑖=𝛼𝑖𝑇𝑢 𝑣𝑖=𝛼𝑖𝑇𝑣 Donde 𝛼𝑖𝑇denota la traspuesta de𝛼𝑖, 𝛼𝑖 la i-ésima fila de Φ En dicho plano, la posición de las alternativas reflejan al investigador, de alguna manera, las similitudes entre ellas: las más cercanas, las más similares. Aun así, hay que mencionar que las similitudes vendrán determinadas por los umbrales de preferencia e indiferencia fijados previamente.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 148 Adicionalmente, cada criterio 𝑓𝑗 será proyectado en el plano GAIA considerando cada eje de criterio tal y como sigue: 𝑒𝑗:(0,0,…,1,0,…,0),𝑗=1,2,…,𝑞 El ángulo entre las proyecciones de dos criterios es una medida de similitud o conflicto entre ellos. A menor ángulo, mayor será la similitud entre criterios. De forma contraria, el ángulo será grande si los criterios están en conflicto, dado el conjunto de datos. Por otro lado, la longitud de las proyecciones que representan a los criterios determinará el poder discriminante o de diferenciación como función de los datos. A mayor diferencia entre alternativas en el criterio, mayor longitud de la flecha. Dicho poder discriminante dependerá también de los umbrales (a mayor umbral de indiferencia, menor será el poder discriminante del criterio) y de las ponderaciones definidas. Finalmente, la información relativa a los pesos escogidos por el decisor se puede añadir proyectando el vector de pesos 𝑤=(𝑤1,…,𝑤𝑞). Obteniéndose, el vector 𝐷=(𝑤𝑢,𝑤𝑣). Éste, comúnmente denominado como bastón de decisión, representa las prioridades del decisor ya que se corresponde con la arquitectura de pesos fijada con anterioridad. Más concretamente, si la proyección de una alternativa sobre el bastón de decisión es más alta, será mejor. Sin embargo, como se trata solo de un plano bidimensional, dicha proyección conlleva cierta pérdida de información que puede provocar que dicho plano no sea exacto; por lo que el ranking obtenido por dicha proyección puede presentar diferencias al mostrado por PROMETHEE II. 2.4.4. Contrastación empírica Para la contrastación empírica del modelo teórico desarrollado para la evaluación del atractivo comercial de un mercado turístico, se escogió como escenario a Europa, debido a su histórico liderazgo como la primera región mundial emisora de turistas internacionales. Las principales características de este mercado, así como las fuentes secundarias oficiales relacionadas con el mismo se describen en los siguientes epígrafes. Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 149  A. Cifras y tendencias del mercado turístico europeo Durante las últimas décadas, el turismo ha experimentado una continua expansión y diversificación, convirtiéndose en uno de los sectores económicos de mayor envergadura. Así, en 2014, los ingresos por turismo internacional, entendidos como las ganancias que se generan en los países de destino por gasto en alojamiento, manutención, transporte interior, ocio, compras y otros bienes y servicios, crecieron en los destinos de todo el mundo, a nivel agregado. En este escenario, Europa goza tradicionalmente de un posicionamiento privilegiado tanto como destino favorito a nivel mundial como por ser un emisor de primer nivel. En el viejo continente, las llegadas de turistas internacionales aumentaron un 3% en el año 2014, un resultado que representa un crecimiento de 15 millones con respecto a 2013 y lo que supuso alcanzar los 582 millones de turistas internacionales en términos absolutos. Manteniéndose como región más visitada del mundo, con un 51% del total de llegadas internacionales. Igualmente desde la perspectiva de ingresos Europa, que representa el 41% del total de los ingresos por turismo internacional, se registró el mayor crecimiento hasta alcanzar los 383.000 millones de euros. Esto supone hablar de un crecimiento en términos relativos de más del 3,6% y seguir ocupando el primer lugar como región turística (World Tourism Organization, 2015). Tabla 7. Previsiones para el turismo internacional en Europa 2020-2030 Llegadas de turistas internacionales (millones) Cuota de mercado (%) Var. Media Acumulada 2020 2030 2030 2010-2030 Europa del Norte 72 82 11,0% 1,8% Europa Occidental 192 222 29,8% 1,8% Europa Oriental 137 176 23,7% 3,1% Europa Meridional 219 264 35,5% 2,3% Total Europa 620 744 100,0% 2,3% Fuente: Elaboración propia a partir de World Tourism Organization, 2011. Por otro lado, las previsiones para el mercado turístico europeo parecen ser optimistas. Se pronostica que las llegadas de turistas internacionales a destinos europeos crecerán hasta los 620 millones en 2020 y hasta los 744 millones de llegadas en 2030; lo que supone hablar de un crecimiento medio anual del 2,3% para el periodo 2010-2030 (World Tourism Organization, 2011).  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 150 Los mercados emisores de turismo internacional se han concentrado tradicionalmente, en gran medida, en las economías avanzadas. Sin embargo, gracias al aumento de los niveles de renta disponible, muchas economías emergentes han experimentado un elevado crecimiento en los últimos años, como por ejemplo los países de la Europa Central y del Este o Asia. Aun así, Europa también es conocida como la mayor región emisora de turismo internacional del mundo, ya que genera más de la mitad de las salidas de turistas internacionales (50,8%) a nivel mundial (World Tourism Organization, 2015). En la siguiente tabla se muestra la comparativa entre regiones mundiales como emisoras de turismo internacional: Tabla 8. Clasificación de regiones mundiales por volumen de salidas de turistas internacionales Salidas de turistas internacionales (millones) Cuota de mercado (%) Var Mercado 2013 2014 2014 14 vs. 13 Europa 559,8 575,0 50,8% 2,7% Asia y el Pacífico 253,5 267,9 23,7% 5,7% Américas 176,4 189,2 16,7% 7,3% Oriente Medio 35,2 37,0 3,3% 5,1% África 32,1 33,2 2,9% 3,4% Origen no especificado 29,6 30,4 2,7% 2,7% Total Mundo 1.086,6 1.132,7 100,0% 4,2% Fuente: Elaboración propia a partir de World Tourism Organization, 2015. Respecto a los países que más gastan en turismo internacional, en 2014 volvemos a encontrar representación europea entre los diez primeros. En concreto: Alemania, que se sitúa como tercer mercado que mayor nivel de ingresos genera, mostró un incremento del 1% hasta los 92.000 millones de dólares norteamericanos. Reino Unido subió una posición hasta el cuarto lugar, con un gasto de casi 58.000 millones de dólares (+4%) y Francia creció un 11% e Italia también presentó resultados positivos (+7%). Fuera del top 10, otros mercados europeos que presentaron tasas de crecimiento de dos dígitos fueron: Noruega, Suecia, España y República Checa (World Tourism Organization, 2015). A pesar de ello, China, que en 2013 ya se situaba a la cabeza del ranking por gasto en turismo internacional, amplió su liderazgo alcanzando el récord de casi 165.000 millones de dólares en turismo internacional (resaltar que el gasto turístico chino en el extranjero se ha multiplicado exponencialmente en las últimas dos décadas; representando en la actualidad el 13% del total Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 151  mundial). En 2014, la diferencia de gasto entre China y Estados Unidos, país que ocupa el segundo lugar en este ranking se amplió en 54.000 millones de dólares; a pesar del incremento del 6% mostrado por el segundo (World Tourism Organization, 2015). Tabla 9. Mercados con mayor gasto turístico internacional a nivel mundial Gasto por turismo internacional (miles de millones de dólares norteamericanos) Variación Mercado 2013 2014 14 vs. 13 1 China 128,6 164,9 28,2% 2 Estados Unidos 104,1 110,8 6,4% 3 Alemania 91,4 92,2 0,9% 4 Reino Unido 52,7 57,6 9,3% 5 Federación Rusa 53,5 50,4 -5,8% 6 Francia 42,9 47,8 11,4% 7 Canadá 35,2 33,8 -4,0% 8 Italia 27,0 28,8 6,7% 9 Australia 28,6 26,3 -8,0% 10 Brasil 25,0 25,6 2,4% Fuente: Elaboración propia a partir de World Tourism Organization, 2015. B. Fuentes estadísticas oficiales Para poder obtener información significativa de cada uno de los países emisores de turistas internacionales que componen el mercado turístico europeo forzosamente deberíamos recurrir al uso de fuentes secundarias oficiales del mercado. El uso de este tipo de fuentes presenta, entre otras, las siguientes ventajas para este trabajo:  Permiten la comparabilidad de la información para todas las alternativas a evaluar.  Abarcan mayor temporalidad facilitando el análisis longitudinal de la información. Como se ha referido previamente, la evaluación del atractivo económico de un segmento de mercado requiere del estudio del riesgo asociado al mismo. Dicho riesgo determinará la posibilidad de que un mercado no pueda alcanzar un nivel determinado para los criterios utilizados en dicha evaluación (Cardozo & Wind, 1985). Así, a mayor riesgo menor atractivo comercial del segmento.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 152 Por su relación con el sector turístico, para este trabajo se ha decidido utilizar un concepto dual de riesgo (tal y como se detalla más adelante). De esta manera, un mercado será menos atractivo si presenta mayores índices de inestabilidad y/o mayores índices de estacionalidad (Jang & Chen, 2008). Ello requería del uso de fuentes de información que ofreciesen datos desagregados por meses o trimestres y en un plazo de tiempo considerable. Además debía ofrecer información relativa a todos los países que conforman el mercado europeo para facilitar la comparabilidad de los resultados. De las diferentes alternativas que barajamos (Organización Mundial del TurismoOMT, Organización para la Cooperación y Desarrollo EconómicoOCDE, Banco Mundial, Fondo Monetario Internacional-FMI, etc.), tan solo Eurostat ofrecía un desglose de la información válido para nuestro objeto de estudio. Eurostat es la oficina de estadísticas de la Unión Europea, localizada en Luxemburgo, fue creada en 1953 y, hoy en día, forma parte de la Comisión Europea de Empleo, Asuntos Sociales, Habilidades y Movilidad Laboral. El papel originario de Eurostat fue suministrar estadísticas tanto para otras Direcciones Generales, como para la propia Comisión y otras instituciones europeas con el fin de implementar y analizar políticas comunitarias. Sin embargo, con el paso de los años, se ha convertido en una apuesta clave para la construcción de sociedades más democráticas basadas en estadísticas sólidas, fiables y objetivas que permitan obtener información de alta calidad tanto a nivel europeo, como comparativo entre países y regiones de la zona. El conseguir una información de tal nivel de calidad y comparabilidad requirió de la cooperación con los Institutos Nacionales de Estadísticas y con otros organismos y autoridades nacionales responsables de estadísticas en cada país. De esta manera, surgió el Sistema Estadístico Europeo (SEE) que, además de proporcionar estadísticas comparables a nivel de Europa, ha empezado a armonizarse con otros ámbitos estadísticos. Es por ello, que a fecha de hoy, también coopera con otras organizaciones internacionales como la OCDE, la ONU, el Fondo Monetario Internacional y el Banco Mundial. Por último, hay que mencionar que Eurostat mantiene una política de fomento de libre reutilización de sus datos. Todos los datos estadísticos, los metadatos, el contenido de las páginas Capítulo 2Objetivos y Metodología  Página 153  web u otras herramientas de difusión, publicaciones oficiales y otros documentos publicados en su sitio web, salvo excepciones debidamente indicadas, pueden ser reutilizadas sin ningún pago o licencia por escrito, siempre que:  Se mencione la fuente como Eurostat.  Cuando la reutilización implique modificaciones en los datos, esto debe quedar claro para el usuario final de la información. En su portal oficial (ec.europa.eu/eurostat), dicha fuente de información ofrece un árbol de navegación de datos donde se pueden encontrar:  Tablas, que ofrecen una selección de los datos más importantes, mejorando la facilidad de su obtención y la interpretación de los mismos.  Bases de datos, que contienen toda la gama de datos publicados disponibles en Eurostat. Éstos se presentan en tablas multidimensionales con diversas características susceptibles de selección y además, son compatibles con los principales formatos de exportación de datos. Ambas opciones se organizan de acuerdo a nueve temas estadísticos, a saber: Estadísticas Generales y Regionales; Economía y Finanzas; Población y Condiciones Sociales; Industria, Comercio y Servicios; Agricultura, Ciencias Forestales y Pesca; Comercio Internacional; Transporte; Medio ambiente y Energía; Ciencia y Tecnología. Tras la navegación por las diferentes temáticas, en busca de los datos necesarios para el proceso de contrastación empírica del modelo, decidimos describir los criterios para la evaluación del atractivo comercial de los mercados turísticos tal y como se muestra a continuación.  Sustancialidad: número de viajes internacionales, de una o más noches, emitidos por cada país.  Rentabilidad: gasto turístico promedio por viaje internacional y pernoctación de cada mercado.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 256 Receptibilidad de República Checa La serie original del criterio receptibilidad para República Checa permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el tercer trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,85 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el tercer trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 85% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 95. Descomposición del criterio receptibilidad de República Checa Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 4,50% de personas que participan en turismo internacional. República Checa 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 257  Receptibilidad de Dinamarca Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población danesa muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 1,45 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 45% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 96. Descomposición del criterio receptibilidad de Dinamarca Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Dinamarca se promedian en el 12,86% de personas que han realizado un viaje internacional. Dinamarca 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 258 Receptibilidad de Alemania Alemania, a lo largo del periodo analizado, muestra un mayor repunte estacional en el criterio receptibilidad durante el tercer trimestre del año. En concreto, el componente estacional promedia la concentración de este criterio en 1,39 puntos. Así, el número de personas que participan en turismo internacional se concentra en un 39% en comparación con el valor que existiría si la serie no fuese estacionaria. Ilustración 97. Descomposición del criterio receptibilidad de Alemania Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Tras aislar el componente estacional y el componente irregular, se puede observar más claramente el componente tendencia-ciclo del mercado alemán. En concreto, dicho componente se ha promediado en un 14,54% de población que realiza viajes internacionales. Alemania 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 259  Receptibilidad de Estonia La serie histórica del número de personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población de Estonia muestra las mayores concentraciones en el tercer trimestre del año. Analizando la estacionalidad del criterio receptibilidad de este mercado, ésta se promedia en los 1,36 puntos (36% de concentración adicional sobre el valor sin estacionalidad de la serie). Ilustración 98. Descomposición del criterio receptibilidad de Estonia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Estudiando el componente ciclo-tendencia, tras haber previamente aislado la estacionalidad y el componente irregular del criterio, se obtiene como el porcentaje de personas residentes en Estonia que han realizado un viaje internacional se promedia en el 9,58 %. Estonia 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 260 Receptibilidad de Irlanda La serie original del criterio receptibilidad para Irlanda permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el tercer trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,24 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el tercer trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 24% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 99. Descomposición del criterio receptibilidad de Irlanda Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 19,36% de personas que participan en turismo internacional. Irlanda 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1,05 1,1 1,15 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 261  Receptibilidad de Grecia Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población griega muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 1,38 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 38% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 100. Descomposición del criterio receptibilidad de Grecia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Grecia se promedian en el 1,61% de personas que han realizado un viaje internacional. Grecia 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 262 Receptibilidad de España España, a lo largo del periodo analizado, muestra un mayor repunte estacional en el criterio receptibilidad durante el tercer trimestre del año. En concreto, el componente estacional promedia la concentración de este criterio en 1,46 puntos. Así, el número de personas que participan en turismo internacional se concentra en un 46% en comparación con el valor que existiría si la serie no fuese estacionaria. Ilustración 101. Descomposición del criterio receptibilidad de España Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Tras aislar el componente estacional y el componente irregular, se puede observar más claramente el componente tendencia-ciclo del mercado español. En concreto, dicho componente se ha promediado en un 1,99% de población que realiza viajes internacionales. España 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 263  Receptibilidad de Francia La serie histórica del número de personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población de Francia muestra las mayores concentraciones en el tercer trimestre del año. Analizando la estacionalidad del criterio receptibilidad de este mercado, ésta se promedia en los 1,23 puntos (23% de concentración adicional sobre el valor sin estacionalidad de la serie). Ilustración 102. Descomposición del criterio receptibilidad de Francia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Estudiando el componente ciclo-tendencia, tras haber previamente aislado la estacionalidad y el componente irregular del criterio, se obtiene como el porcentaje de personas residentes en Francia que han realizado un viaje internacional se promedia en el 2,94 %. Francia 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% 4% 5% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% 4% 5% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 264 Receptibilidad de Italia La serie original del criterio receptibilidad para Italia permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el tercer trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,59 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el tercer trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 59% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 103. Descomposición del criterio receptibilidad de Italia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 3,66% de personas que participan en turismo internacional. Italia 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 265  Receptibilidad de Chipre Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población chipriota muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 1,74 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 74% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 104. Descomposición del criterio receptibilidad de Chipre Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Chipre se promedian en el 15,91% de personas que han realizado un viaje internacional. Chipre 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 272 Receptibilidad de Rumanía La serie original del criterio receptibilidad para Rumanía permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el tercer trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,84 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el tercer trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 84% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 111. Descomposición del criterio receptibilidad de Rumanía Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 0,88% de personas que participan en turismo internacional. Rumanía 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 1% 2% 2% 3% 3% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 273  Receptibilidad de Eslovenia Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población eslovena muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 2,07 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 107% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 112. Descomposición del criterio receptibilidad de Eslovenia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Eslovenia se promedian en el 14,44% de personas que han realizado un viaje internacional. Eslovenia 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,5 1 1,5 2 2,5 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 274 Receptibilidad de Eslovaquia Eslovaquia, a lo largo del periodo analizado, muestra un mayor repunte estacional en el criterio receptibilidad durante el tercer trimestre del año. En concreto, el componente estacional promedia la concentración de este criterio en 1,94 puntos. Así, el número de personas que participan en turismo internacional se concentra en un 94% en comparación con el valor que existiría si la serie no fuese estacionaria. Ilustración 113. Descomposición del criterio receptibilidad de Eslovaquia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Tras aislar el componente estacional y el componente irregular, se puede observar más claramente el componente tendencia-ciclo del mercado eslovaco. En concreto, dicho componente se ha promediado en un 9,55% de población que realiza viajes internacionales. Eslovaquia 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,5 1 1,5 2 2,5 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 275  Receptibilidad de Finlandia La serie histórica del número de personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población de Finlandia muestra las mayores concentraciones en el primer trimestre del año. Analizando la estacionalidad del criterio receptibilidad de este mercado, ésta se promedia en los 1,07 puntos (7% de concentración adicional sobre el valor sin estacionalidad de la serie). Ilustración 114. Descomposición del criterio receptibilidad de Finlandia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Estudiando el componente ciclo-tendencia, tras haber previamente aislado la estacionalidad y el componente irregular del criterio, se obtiene como el porcentaje de personas residentes en Finlandia que han realizado un viaje internacional se promedia en el 6,54%. Finlandia 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 276 Receptibilidad de Reino Unido La serie original del criterio receptibilidad para Reino Unido permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el tercer trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,43 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el tercer trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 43% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 115. Descomposición del criterio receptibilidad de Reino Unido Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 8,39% de personas que participan en turismo internacional. Reino Unido 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 277  Receptibilidad de Noruega Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población noruega muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 1,21 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 21% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 116. Descomposición del criterio receptibilidad de Noruega Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Noruega se promedian en el 16,73% de personas que han realizado un viaje internacional. Noruega 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2004 Q3 2004 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 278 Receptibilidad de Letonia Letonia, a lo largo del periodo analizado, muestra un mayor repunte estacional en el criterio receptibilidad durante el tercer trimestre del año. En concreto, el componente estacional promedia la concentración de este criterio en 1,37 puntos. Así, el número de personas que participan en turismo internacional se concentra en un 37% en comparación con el valor que existiría si la serie no fuese estacionaria. Ilustración 117. Descomposición del criterio receptibilidad de Letonia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Tras aislar el componente estacional y el componente irregular, se puede observar más claramente el componente tendencia-ciclo del mercado letonio. En concreto, dicho componente se ha promediado en un 4,11% de población que realiza viajes internacionales. Letonia 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2005 Q3 2005 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 279  Receptibilidad de Suecia La serie histórica del número de personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población de Suecia muestra las mayores concentraciones en el tercer trimestre del año. Analizando la estacionalidad del criterio receptibilidad de este mercado, ésta se promedia en los 1,14 puntos (14% de concentración adicional sobre el valor sin estacionalidad de la serie). Ilustración 118. Descomposición del criterio receptibilidad de Suecia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Estudiando el componente ciclo-tendencia, tras haber previamente aislado la estacionalidad y el componente irregular del criterio, se obtiene como el porcentaje de personas residentes en Suecia que han realizado un viaje internacional se promedia en el 14,99%. Suecia 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 5% 10% 15% 20% 25% Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2006 Q3 2006 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 280 Receptibilidad de Croacia La serie original del criterio receptibilidad para Croacia permite observar históricamente como las mayores concentraciones temporales del mercado se dan en el cuarto trimestre del año. El estudio del componente estacional promedia la receptibilidad del mercado en 1,16 en dicho trimestre. En otras palabras, durante el cuarto trimestre del año, el porcentaje de personas que realizan viajes internacionales sobre el total de la población se concentra en un 16% adicional al valor que existiría si no constara riesgo estacional en la serie. Ilustración 119. Descomposición del criterio receptibilidad de Croacia Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Aislados tanto el componente estacional como el irregular de la serie, el promedio del componente tendencia-ciclo de este mercado se sitúa en el 5,29% de personas que participan en turismo internacional. Croacia 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2007 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2008 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2012 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2013 Q1 2014 Q2 2014 Q3 2014 Q4 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2007 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2008 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2012 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2013 Q1 2014 Q2 2014 Q3 2014 Q4 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular Capítulo 3Resultados  Página 281  Receptibilidad de Malta Históricamente, el número personas que han realizado un viaje internacional sobre el total de la población maltesa muestra sus mayores repuntes estacionales en el tercer trimestre del año. Así lo pone de manifiesto el análisis del componente estacional de dicha serie que promedia la concentración de personas que participan en turismo en 1,61 puntos. Es decir, durante el mencionado trimestre, existe una concentración de la receptibilidad del 61% por encima de la que habría si el criterio no se viese afectado por la estacionalidad. Ilustración 120. Descomposición del criterio receptibilidad de Malta Fuente: Elaboración propia. Datos provisionales a partir del 2013. Debido a la descomposición de la serie, las observaciones trimestrales del componente tendencia-ciclo del criterio receptibilidad para Malta se promedian en el 8,58% de personas que han realizado un viaje internacional. Malta 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2007 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2008 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2012 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2013 Q1 2014 Q2 2014 Q3 2014 Q4 2014 Serie Original 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Estacional 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% Q1 2007 Q2 2007 Q3 2007 Q4 2007 Q1 2008 Q2 2008 Q3 2008 Q4 2008 Q1 2009 Q2 2009 Q3 2009 Q4 2009 Q1 2010 Q2 2010 Q3 2010 Q4 2010 Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011 Q1 2012 Q2 2012 Q3 2012 Q4 2012 Q1 2013 Q2 2013 Q3 2013 Q4 2013 Q1 2014 Q2 2014 Q3 2014 Q4 2014 Componente Tendencia-Ciclo Serie Original Componente Tendencia-Ciclo 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 Q1 2007 Q3 2007 Q1 2008 Q3 2008 Q1 2009 Q3 2009 Q1 2010 Q3 2010 Q1 2011 Q3 2011 Q1 2012 Q3 2012 Q1 2013 Q3 2013 Q1 2014 Q3 2014 Componente Irregular  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 288 Para la determinación de las preferencias entre criterios (𝑤𝑖) , como se ha mostrado previamente en este capítulo, se ha utilizado la técnica Delphi para la recolección de las preferencias de un panel de expertos en marketing turístico y el método multicriterio AHP para el cálculo de las preferencias definitivas y la determinación de la consistencia en la estructura de pesos. Por otro lado, el punto de inflexión (𝑠) de la función de preferencia de cada criterio se ha escogido en base a las recomendaciones del software utilizado para la resolución del problema: Visual PROMETHEE. En la siguiente tabla se resumen los parámetros del problema: Ilustración 123. Funciones gaussianas de preferencias para cada criterio Fuente: Elaboración propia Con las funciones de preferencia definidas, el cálculo de los grados de preferencia y los flujos globales se realizan automáticamente a través del software Visual PROMETHEE el cual, adicionalmente, ofrece diferentes herramientas para el análisis de resultados como el Ranking PROMETHEE I y PROMETHEE II o el Plano GAIA, que se muestran en el siguiente apartado. 0 1 s = 4.386.736 Función de Preferencia Guassiana para el Criterio Sustancialidad 0 1 s = 49,48 euros/noche Función de Preferencia Guassiana para el Criterio Rentabilidad 0 1 s = 224.619 salidas aéreas Función de Preferencia Guassiana para el Criterio Accesibilidad 0 1 s = 8,42 puntos porcentuales Función de Preferencia Guassiana para el Criterio Rentabilidad Capítulo 3Resultados  Página 289  B. PROMETHEE I Ranking Tanto el Ranking PROMETHEE I como el Ranking PROMETHEE II se basan en los flujos que aparecen en la siguiente tabla. Concretamente, el primero de ellos ofrece un orden parcial basado en los flujos positivos y negativos, mientras que el segundo ofrece un orden completo basado en el flujo neto. Tabla 16. Flujos positivos, negativos y netos del problema de selección Phi+ PhiPhi República Checa 0,12 0,25 -0,13 Dinamarca 0,40 0,08 0,32 Irlanda 0,34 0,10 0,24 Grecia 0,11 0,25 -0,15 España 0,21 0,19 0,02 Italia 0,37 0,13 0,24 Letonia 0,10 0,29 -0,19 Lituania 0,02 0,35 -0,33 Luxemburgo 0,56 0,14 0,42 Austria 0,46 0,08 0,38 Polonia 0,03 0,46 -0,42 Portugal 0,06 0,32 -0,26 Eslovenia 0,07 0,27 -0,20 Eslovaquia 0,04 0,33 -0,29 Finlandia 0,29 0,16 0,13 Reino Unido 0,42 0,17 0,25 Noruega 0,47 0,16 0,31 Bélgica 0,33 0,12 0,22 Estonia 0,02 0,43 -0,41 Francia 0,45 0,13 0,32 Rumanía 0,00 0,50 -0,50 Suecia 0,33 0,15 0,17 Alemania 0,55 0,06 0,48 Croacia 0,03 0,33 -0,30 Chipre 0,22 0,16 0,06 Hungría 0,22 0,33 -0,11 Bulgaria 0,02 0,38 -0,36 Malta 0,25 0,15 0,10 Fuente: Elaboración propia.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 290 En base a los resultados anteriores y centrándonos en los flujos positivos y negativos, el ranking PROMETHEE I queda tal y como se muestra en la siguiente ilustración: Ilustración 124. Ranking PROMETHEE I para mercados emisores europeos de turistas internacionales Fuente: Elaboración propia.  Luxemburgo es el mercado emisor de turistas internacionales que obtiene el Phi+ mayor (0,55) por lo que ocupa el lugar más alto en dicho ranking. En otras palabras, es la alternativa que presenta mayores fortalezas respecto a las otras que la acompañan en el análisis. En cambio, es superada por cuatro alternativas en el ranking de flujos negativos; en concreto por: Alemania, Austria, Dinamarca e Irlanda. Esto significa que estos cuatro mercados presentan menos debilidades que Luxemburgo (0,08), por lo que pueden ser catalogados como incomparables con respecto al segundo. Luxemburgo 0,55 Alemania 0,48 Reino Unido 0,38 Noruega 0,36 Austria 0,30 Francia 0,28 Dinamarca 0,28 Irlanda 0,24 Bélgica 0,23 Italia 0,20 Hungría 0,20 Finlandia 0,20 Malta 0,18 Suecia 0,18 Chipre 0,16 España 0,11 Grecia 0,08 República Checa 0,07 Letonia 0,07 Eslovenia 0,05 Portugal 0,05 Eslovaquia 0,03 Croacia 0,02 Lituania 0,02 Bulgaria 0,01 Estonia 0,01 Polonia 0,01 Rumanía 0,00 Phi+ Alemania 0,05 Austria 0,06 Dinamarca 0,06 Irlanda 0,07 Luxemburgo 0,09 Bélgica 0,09 Malta 0,10 Italia 0,10 Chipre 0,10 Francia 0,11 Finlandia 0,13 Noruega 0,13 Suecia 0,13 Reino Unido 0,13 España 0,14 Grecia 0,18 República Checa 0,19 Letonia 0,19 Eslovenia 0,20 Portugal 0,22 Croacia 0,24 Eslovaquia 0,24 Hungría 0,24 Lituania 0,25 Bulgaria 0,27 Estonia 0,31 Polonia 0,36 Rumanía 0,37 Phi- Capítulo 3Resultados  Página 291   Alemania (0,47) únicamente es superada por Luxemburgo en el ranking Phi+ y obtiene la primera posición en la clasificación del flujo negativo (0,05). De esta manera se puede concluir que este país supera al resto de las alternativas en todos los criterios utilizados con la excepción de Luxemburgo, con el que es clasificado como incomparable.  A pesar de la buena posición que obtiene el Reino Unido en el ranking de fortalezas (tercer lugar en la jerarquía de flujos positivos con una valoración de 0,38) es superado por 13 países en el ranking Phi-, donde obtiene un valor de 0,13. En concreto, los países que presentan menos debilidades que el Reino Unido son: Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda, Luxemburgo, Bélgica, Malta, Italia, Chipre, Francia, Finlandia, Noruega y Suecia. De esta manera, se puede concluir que Luxemburgo y Alemania son mejores alternativas que el Reino Unido y que este es incomparable al resto de mercados que obtienen mejor posición en el ranking de flujos negativos.  Noruega es superada por 11 mercados en el ranking de flujos negativos (0,12), a saber: Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda, Luxemburgo, Bélgica, Malta, Italia, Chipre, Francia y Finlandia. En cambio, obtiene la cuarta posición en el ranking Phi+ (0,35). Esto lleva a concluir que es superada por Alemania y Luxemburgo e incomparable con el resto de las alternativas mencionadas en este párrafo.  Austria obtiene la segunda posición en el ranking Phi- (0,06), por detrás de Alemania y el quinto lugar en el ranking de flujos positivos (0,30), por detrás de Luxemburgo, Alemania, Reino Unido y Noruega. En suma, se trata de una alternativa que es superada por Alemania e incomparable con Luxemburgo, Reino Unido y Noruega pero supera al resto de mercados analizados en el problema de decisión.  Francia se posiciona en sexto lugar en el ranking de flujos positivos (0,27) y en la décima posición en ranking de flujos negativos (0,10). Como es superada en ambas clasificaciones por Luxemburgo, Alemania y Austria se puede concluir que es superada por ellas. En cambio es incomparable respecto a Noruega y el Reino Unido, ya que estas la superan en la clasificación de fortalezas pero están por debajo en la de debilidades.  El mejor resultado de Dinamarca se da en el ranking Phidonde obtiene un tercer lugar con una valoración de 0,06. En cambio, en el ranking Phi+ se posiciona en el séptimo lugar  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 292 (0,27). De esta manera, se concluye que esta alternativa es superada por Alemania y Austria y es incomparable respecto a Luxemburgo, Reino Unido, Noruega y Francia.  Irlanda obtiene el cuarto lugar en el ranking de flujos negativos (0,07) y el octavo en el de flujos positivos (0,23). Este país es superado por Alemania, Austria y Dinamarca pero es incomparable con Luxemburgo, Reino Unido, Noruega y Francia.  Bélgica con un flujo positivo de 0,23 obtiene el noveno lugar y en cambio, la sexta posición en el ranking de flujos negativos (0,08). De esta manera, el país es superado por Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda y Luxemburgo aun así, es incomparable con respecto a: Reino Unido, Noruega y Francia.  Italia ocupa el octavo lugar en el ranking Phi- (0,10) y el décimo en el ranking de fortalezas (0,20). De esta manera, se puede concluir que es superado por seis alternativas: Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda, Luxemburgo y Bélgica y es incomparable respecto a: Reino Unido, Noruega y Malta.  Hungría obtiene la posición número 11 en el ranking de flujos positivos (0,19) y la número 23 en el ranking de flujos negativos (0,24). A pesar de los buenos resultados en el primero, este país es superado por Luxemburgo, Alemania, Reino Unido, Noruega, Austria, Francia, Dinamarca, Irlanda, Bélgica e Italia y es incomparable con las siguientes alternativas: Finlandia, Malta, Suecia, Chipre, España, Grecia, República Checa, Letonia, Eslovenia, Portugal, Eslovaquia y Croacia.  Finlandia, con un flujo positivo de 0,19 y un flujo negativo de 0,12, obtiene las posiciones 12 y 11 respectivamente. Ello quiere decir que es una alternativa superada por: Luxemburgo, Alemania, Austria, Francia, Dinamarca, Irlanda, Bélgica e Italia y, por otro lado, incomparable con: Reino Unido, Noruega, Hungría, Malta y Chipre.  Malta se posiciona en el lugar número 13 del ranking de flujos positivos (0,18) y en el número 7 del ranking de flujos negativos (0,09). Así, es superada por: Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda, Luxemburgo y Bélgica. De la misma manera es incomparable respecto a Italia, Hungría, Finlandia, Noruega, Reino Unido y Francia. Capítulo 3Resultados  Página 293   Suecia obtiene un Phi+ de 0,18 por lo que ocupa el decimocuarto lugar en el ranking de fortalezas y un Phide 0,12 siendo el decimotercero en la clasificación de debilidades. De esta manera, el país es superado por: Luxemburgo, Alemania, Noruega, Austria, Francia, Dinamarca, Irlanda, Bélgica, Italia, Finlandia y Malta. Así mismo es incomparable con: Reino Unido, Hungría y Chipre.  El mejor resultado de Chipre es el noveno lugar en el ranking Phi- (0,10). En cambio obtiene la posición número 15 en el ranking Phi+ (0,15). De esta manera, se puede concluir que esta alternativa es superada por: Alemania, Austria, Dinamarca, Luxemburgo, Bélgica, Malta e Italia y es incomparable con: Francia, Finlandia, Noruega, Suecia y Reino Unido.  España obtiene el decimosexto lugar en el ranking de flujos positivos (0,10) y el decimoquinto en el ranking de flujos negativos (0,14). Con esta posición se puede concluir que se trata de una alternativa que es superada por: Luxemburgo, Alemania, Reino Unido, Noruega, Austria, Francia, Dinamarca, Irlanda, Bélgica, Italia, Malta, Suecia y Chipre. Siendo solo incomparable con respecto a Hungría.  El país heleno, con un Phi+ de 0,07 y un Phide 0,17 obtiene las posiciones decimoséptima y decimosexta respectivamente. De esta manera, es un país superado por 15 alternativas: Alemania, Austria, Dinamarca, Irlanda, Luxemburgo, Bélgica, Malta, Italia, Chipre, Francia, Finlandia, Noruega, Suecia, Reino Unido y España; siendo incomparable con Hungría.  República Checa se posiciona en los lugares 18 y 17 de los rankings de flujos positivos y negativos con una valoración de 0,07 y 0,18 respectivamente. Así, dicha alternativa es superada por: Luxemburgo, Alemania, Reino Unido, Noruega, Austria, Francia, Dinamarca, Irlanda, Bélgica, Italia, Finlandia, Malta, Suecia, Chipre, España y Grecia mientras que con respecto a Hungría es incomparable.  Letonia con un Phi+ de 0,07 y un Phide 0,19 se coloca en los puestos 19 y 18 respectivamente. La conclusión con respecto a esta alternativa se basa en su incomparabilidad con respecto a Hungría y en que 17 países la superan a excepción de: Eslovenia, Portugal, Eslovaquia, Croacia, Lituania, Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 294  Eslovenia obtiene un flujo positivo de 0,05 (posición número 20) y un flujo negativo de 0,19 (posición número 19). En suma, es superada por 18 países, es incomparable respecto a Hungría y supera a: Portugal, Eslovaquia, Croacia, Lituania, Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía.  Portugal cuantifica su flujo positivo y negativo respectivamente con 0,04 y 0,22; lo que la coloca en los lugares 21 y 20 del ranking. De esta manera, es superada por 19 alternativas, es incomparable con Hungría y supera a: Eslovaquia, Croacia, Lituania, Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía.  Eslovaquia, que ocupa el lugar 22 tanto en el ranking de flujos positivos (0,02) como en el de flujos negativos (0,23), es superada por 20 países y es incomparable con Hungría. De esta manera supera a: Croacia, Lituania, Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía.  El flujo positivo y negativo de Croacia se sitúan respectivamente en 0,02 y 0,23. Esto hace que el país sea incomparable respecto a Hungría y Eslovaquia, sea superado por 20 alternativas y supere a: Lituania, Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía.  Lituania obtiene un Phi+ de 0,01 y un Phide 0,24. Esto la coloca por encima de países como Bulgaria, Estonia, Polonia y Rumanía pero por detrás de 23 alternativas.  Bulgaria que supera a Estonia, Polonia y Rumanía es superada por 24 alternativas ya que obtiene un flujo positivo de 0,01 y un flujo negativo de 0,26.  Estonia es superada por 25 alternativas dejando solo por debajo de ella a Polonia y Rumanía. Sus flujos se cuantifican en 0,01 para el positivo y en 0,31 para el negativo.  Polonia, que obtiene un flujo positivo y negativo respectivamente de 0,00 y 0,35 solo supera a Rumanía y a su vez, es superada por las 26 alternativas restantes.  En último lugar se encuentra Rumanía, que con un Phi+ de 0,00 y un Phide 0,37 es superada por todas las alternativas del problema de selección de mercados emisores. Para resumir todas las comparativas anteriores suele utilizarse la representación en red de PROMETHEE I. Esta se muestra en la siguiente ilustración: Capítulo 3Resultados  Página 295  Ilustración 125. Representación en Red del Ranking PROMETHEE I Fuente: Elaboración propia.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 296 C. PROMETHEE II Ranking Como se ha mencionado, el Ranking PROMETHEE II es un ordenamiento basado exclusivamente en los flujos netos de las alternativas. Observando su representación en la siguiente ilustración se puede concluir que Luxemburgo ocupa la primera posición con un flujo neto de 0,46 y a este le siguen: Alemania (0,42), Reino Unido (0,25), Austria (0,24), Noruega (0,23), Dinamarca (0,21), Francia (0,17), Irlanda (0,16), Bélgica (0,14) e Italia (0,10) que cierra el top diez de los mercados emisores europeos de turistas internacionales. Ilustración 126. Ranking PROMETHEE II para mercados europeos emisores de turistas internacionales Fuente: Elaboración propia. Luxemburgo 0,46 Alemania 0,42 Reino Unido 0,25 Austria 0,24 Noruega 0,23 Dinamarca 0,21 Francia 0,17 Irlanda 0,16 Bélgica 0,14 Italia 0,10 Malta 0,09 Finlandia 0,07 Suecia 0,05 Chipre 0,05 España -0,04 Hungría -0,04 Grecia -0,10 República Checa -0,11 Letonia -0,12 Eslovenia -0,15 Portugal -0,17 Eslovaquia -0,21 Croacia -0,22 Lituania -0,23 Bulgaria -0,25 Estonia -0,30 Polonia -0,35 Rumanía -0,37 Phi Capítulo 3Resultados  Página 297  Por otro lado, hay que comentar que España (-0,04) es el primer mercado que muestra un flujo neto inferior negativo, lo cual significa que sus debilidades superan a sus fortalezas como emisor de turistas internacionales. Así, el ranking lo cierran Estonia (-0,30), Polonia (-0,35) y Rumanía (- 0,37). Los resultados del ranking PROMETHEE II pueden ser plasmados en un mapa que puede ayudar a obtener conclusiones en base a la geolocalización de los flujos netos. En la siguiente ilustración se muestran los resultados de esta tesis en el mapa de Europa. Ilustración 127. Representación geográfica del Ranking PROMETHEE II Fuente: Elaboración propia  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 304 Sin embargo, dichas proyecciones pueden verse influenciadas por la pérdida de información tras la reducción de cuatro criterios utilizados inicialmente a una estructura de decisión definida por dos dimensiones. En otras palabras, dichas proyecciones pueden no corresponderse con el orden expuesto por el ranking PROMETHEE II. El porcentaje de información retenida en el plano GAIA supone un indicador de calidad de la solución que éste ofrece. En nuestro ejercicio, dicho indicador de calidad, también conocido como delta, se situó en el 79,8%. Debido a la escasa pérdida de información y tal y como se puede comprobar en las próximas ilustraciones, que representan las proyecciones de las alternativas sobre los criterios de manera individual en el plano GAIA, son ligeras las modificaciones que se producen en el orden de las alternativas para cada criterio. Así, se puede concluir que:  Atendiendo al criterio sustancialidad o accesibilidad, los cinco primeros mercados a seleccionar serían Alemania, Reino Unido, Hungría, Bélgica e Irlanda.  Teniendo en cuenta el criterio rentabilidad o receptibilidad, los cinco primeros mercados a seleccionar serían Luxemburgo, Noruega y Austria, Irlanda y Suecia. En cambio, estableciendo proyecciones sobre el bastón de decisión, los diez primeros mercados emisores que obtienen mejores posiciones y por tanto serían susceptibles de ser escogidos como objetivo de la estrategia de marketing por mostrar un mayor atractivo comercial son: Luxemburgo, Alemania, Irlanda, Austria, Dinamarca, Bélgica, Noruega, Reino Unido, Chipre y Suecia. Si comparamos estos resultados con el ranking completo propuesto por PROMETHEE II se observa que Luxemburgo y Alemania mantienen las dos primeras posiciones pero, por ejemplo, Reino Unido que se encontraba en tercer lugar en esta ocasión cae hasta la octava posición. De la misma manera, se puede observar como Francia e Italia se caen del top diez de mercados emisores de turistas internacionales y aparecen nuevas alternativas como Chipre y Suecia que ocupaban los puestos decimotercero y decimocuarto en el ranking PROMETHEE II. Capítulo 3Resultados  Página 305  Ilustración 130. Representación del criterio sustancialidad en el plano GAIA Fuente: Elaboración propia. Ilustración 131. Representación del criterio rentabilidad en el plano GAIA Fuente: Elaboración propia.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 306 Ilustración 132. Representación del criterio accesibilidad en el plano GAIA Fuente: Elaboración propia. Ilustración 133. Representación del criterio receptibilidad en el plano GAIA Fuente: Elaboración propia. Conclusiones Conclusions  Página 309  CONCLUSIONES La principal aportación de esta tesis, tanto para la comunidad investigadora como para los agentes públicos y privados que ejercen su actividad económica en el sector turístico, se concreta a través de un método completo, veraz y realista que permite evaluar el atractivo comercial de los segmentos que componen el mercado como fundamento previo y necesario para una correcta toma de decisiones relativas a la selección del mercado objetivo y al diseño de la estrategia de marketing. Adicionalmente y como consecuencia del propio desarrollo de la investigación han aparecido diferentes conclusiones clave relacionadas con los objetivos e hipótesis de partida que se han expuesto en el segundo capítulo de este trabajo. A continuación se detallan cada una de ellas:  La necesidad de definir el atractivo comercial de los segmentos que componen el mercado turístico. La heterogeneidad de mercados emisores que componen el mercado turístico global pone de manifiesto la necesidad de evaluar el atractivo comercial de cada uno de ellos, previamente a su selección como objetivo de la estrategia de marketing, para optimizar el retorno de la inversión comercial que se va a llevar a cabo. En otras palabras, dicha evaluación deberá identificar cuáles son los mercados emisores que ofrecen, a priori, mejores oportunidades comerciales y por tanto mejores posibilidades de recuperar la inversión a realizar en cada uno de ellos. Según la teoría, para determinar el atractivo comercial de un segmento se ha de tener en cuenta tanto su potencial económico, como su atractivo estructural y las metas y objetivos comerciales del decisor. Sin embargo, y a pesar de que la valoración de dicho atractivo parece tener la suficiente significatividad para la toma de decisiones en marketing, impera la escasez de estudios, bien divulgativos bien científicos, que propongan métodos o procedimientos de evaluación para tal fin. Aun existiendo la definición teórica sobre qué dimensiones han de tenerse en cuenta para medir el atractivo comercial de un mercado, la dificultad a la hora de obtener criterios lícitos que se aproximen a dichos ámbitos, ha hecho que las publicaciones se hayan sesgado hacia evaluar, exclusivamente, el potencial económico del mercado; utilizando los criterios de sustancialidad y de rentabilidad. De esta manera, un mercado emisor de turistas internacionales será más atractivo cuanto más sustancial sea o mayor volumen de consumidores homogéneos posibles de  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 310 atender con un programa de marketing particularizado exista en él. En segundo lugar, dicho atractivo se verá incrementado cuanto mayor sea la rentabilidad del mismo, o lo que es igual, cuanto mayor sea la estimación del valor económico de dicho mercado; asegurando así que es económicamente prometedor. A nivel académico, las investigaciones sobre esta temática han tratado de proponer criterios para definir la sustancialidad y la rentabilidad en turismo. Así, para delimitar la sustancialidad, han seguido una misma línea propositiva y acuerdan la necesidad de estimar el número total de turistas que forman parte de cada segmento, bien en términos absolutos bien en términos relativos sobre el tamaño total del mercado. En cambio, para aproximar el concepto de rentabilidad, la discusión ha sido más amplia y mientras algunos autores utilizan el gasto turístico por salida, la mayoría se decanta por los resultados que les ofrece el gasto turístico por persona y día, argumentando que se ha de incorporar las noches generadas por un segmento en la medición de su rentabilidad. A pesar de estos debates iniciales, las propuestas metodológicas de cara a la comunidad han obviado plantear métodos objetivos, con una adecuada robustez estadística y que permitan analizar la situación comparativa entre segmentos con el fin de optimizar la decisión final sobre cuáles han de ser los mercados seleccionados. Así mismo, y como ya se ha comentado, han dejado de lado la evaluación de la dimensión estructural de cada segmento. Esto nos lleva a pensar que, a día de hoy, los agentes que trabajan en el sector turístico siguen seleccionando sus mercados sin haber realizado una correcta evaluación previa de su atractivo comercial y lo que es igualmente relevante, siguen sin disponer de instrumentos que les permitan asegurar un determinado nivel de eficiencia en su toma de decisiones comerciales. Para solventar esta problemática, esta tesis propone y recoge un método de evaluación que incorpora, además del potencial económico de cada uno de los segmentos, su atractivo estructural. Éste intenta recoger los condicionantes intrínsecos de cada mercado que afectan directamente a su atractivo y para ello, la teoría propone utilizar dos criterios diferentes: la accesibilidad y la receptibilidad. Así, un mercado gozará de mayor atractivo estructural cuanto más accesible sea, esto es, cuanto mayor facilidad o comodidad dispongan los consumidores que lo componen para consumir el producto o servicio ofertado. En la misma línea, un mercado será más receptivo cuanto mayor Conclusions  Página 311  predisposición muestren los potenciales clientes en ser persuadidos o alcanzados a través de un programa de marketing desarrollado por el decisor. Ante el escaso volumen de aportaciones sobre el atractivo económico de un mercado y las insuficientes propuestas sobre accesibilidad o receptibilidad de un mercado turístico en la literatura, para llevar a cabo este trabajo nos hemos visto obligados a llevar a cabo un proceso de validación cualitativa, a través de un panel de expertos, sobre las definiciones de los criterios a utilizar para resolver este problema de selección. A saber:  Sustancialidad: número de viajes internacionales, de una o más noches, emitidos por cada país.  Rentabilidad: gasto turístico promedio por viaje internacional y pernoctación de cada mercado.  Accesibilidad: número de salidas internacionales de pasajeros por aeropuerto principal de cada país.  Receptibilidad: número de personas residentes en cada mercado que han realizado un viaje internacional. Dichas propuestas han sido apoyadas por la mayoría de los expertos siempre por encima del 80%, por lo que los criterios propuestos han sido considerados como válidos para definir el modelo de evaluación del atractivo comercial de un mercado emisor de turistas. Entonces, teniendo en cuenta todas las premisas teóricas, el modelo teórico para evaluar el atractivo comercial de los mercados emisores en turismo deberá incorporar los criterios de sustancialidad, rentabilidad, accesibilidad y receptibilidad definidos previamente. Aun así, dicho modelo quedará a expensas de los objetivos de la organización, que pueden verse manifestados a través de las preferencias sobre sobre los diferentes criterios expuestos para la evaluación. De esta manera, dichas preferencias han de ser incorporados al método.  La determinación de las preferencias del decisor para el proceso de evaluación del atractivo comercial.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 312 Como se ha mencionado, esta decisión comercial siempre va a tener connotaciones subjetivas puesto que dependerá de las metas de la organización. Así, algunas alternativas con relativo atractivo podrían ser rechazadas si no se ajustan a las preferencias manifestadas por el decisor hacia algunos criterios de evaluación. En cualquier caso, una vez evaluado el atractivo de los segmentos, el decisor tendrá que elegir el número de segmentos que van a ser objetivos comerciales. Estas decisiones suelen tomarse por varias personas y por ello el método requiere garantizar la agregación de sus preferencias individuales y obtener un consenso entre decisores que asegure la consistencia de las preferencias entre criterios. Con tal fin, se propuso ensamblar la técnica Delphi con el método de decisión multicriterio (MCDA) denominado Analytical Hierarchical Process (AHP), a través de un panel de expertos en marketing y turismo. La técnica Delphi permite recabar las preferencias de cada decisor en cuanto a qué criterios son los más adecuados y a través de sucesivas rondas, trabajar hacia el consenso del grupo mientras que AHP lleva a obtener el peso específico de cada criterio por el grupo, con un alto grado de consistencia. Para ello, AHP realiza comparaciones entre pares de criterios. En nuestro trabajo, fueron necesarias tres iteraciones para poder fijar el consenso del grupo. Tras ello, las preferencias de los expertos hacia los criterios para la evaluación del atractivo comercial de los mercados emisores europeos quedaron determinadas de la siguiente manera: el criterio de rentabilidad se posiciona como el de mayor importancia para los decisores, con un peso del 48%; le siguen, de manera ordenada: los criterios de sustancialidad (24,2%), accesibilidad (20,4%) y por último, receptibilidad (7,4%). Resumiendo, tras la obtención de las ponderaciones entre criterios para la evaluación del atractivo comercial y la validación de su descripción por parte de los expertos para el problema de evaluación y selección de mercados turísticos, se puede concluir que el método propuesto hasta el momento considera tanto las dimensiones económicas y estructurales de los mercados como las preferencias del decisor para evaluar y seleccionar los objetivos comerciales. Una vez concretados los criterios para evaluar los mercados objetivos, se nos planteó abordar otro debate abierto en la literatura científica. Dicho debate se inició en 2008, cuando se plantea Conclusions  Página 313  la necesidad de considerar el riesgo inherente a los mercados a la hora de seleccionarlo como objetivo de marketing. El argumento principal mantiene que un mercado más volátil presentará mayor riesgo de no ser lo suficientemente atractivo y además, que esta inestabilidad, en el sector turístico, ha de ser tenida en cuenta en su ámbito estacional, puesto que se trata de uno de los principales riesgos con los que convive este sector económico. Así, surge la necesidad de implementar el método construido hasta el momento con otras técnicas que aseguren que el riesgo inherente a los mercados turísticos no influya negativamente en el proceso de evaluación y selección final.  La importancia de aislar del riesgo inherente a los mercados para la correcta toma de decisiones en marketing. Un segmento ha de tener suficiente potencial para ser visto como una continua fuente proveedora de consumidores. Por esta razón, salvo excepciones, la mayoría de las organizaciones preferirán dirigirse hacia segmentos de consumidores que ofrezcan mayores índices de estabilidad y sostenibilidad futura y evitarán aquellos otros inestables, arriesgados o que presenten una mayor volatilidad. El riesgo, que influye negativamente en el atractivo comercial de un mercado, ha sido definido de numerosas formas aunque para este trabajo ha resultado interesante la concepción del mismo como la posibilidad de que un mercado no pueda alcanzar un determinado nivel de atractivo, como ya se ha mencionado previamente. En otras palabras, un mercado emisor ha de tener el suficiente potencial como para emitir turistas de manera continuada. En esta línea, un mercado será más atractivo cuanto mayores niveles de estabilidad garanticen. Pero en turismo, además de los comportamientos inesperados que puede presentar un mercado y que definen su volatilidad, existe otro componente que condiciona a la estabilidad del mercado y a las decisiones sobre la selección del público objetivo, al que comúnmente se le conoce como estacionalidad. De esta manera, cuanto menor sea el riesgo estacional de un mercado, mayor será su atractivo comercial. Por tanto, el método propuesto en esta tesis requiere de la incorporación de técnicas que permitan el aislamiento del riesgo asociado a los mercados, con el fin de que éste no distorsione la toma de decisiones relativas a la selección de mercados.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 320 De esta manera, se garantiza una mayor flexibilidad y operatividad a la hora de desarrollar los programa de marketing para cada uno de los segmentos escogidos. Así pues, otro reto futuro de esta línea de investigación ha de ser el dotar al método de un carácter predictivo que contribuya, además, a mejorar el desarrollo de los programas de marketing específicos de cada mercado.  Identificar sinergias y contradicciones con respecto a posibles soluciones planteadas por otros métodos de decisión multicriterio. La posibilidad de utilizar otros métodos de decisión multicriterio para responder a este problema de selección enriquece el futuro de la investigación hasta puntos que desconocemos a fecha de hoy. El constante desarrollo que estos métodos siguen teniendo en la actualidad abre la puerta a realizar estudios comparativos con varios de ellos, hasta encontrar cuál es el que mejor responde a los objetivos del decisor final. Por ello, la investigación requerirá además de innovar metodológicamente, encontrar la mejor combinación de métodos que permiten solucionar el problema de marketing que en esta tesis se plantea.  Contrastar empíricamente el método en otros escenarios turísticos menos maduros que el europeo para comprobar la potencialidad del mismo. El hecho de poder modificar el escenario en el que se ha contrastado el método teórico propuesto en esta tesis ofrece nuevas posibilidades de investigación. Especialmente resulta interesante la utilización del mismo para evaluar el atractivo comercial de los nuevos mercados emisores, como pueden ser los mercados BRICS (Brasil, Rusia, India, China y Sudáfrica), que tantos intereses están despertando entre los agentes turísticos pero que, hasta la actualidad, se desconoce realmente el atractivo comercial vinculado a cada uno de ellos. Incluso se podrían plantear comparativas entre mercados emisores maduros y nuevos mercados emisores para contrastar cuáles son los que mejores oportunidades comerciales ofrecen a los decisores del sector. Conclusions  Página 321   Evaluar el atractivo comercial de los mercados turísticos encontrados bajo otros criterios de segmentación diferentes al geográfico. Resulta igualmente interesante profundizar en el atractivo comercial de otros segmentos turísticos encontrados bajos procesos de segmentación diferentes al geográfico como por ejemplo: criterios demográficos, comportamentales o psicográficos y medir su verdadero valor como oportunidad de marketing para los decisores. Lamentablemente, la escasa información que existe en el sector turístico sobre segmentos de mercado diferentes a su división geográfica, complica el poder realizar una medición real de los mismos y por tanto plantear soluciones diferentes a la recogida en esta tesis. Así, si la información disponible lo permite, se podrán plantear nuevas investigaciones que planteen esta evaluación bajo premisas de segmentación diferentes.  Adaptar el método de evaluación del atractivo comercial de los segmentos de mercado a la toma de decisiones en destinos u organizaciones específicas. En este trabajo, para contrastar la validez del método se ha realizado una evaluación del atractivo comercial de los mercados como potenciales emisores de turistas internacionales, independientemente de cuál sea el destino o producto final escogido por cada uno de ellos. Aunque somos conscientes de la necesidad que supone adaptar este método al mercado real de cada decisor, hemos creído necesario realizar una primera evaluación sobre el mercado potencial de turistas. Aun así, el objetivo de esta investigación era proponer un método totalmente permeable hacia diferentes realidades y escenarios, por lo que su vinculación a problemas sobre el mercado real de un destino u empresa de manera específica, hace que, de nuevo, se abran nuevas vías de investigación en el futuro. Conclusions Conclusions  Página 325  CONCLUSIONS The main contribution that this thesis provides to the research community, private companies and public institutions within the tourism industry, is a thorough, verified and practical method which helps to evaluate the commercial attractiveness of the segments that form a market. This method constitutes a necessary basis to make decisions concerning the selection of the target audience and the design of the marketing strategy. In addition, and as a result of the development of this investigation, several key conclusions related with the objectives and hypothesis accounted in chapter two, have emerged. Each one of them, are further explained below:  The necessity to define the commercial attractiveness of the different markets that form the tourism market. The heterogeneity of outbound markets exposes the necessity to evaluate the commercial attractiveness of all of them, before selecting the ones that will become the objective of the marketing strategy, in order to optimize the return on the commercial investment. In other words, that evaluation will determine which outbound markets offer the best commercial opportunities and therefore have the greatest potential to return the investment made. Theory states that considering the economic potential, structural attractiveness and the goals and objectives of the decision-maker, is key to determine the commercial attractiveness of a market segment. However, despite of the fact that the evaluation of the attractiveness seems to have a significant impact on the decision-making process in marketing, there are currently insufficient dissemination or scientific studies on the subject, that propose a method or evaluation procedure for this purpose. Despite the existence of a theoretical definition for the dimensions that should be considered in order to measure the commercial attractiveness of a market, it is difficult to obtain valid criteria that approach the different dimensions of market segmentation. This difficulty has meant that publications have tilted towards the sole evaluation of the economic potential of a market, considering the substantiality and profitability criteria alone. Thus, an international outbound tourism market will result more attractive the more substantial the market is, or the higher the  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 326 volume of consumers with a similar profile that can be targeted under the same marketing program. Secondly, that attractiveness will increase the greater the profitability of the market, or the greater the estimation of its economic value. This will ensure that the market has a positive and realistic economic potential. On an academic level, the investigations on the subject have attempted to propose criteria to define substantiality and profitability in tourism. Therefore, to delimit substantiality, these investigations have followed the same profound line, and have agreed on the necessity to estimate the total number of tourists that form each segment, in absolute or relative terms, in the form of the total size of the market. However, the discussion on the concept of profitability has been wider, and while some authors consider the tourists expenditure upon departure, most of them opt for the results that derive from the consideration of the tourists expenditure per day per person, under the argument that it is necessary to include the number of nights generated by a segment, in order to rightfully measure its profitability. Despite these discussions, the methodological proposals of the scientific community have omitted contemplating objective methods with the statistical robustness needed to analyze the comparativeness between segments, in order to optimize the final decision on the markets that should be selected. Likewise, the evaluation of the structural dimension of each segment has also been left out, as previously mentioned. All this led us to think that to this day, the agents that work in the tourism industry continue to select their target markets without a previous evaluation of their commercial attractiveness and, what is more, they still do not have tools to assure a certain level of efficiency in the decisionmaking process of their commercial actions. To solve these difficulties, this thesis presents and proposes an evaluation method that includes not only the economic potential of each segment, but also their structural attractiveness. This evaluation method intends to compile the determining factors inherent to each segment, which have a direct impact on their attractiveness. To accomplish this, the theory suggests the use of two different criteria: accessibility and reachability. Thus, the structural attractiveness of a market will be larger the more reachable that market is, which is the same as saying that the easier or the more accessible the product or service is for the audience to consume it. Following this line, a market will be more receptive the higher the Conclusions  Página 327  tendency the potential customers show to be persuaded or targeted through the marketing program developed by the decision-makers. In the view of the small number of contributions regarding the economic attractiveness of a market, and the scarce number of proposals referred to the accessibility and the reachability of a tourism market that the literature can provide, it has been mandatory for us to follow a process of qualitative validations, conducted by a panel of experts, presented with the definitions of the criteria used to resolve this problem of selection. These definitions are:  Substantiality: number of International trips, of one night or more, issued by each country.  Profitability: tourism expenditure on average per International trip and length of stay of each market.  Accessibility: number of international departures of passengers in the main airports of each country.  Reachability: number of residents of each market that have gone on an International trip. These proposals have been supported by the majority (over the 80%) of the experts in the field, which is why the proposed criteria has been considered as valid to define the evaluation model of the commercial attractiveness of a tourism outbound market. Therefore, considering all the theoretical premises, the theoretical model to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism, should include the substantiality, profitability, accessibility and reachability criteria, previously mentioned. Even so, the model will be subject to the objectives the organization has. The objectives can be expressed through the preferences on the different criteria presented for the evaluation. Thus, those preferences should be considered in the method.  The assessment of the decision-makers preferences in the evaluation process of the commercial attractiveness.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 328 As previously mentioned, this commercial decision will always involve subjective connotations, since it will depend on the goals of the organization. In this way, alternatives with certain attractiveness might be rejected if they do not match the decision-maker’s preferences on certain evaluation criteria. In either case, once the attractiveness of the segments has been evaluated, the decision-makers will have to select the number of segments that will become their commercial objective. These decisions are usually made by a various number of people, and that is why the method requires that their individual preferences are guaranteed to be included and decision-makers reach a solid consensus of their preferences. For this purpose, a panel of experts in marketing and tourism decided to join the Delphi method to the Analytical Hierarchical Process (AHP). The Delphi method allows compiling the preferences of each decision-maker with the most suitable criteria, and through successive rounds of consultations, working on achieving the consensus of the group; while the AHP helps to obtain the specific value of each criterion within the group with a high level of consistency. To achieve this, the AHP makes comparisons between different pairs of criteria. During our research work, three iterations were needed to reach the consensus of the group. After that, the choice of the criteria to be used for the evaluation to evaluate the commercial attractiveness of the European outbound markets, that the experts determined, were to read as follows: profitability criteria was the most important for decision-makers (48%), substantiality criteria was second in line (24,2%), followed by accessibility (20,4%) and reachability (7,4%) criteria. To sum up, after obtaining the weighting of the criteria for the evaluation of the commercial attractiveness, and once the experts have validated the criteria description -with the intent of offering a solution to the problem of the evaluation and selection of tourism marketsit can be concluded that the method proposed in this thesis, includes in the evaluation and selection of their commercial objectives not only the economic and structural dimensions of the markets, but also the decision-maker’s preferences. Conclusions  Página 329  Once the criteria to evaluate the target markets had been selected, the approach to another open discussion amongst the scientific community arose. This discussion started in 2008, when the necessity to take into account the inherent risks of the markets at the time of their selection as a marketing objective, were considered. The main argument states that an unstable market will show a higher risk of being unattractive. This instability shall come within the seasonal characteristics of the tourism industry, as this is one of the key risks that this economic sector faces. Thus, the necessity of complementing the method that had been recently created, with additional techniques able to guarantee that the inherent risks of the tourism markets would not interfere negatively in the evaluation process or the final selection.  The importance of isolating the markets of their inherent risks for a correct decisionmaking process in marketing. A segment should have enough potential to be considered as a permanent source of consumers. For this reason, the vast majority of the organizations would rather focus on those customer segments that offer the highest levels of stability and sustainability, avoiding other segments that present unstable or risky characteristics. Risk, which has a negative impact on the commercial attractiveness of a market, has been defined in numerous ways. Although, as previously mentioned, in this research project the concept of risk has been especially interesting in regards to the probabilities that a market has of not reaching a certain level of attractiveness. In other words, an outbound market needs to have enough potential as to be able to keep sending tourists in the long term. Accordingly, a market will be more attractive the higher the level of stability that it presents. In addition to the unexpected behaviors that a market might have, which define their level of stability, the tourism industry has another factor that affects the stability of the markets and therefore the decisions on the selection of the target audience. This factor is commonly known as seasonality. In this regard, a market will be more attractive the lower their seasonality risk.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 336 To date, both the literature on the subject and this thesis have offered different proposals on how to evaluate or isolate the market risk, with the purpose of estimating their historical behavior before selecting them as the marketing objective of the organization. However, no method has included predictive techniques (which are) able to offer solutions in the long term, which would have meant starting the selection process proactively with higher anticipation. This would assure greater flexibility and effectiveness at the time of developing the marketing programs for all the segments selected. Therefore, another challenge that this line of investigation might face in the future, is providing the method with a predictive perspective that helps improve the development of specific marketing programs for each market.  Identify contradictions and synergies for the solutions offered by other methods of multicriteria decision. Considering the possibility of using other methods of multi-criteria decisions to solve this selection problem, enriches the future of the investigation to levels that are unknown to date. The continued development that these methods still have nowadays, opens the door to comparative studies among them, to find the one that best meets the objectives of the decisionmaker. For all this, the investigation will require not only to innovate the methodology, but also find the combination of methods that will sort out, in the best way the marketing problem presented in this thesis.  Empirical contrast of the method in other scenarios in the tourism industry less mature than the European one, in order to verify the potentiality of the method. The possibility of modifying the scenario where the theoretical method presented in this thesis has been verified, offers new lines of investigation. The use of the method to evaluate the commercial attractiveness of new outbound markets is especially interesting, such as the BRICS markets (Brazil, Russia, India, China and South Africa), where a lot of interest is rising among the tourist companies, but whose commercial attractiveness still remain unknown. Conclusions  Página 337  What is more, comparisons between mature and new outbound markets might arise, in order to confirm what markets offer the best commercial opportunities to the decision-makers.  Evaluate the commercial attractiveness of the tourism markets selected in this thesis, under segmentation criteria different to the geographical one. It would also be very interesting to elaborate on the commercial attractiveness of other tourism segments, under different segmentation processes from the geographic one, such as: demographic, behavioral or psychographic criteria, and evaluate their real potential as a marketing opportunity for the decision-makers. Unfortunately, the low amount of information existing in market segmentation for the tourism industry, related to other divisions other than the geographical factors, complicates their measurement and therefore offers other solutions different to the one proposed in this thesis. Thus, if there is enough information available in the future, new investigations that consider this evaluation under a different segmentation approach, may be developed.  Adapt the evaluation method to the commercial attractiveness of a market segment, as well as to the decision-making process in specific destinations or organizations. This research project has conducted an evaluation of the commercial attractiveness of the markets as potential issuers of international tourists, regardless of the destination or product selected by them. Although we are aware of the need to adapt this method to the specific market of each decisionmaker, we have deemed it necessary to perform an initial evaluation of the potential market of tourists. However, the aim of this investigation was to propose a permeable method that could be applicable to different realities and scenarios. This means that the method is directly connected to the problems of a specific destination or company, and it would be necessary to open new lines of investigation in order to evaluate other realities or scenarios in the future. Bibliografía Bibliografía  Página 341  BIBLIOGRAFÍA Adams, S. (2001). Projecting the next decade in safety management: A Delphi technique study. Professional Safety, 26-29. Barutçu, S., Doğan, H., & Üngüren, E. (2011). Tourists’ perception and satisfaction of shopping in Alanya region: A comparative analysis of different nationalities. Procedia Social and Behavioral Sciences. Procedia Social and Behavioral Sciences, 1049-1059. 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Para medir su atractivo, proponemos un modelo, basado en la teoría y compuesto por cuatro criterios, tal y como se muestra en la siguiente figura: Estos cuatros criterios se definen como se muestra a continuación:  Criterio 1. Sustancialidad: propone que un mercado será más sustancial cuanto mayor sea la posibilidad de consumo que este ofrece a la organización.  Criterio 2. Rentabilidad: define como mercado más rentable, aquel que proporcione mayores rendimientos económicos a la empresa por la oferta de valor que esta ha lanzado. Atractivo Comercial Criterio 1: Sustancialidad Criterio 2: Rentabilidad Criterio 3: Accesibilidad Criterio 4: Receptibilidad  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 360  Criterio 3. Accesibilidad: un mercado será más accesible cuanto más cómodo o fácil lo tengan los consumidores que lo componen para adquirir el producto o servicio ofertado.  Criterio 4. Receptibilidad: bajo este criterio, un mercado será más receptivo cuando mayor predisposición manifieste a ser persuadido o tentado por un programa de marketing. 2. OBJETIVO: Basándonos en el modelo anterior, el objetivo que nos plantemos es el siguiente: determinar el atractivo comercial de un país como mercado emisor de turistas internacionales. Con tal fin necesitamos de su colaboración para que nos ayude a establecer la importancia relativa de cada uno de dichos criterios para el cómputo de dicho atractivo. 3. PREGUNTAS: Utilizando la Escala de Preferencia Verbal de Saaty (1977), que se muestra en la siguiente tabla: CALIFICACIÓN NUMÉRICA ESCALA VERBAL DE LA PREFERENCIA DEFINICIÓN 1 Igual Ambos elementos son de igual importancia 2 IgualModerada Importancia entre igual y moderada de un elemento sobre otro 3 Moderada Moderada importancia de un elemento sobre otro 4 ModeradaFuerte Importancia entre moderada y fuerte de un elementos obre otro 5 Fuerte Importancia fuerte de un elemento sobre otro 6 FuerteMuy Fuerte Importancia entre fuerte y muy fuerte de un elemento sobre otro 7 Muy Fuerte Importancia demostrada de un elemento sobre otro 8 Muy FuerteExtrema Importancia entre muy fuerte y extrema de un elemento sobre otro 9 Extrema Importancia absoluta de un elemento sobre otro Fuente: Elaboración propia a partir de Saaty, 1977. Anexos  Página 361  Pregunta 1: A la hora de evaluar el atractivo comercial de un mercado emisor de turistas internacionales, como paso previo a su selección como mercado objetivo de la estrategia de marketing, ¿qué considera más importante su sustancialidad (Crit1) o su rentabilidad (Crit2)? Sustancialidad (Crit1) vs. Rentabilidad (Crit2) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pregunta 2: A la hora de evaluar el atractivo comercial de un mercado emisor de turistas internacionales, como paso previo a su selección como mercado objetivo de la estrategia de marketing, ¿qué considera más importante su sustancialidad (Crit1) o su accesibilidad (Crit3)? Sustancialidad (Crit1) vs. Accesibilidad (Crit3) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Pregunta 3: A la hora de evaluar el atractivo comercial de un mercado emisor de turistas internacionales, como paso previo a su selección como mercado objetivo de la estrategia de marketing, ¿qué considera más importante su sustancialidad (Crit1) o su receptibilidad (Crit4)? Sustancialidad (Crit1) vs. Receptibilidad (Crit4) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 368 Tabla 21. Descomposición del criterio sustancialidad para Estonia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente Ciclo-Tendencia Q1 2004 63.000 0,89 0,88 80.684 Q2 2004 74.000 0,95 0,98 79.769 Q3 2004 114.000 1,18 1,24 77.939 Q4 2004 57.000 0,82 0,90 76.920 Q1 2005 67.000 0,93 0,88 81.965 Q2 2005 89.000 0,99 0,98 91.500 Q3 2005 135.000 1,09 1,24 99.807 Q4 2005 106.000 1,18 0,90 99.840 Q1 2006 69.000 0,81 0,88 96.547 Q2 2006 79.000 0,84 0,98 95.865 Q3 2006 159.000 1,19 1,24 108.094 Q4 2006 81.000 0,74 0,90 121.021 Q1 2007 148.000 1,17 0,88 144.207 Q2 2007 143.000 0,93 0,98 156.891 Q3 2007 239.000 1,14 1,24 168.991 Q4 2007 146.000 0,96 0,90 168.090 Q1 2008 139.000 0,94 0,88 168.215 Q2 2008 176.000 1,05 0,98 170.814 Q3 2008 203.000 0,94 1,24 173.791 Q4 2008 174.000 1,07 0,90 180.153 Q1 2009 149.000 0,94 0,88 181.133 Q2 2009 193.000 1,05 0,98 187.891 Q3 2009 221.000 0,92 1,24 193.207 Q4 2009 191.000 1,04 0,90 204.104 Q1 2010 190.673 1,03 0,88 210.504 Q2 2010 210.507 0,99 0,98 216.494 Q3 2010 263.340 0,96 1,24 221.760 Q4 2010 210.674 1,01 0,90 229.851 Q1 2011 214.980 1,04 0,88 236.056 Q2 2011 234.814 1,00 0,98 240.681 Q3 2011 287.647 0,95 1,24 245.943 Q4 2011 234.981 1,02 0,90 254.841 Q1 2012 239.287 1,04 0,88 261.129 Q2 2012 259.121 1,00 0,98 265.437 Q3 2012 311.954 0,93 1,24 270.125 Q4 2012 259.288 1,03 0,90 279.830 Q1 2013 263.595 1,05 0,88 286.202 Q2 2013 283.428 1,00 0,98 290.194 Q3 2013 336.261 0,92 1,24 294.308 Q4 2013 283.595 1,03 0,90 304.819 Q1 2014 287.902 1,05 0,88 311.274 Q2 2014 307.735 1,00 0,98 314.950 Q3 2014 360.569 0,92 1,24 315.396 Q4 2014 307.902 1,08 0,90 315.619 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 369  Tabla 22. Descomposición del criterio sustancialidad para Irlanda Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 883.000 0,97 0,86 1.049.928 Q2 2004 1.101.000 0,99 1,04 1.065.867 Q3 2004 1.349.000 1,02 1,20 1.097.745 Q4 2004 998.000 0,99 0,89 1.133.901 Q1 2005 985.000 0,97 0,86 1.174.888 Q2 2005 1.314.000 1,06 1,04 1.187.720 Q3 2005 1.527.000 1,06 1,20 1.200.163 Q4 2005 863.000 0,80 0,89 1.217.148 Q1 2006 1.206.000 1,07 0,86 1.306.142 Q2 2006 1.516.000 1,04 1,04 1.392.474 Q3 2006 1.747.000 0,98 1,20 1.474.567 Q4 2006 1.340.000 0,99 0,89 1.526.631 Q1 2007 1.383.000 1,01 0,86 1.580.216 Q2 2007 1.731.000 1,02 1,04 1.632.016 Q3 2007 1.968.000 0,98 1,20 1.673.617 Q4 2007 1.539.000 1,02 0,89 1.701.504 Q1 2008 1.535.000 1,04 0,86 1.706.396 Q2 2008 1.707.000 0,97 1,04 1.687.557 Q3 2008 1.995.000 1,00 1,20 1.651.354 Q4 2008 1.493.000 1,05 0,89 1.598.865 Q1 2009 1.281.000 0,97 0,86 1.531.278 Q2 2009 1.496.000 0,97 1,04 1.476.724 Q3 2009 1.744.000 1,00 1,20 1.447.399 Q4 2009 1.285.000 1,00 0,89 1.443.671 Q1 2010 1.243.294 1,00 0,86 1.444.988 Q2 2010 1.508.421 1,00 1,04 1.446.405 Q3 2010 1.752.542 1,01 1,20 1.447.249 Q4 2010 1.283.756 1,00 0,89 1.446.103 Q1 2011 1.243.294 1,00 0,86 1.445.465 Q2 2011 1.508.421 1,00 1,04 1.446.249 Q3 2011 1.752.542 1,01 1,20 1.447.249 Q4 2011 1.283.756 1,00 0,89 1.446.103 Q1 2012 1.243.294 1,00 0,86 1.445.465 Q2 2012 1.508.421 1,00 1,04 1.446.249 Q3 2012 1.752.542 1,01 1,20 1.447.249 Q4 2012 1.283.756 1,00 0,89 1.446.103 Q1 2013 1.243.294 1,00 0,86 1.445.465 Q2 2013 1.508.421 1,00 1,04 1.446.249 Q3 2013 1.752.542 1,01 1,20 1.447.249 Q4 2013 1.283.756 1,00 0,89 1.446.103 Q1 2014 1.243.294 1,00 0,86 1.445.465 Q2 2014 1.508.421 1,00 1,04 1.446.249 Q3 2014 1.752.542 1,00 1,20 1.448.672 Q4 2014 1.283.756 1,00 0,89 1.449.884 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 370 Tabla 23. Descomposición del criterio sustancialidad para Grecia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 258.325 1,17 0,76 292.839 Q2 2004 229.320 0,98 0,80 293.725 Q3 2004 325.834 0,85 1,29 295.497 Q4 2004 342.017 0,96 1,15 309.373 Q1 2005 297.521 1,17 0,76 335.850 Q2 2005 251.807 0,93 0,80 340.109 Q3 2005 471.888 1,06 1,29 345.132 Q4 2005 346.465 0,86 1,15 348.334 Q1 2006 291.538 1,07 0,76 360.549 Q2 2006 332.378 1,18 0,80 353.262 Q3 2006 372.991 0,87 1,29 331.036 Q4 2006 323.892 0,87 1,15 321.670 Q1 2007 252.007 1,00 0,76 333.320 Q2 2007 312.739 1,12 0,80 348.589 Q3 2007 472.306 1,06 1,29 345.059 Q4 2007 326.749 0,86 1,15 330.204 Q1 2008 246.333 0,99 0,76 329.860 Q2 2008 277.192 1,00 0,80 347.450 Q3 2008 470.675 1,00 1,29 362.789 Q4 2008 486.325 1,15 1,15 366.090 Q1 2009 233.557 0,90 0,76 342.778 Q2 2009 268.076 1,02 0,80 328.358 Q3 2009 359.760 0,88 1,29 316.448 Q4 2009 404.828 1,11 1,15 317.026 Q1 2010 249.631 1,06 0,76 311.159 Q2 2010 196.911 0,80 0,80 306.836 Q3 2010 433.534 1,10 1,29 305.750 Q4 2010 390.840 1,14 1,15 297.839 Q1 2011 184.636 0,90 0,76 272.633 Q2 2011 205.630 1,07 0,80 241.317 Q3 2011 248.288 0,91 1,29 212.028 Q4 2011 215.807 0,94 1,15 199.674 Q1 2012 149.847 1,00 0,76 198.008 Q2 2012 157.413 0,96 0,80 205.244 Q3 2012 292.568 1,07 1,29 212.022 Q4 2012 252.777 1,04 1,15 211.258 Q1 2013 149.847 0,95 0,76 208.938 Q2 2013 157.413 0,94 0,80 208.807 Q3 2013 292.568 1,07 1,29 212.022 Q4 2013 252.777 1,04 1,15 211.258 Q1 2014 149.847 0,95 0,76 208.938 Q2 2014 157.413 0,94 0,80 208.807 Q3 2014 292.568 1,06 1,29 214.212 Q4 2014 252.777 1,01 1,15 216.914 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 371  Tabla 24. Descomposición del criterio sustancialidad para España Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 724.400 0,95 0,84 901.696 Q2 2004 885.014 0,97 0,89 1.031.957 Q3 2004 1.788.597 0,96 1,45 1.292.480 Q4 2004 982.796 0,75 0,83 1.594.047 Q1 2005 2.258.650 1,35 0,84 1.992.795 Q2 2005 1.717.461 0,89 0,89 2.180.866 Q3 2005 3.459.632 1,03 1,45 2.324.629 Q4 2005 2.044.101 1,06 0,83 2.329.787 Q1 2006 1.881.018 0,95 0,84 2.362.078 Q2 2006 2.084.662 1,00 0,89 2.355.021 Q3 2006 3.627.487 1,07 1,45 2.336.371 Q4 2006 1.801.343 0,94 0,83 2.325.337 Q1 2007 1.852.511 0,93 0,84 2.360.436 Q2 2007 2.318.263 1,06 0,89 2.469.742 Q3 2007 3.673.673 0,98 1,45 2.595.910 Q4 2007 2.247.644 1,03 0,83 2.631.495 Q1 2008 2.413.392 1,11 0,84 2.579.701 Q2 2008 1.851.628 0,84 0,89 2.474.449 Q3 2008 3.547.875 0,98 1,45 2.499.760 Q4 2008 2.182.268 1,01 0,83 2.609.415 Q1 2009 2.362.416 1,02 0,84 2.760.209 Q2 2009 2.614.549 1,03 0,89 2.856.033 Q3 2009 4.027.469 0,96 1,45 2.889.079 Q4 2009 2.505.364 1,03 0,83 2.944.550 Q1 2010 2.418.644 0,97 0,84 2.973.813 Q2 2010 2.779.114 1,03 0,89 3.043.411 Q3 2010 4.369.772 1,00 1,45 3.026.063 Q4 2010 2.613.953 1,04 0,83 3.039.841 Q1 2011 2.268.575 0,90 0,84 3.003.114 Q2 2011 2.921.746 1,08 0,89 3.040.868 Q3 2011 4.337.173 0,99 1,45 3.029.190 Q4 2011 2.419.964 0,96 0,83 3.051.081 Q1 2012 2.623.957 1,01 0,84 3.077.577 Q2 2012 2.784.597 1,00 0,89 3.136.990 Q3 2012 4.632.885 1,00 1,45 3.202.589 Q4 2012 2.675.896 1,00 0,83 3.253.718 Q1 2013 2.803.969 1,01 0,84 3.311.142 Q2 2013 2.972.408 1,00 0,89 3.360.254 Q3 2013 4.940.176 1,00 1,45 3.415.012 Q4 2013 2.850.488 1,00 0,83 3.466.006 Q1 2014 2.983.981 1,01 0,84 3.523.713 Q2 2014 3.160.220 1,00 0,89 3.572.576 Q3 2014 5.247.467 1,00 1,45 3.618.342 Q4 2014 3.025.080 1,01 0,83 3.641.225 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 372 Tabla 25. Descomposición del criterio sustancialidad para Francia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 3.873.000 0,99 0,70 5.581.943 Q2 2004 6.770.000 1,01 1,21 5.563.345 Q3 2004 7.059.000 1,01 1,27 5.526.150 Q4 2004 4.009.000 0,86 0,82 5.678.590 Q1 2005 4.610.412 1,08 0,70 6.076.227 Q2 2005 7.991.947 1,03 1,21 6.437.167 Q3 2005 8.172.516 0,96 1,27 6.675.767 Q4 2005 5.900.750 1,05 0,82 6.810.404 Q1 2006 4.638.183 0,97 0,70 6.800.410 Q2 2006 8.524.526 1,03 1,21 6.839.556 Q3 2006 8.223.448 0,95 1,27 6.796.946 Q4 2006 5.767.163 1,02 0,82 6.869.521 Q1 2007 4.899.360 1,02 0,70 6.865.078 Q2 2007 8.227.742 1,00 1,21 6.841.486 Q3 2007 8.533.513 1,00 1,27 6.701.727 Q4 2007 5.509.296 1,02 0,82 6.558.832 Q1 2008 4.307.271 0,96 0,70 6.354.169 Q2 2008 7.728.946 1,03 1,21 6.199.224 Q3 2008 7.440.877 0,97 1,27 6.038.168 Q4 2008 4.835.632 0,98 0,82 5.977.533 Q1 2009 4.249.934 1,01 0,70 5.999.081 Q2 2009 7.154.413 0,98 1,21 6.048.412 Q3 2009 8.076.194 1,04 1,27 6.102.167 Q4 2009 4.879.486 0,98 0,82 6.048.592 Q1 2010 4.251.652 1,00 0,70 6.043.030 Q2 2010 7.094.368 0,98 1,21 6.034.569 Q3 2010 7.924.697 1,02 1,27 6.096.090 Q4 2010 5.048.568 1,01 0,82 6.096.808 Q1 2011 4.244.427 0,98 0,70 6.147.065 Q2 2011 7.247.054 0,97 1,21 6.230.679 Q3 2011 8.460.484 1,04 1,27 6.393.347 Q4 2011 5.341.176 1,00 0,82 6.472.605 Q1 2012 4.563.832 1,00 0,70 6.495.448 Q2 2012 7.771.925 1,00 1,21 6.464.713 Q3 2012 8.165.891 1,00 1,27 6.463.167 Q4 2012 5.340.934 1,00 0,82 6.469.308 Q1 2013 4.563.832 1,00 0,70 6.469.588 Q2 2013 7.771.925 1,00 1,21 6.464.680 Q3 2013 8.165.891 1,00 1,27 6.463.167 Q4 2013 5.340.934 1,00 0,82 6.469.308 Q1 2014 4.563.832 1,00 0,70 6.469.588 Q2 2014 7.771.925 1,00 1,21 6.464.680 Q3 2014 8.165.891 1,00 1,27 6.457.979 Q4 2014 5.340.934 1,01 0,82 6.454.628 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 373  Tabla 26. Descomposición del criterio sustancialidad para Italia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 2.864.030 1,04 0,80 3.451.107 Q2 2004 2.892.425 0,93 0,89 3.501.007 Q3 2004 5.785.022 1,02 1,58 3.600.805 Q4 2004 2.881.184 1,04 0,73 3.778.542 Q1 2005 2.766.831 0,88 0,80 3.945.331 Q2 2005 4.190.437 1,16 0,89 4.054.984 Q3 2005 6.581.722 1,05 1,58 3.986.107 Q4 2005 2.326.070 0,83 0,73 3.814.225 Q1 2006 3.304.224 1,09 0,80 3.784.916 Q2 2006 3.102.199 0,91 0,89 3.828.304 Q3 2006 6.565.236 1,02 1,58 4.066.212 Q4 2006 3.101.610 1,02 0,73 4.144.035 Q1 2007 3.629.964 1,08 0,80 4.218.677 Q2 2007 3.300.169 0,89 0,89 4.150.404 Q3 2007 6.770.208 1,01 1,58 4.266.616 Q4 2007 3.173.589 0,99 0,73 4.391.875 Q1 2008 3.921.084 1,08 0,80 4.546.823 Q2 2008 3.945.116 0,98 0,89 4.514.213 Q3 2008 6.902.675 0,99 1,58 4.406.508 Q4 2008 3.250.978 1,02 0,73 4.358.781 Q1 2009 3.109.254 0,89 0,80 4.381.298 Q2 2009 4.415.309 1,10 0,89 4.499.141 Q3 2009 7.236.064 1,02 1,58 4.500.899 Q4 2009 3.094.657 0,94 0,73 4.470.612 Q1 2010 3.590.707 1,03 0,80 4.373.817 Q2 2010 3.960.085 1,05 0,89 4.227.224 Q3 2010 6.226.364 0,98 1,58 4.017.520 Q4 2010 2.634.488 0,95 0,73 3.763.938 Q1 2011 2.986.624 1,06 0,80 3.545.777 Q2 2011 2.915.892 0,96 0,89 3.427.573 Q3 2011 4.741.149 0,90 1,58 3.347.844 Q4 2011 2.887.499 1,19 0,73 3.304.019 Q1 2012 2.355.007 0,96 0,80 3.089.527 Q2 2012 2.438.237 0,96 0,89 2.855.384 Q3 2012 4.097.603 1,00 1,58 2.598.155 Q4 2012 1.797.205 1,01 0,73 2.430.685 Q1 2013 1.807.609 1,00 0,80 2.259.123 Q2 2013 1.836.528 0,99 0,89 2.084.087 Q3 2013 3.019.907 1,00 1,58 1.914.617 Q4 2013 1.291.262 1,01 0,73 1.746.357 Q1 2014 1.260.212 1,00 0,80 1.575.232 Q2 2014 1.234.820 0,99 0,89 1.401.328 Q3 2014 1.942.211 1,00 1,58 1.229.434 Q4 2014 785.319 0,94 0,73 1.143.487 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 374 Tabla 27. Descomposición del criterio sustancialidad para Chipre Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 145.623 0,96 0,81 186.912 Q2 2004 164.702 0,95 0,92 187.189 Q3 2004 292.897 1,08 1,44 187.741 Q4 2004 147.176 0,94 0,83 188.650 Q1 2005 151.414 0,97 0,81 192.818 Q2 2005 189.193 1,05 0,92 195.861 Q3 2005 296.150 1,04 1,44 197.970 Q4 2005 152.690 0,95 0,83 195.310 Q1 2006 160.909 1,02 0,81 194.976 Q2 2006 175.776 0,97 0,92 195.659 Q3 2006 292.993 1,01 1,44 200.844 Q4 2006 166.027 0,98 0,83 205.829 Q1 2007 175.167 1,01 0,81 214.109 Q2 2007 203.512 0,99 0,92 223.878 Q3 2007 335.107 0,99 1,44 235.585 Q4 2007 210.654 1,03 0,83 246.591 Q1 2008 207.006 1,01 0,81 253.880 Q2 2008 238.452 1,00 0,92 258.489 Q3 2008 374.328 1,00 1,44 259.662 Q4 2008 219.670 1,02 0,83 260.058 Q1 2009 205.495 0,99 0,81 257.159 Q2 2009 238.314 1,01 0,92 256.967 Q3 2009 354.677 0,95 1,44 258.049 Q4 2009 225.356 1,03 0,83 263.620 Q1 2010 217.539 1,01 0,81 266.112 Q2 2010 246.790 1,00 0,92 268.364 Q3 2010 379.950 0,99 1,44 267.794 Q4 2010 228.101 1,03 0,83 267.716 Q1 2011 213.624 0,99 0,81 265.025 Q2 2011 239.646 0,99 0,92 261.693 Q3 2011 374.173 1,01 1,44 258.108 Q4 2011 209.539 0,99 0,83 255.714 Q1 2012 205.572 1,00 0,81 254.116 Q2 2012 234.977 1,01 0,92 253.224 Q3 2012 360.686 0,99 1,44 252.757 Q4 2012 209.539 1,00 0,83 253.069 Q1 2013 205.572 1,00 0,81 253.075 Q2 2013 234.977 1,01 0,92 253.224 Q3 2013 360.686 0,99 1,44 252.757 Q4 2013 209.539 1,00 0,83 253.069 Q1 2014 205.572 1,00 0,81 253.075 Q2 2014 234.977 1,01 0,92 253.224 Q3 2014 360.686 0,99 1,44 252.899 Q4 2014 209.539 1,00 0,83 252.737 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 375  Tabla 28. Descomposición del criterio sustancialidad para Letonia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 119.782 0,97 0,81 153.046 Q2 2004 134.862 0,83 1,01 159.763 Q3 2004 251.162 1,15 1,26 173.197 Q4 2004 154.153 0,92 0,91 184.161 Q1 2005 170.790 1,06 0,81 198.425 Q2 2005 200.739 0,96 1,01 205.962 Q3 2005 279.127 1,02 1,26 216.475 Q4 2005 207.359 1,02 0,91 222.364 Q1 2006 181.681 0,97 0,81 231.402 Q2 2006 233.616 0,95 1,01 242.333 Q3 2006 345.712 1,07 1,26 255.161 Q4 2006 243.299 1,01 0,91 264.047 Q1 2007 208.446 0,95 0,81 270.991 Q2 2007 287.333 1,01 1,01 281.647 Q3 2007 370.642 0,99 1,26 295.190 Q4 2007 288.803 1,03 0,91 309.057 Q1 2008 258.877 1,01 0,81 314.982 Q2 2008 326.187 1,05 1,01 305.454 Q3 2008 387.066 1,07 1,26 285.447 Q4 2008 196.828 0,82 0,91 262.255 Q1 2009 207.497 1,00 0,81 256.259 Q2 2009 269.802 1,02 1,01 260.590 Q3 2009 338.907 0,99 1,26 270.407 Q4 2009 257.786 1,03 0,91 276.116 Q1 2010 223.294 0,99 0,81 277.903 Q2 2010 286.642 1,01 1,01 279.719 Q3 2010 348.091 0,98 1,26 280.199 Q4 2010 259.500 0,99 0,91 288.467 Q1 2011 231.312 0,96 0,81 298.357 Q2 2011 342.023 1,08 1,01 311.255 Q3 2011 391.321 0,98 1,26 316.735 Q4 2011 286.790 0,98 0,91 321.250 Q1 2012 269.597 1,03 0,81 323.322 Q2 2012 329.537 1,00 1,01 326.345 Q3 2012 408.390 0,98 1,26 330.792 Q4 2012 306.201 1,00 0,91 336.453 Q1 2013 286.444 1,03 0,81 341.659 Q2 2013 346.384 0,99 1,01 343.886 Q3 2013 425.237 0,97 1,26 347.655 Q4 2013 323.049 1,00 0,91 353.892 Q1 2014 303.292 1,04 0,81 359.351 Q2 2014 363.232 0,99 1,01 361.115 Q3 2014 442.085 0,97 1,26 360.359 Q4 2014 339.896 1,04 0,91 359.982 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 376 Tabla 29. Descomposición del criterio sustancialidad para Lituania Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 343.845 1,15 0,72 414.409 Q2 2004 415.862 0,92 1,10 409.219 Q3 2004 493.984 0,94 1,31 398.838 Q4 2004 315.496 0,92 0,86 400.960 Q1 2005 360.554 1,19 0,72 418.835 Q2 2005 421.721 0,93 1,10 409.770 Q3 2005 526.902 0,97 1,31 413.774 Q4 2005 323.587 0,91 0,86 413.535 Q1 2006 365.352 1,16 0,72 433.758 Q2 2006 439.604 0,91 1,10 437.003 Q3 2006 576.925 0,98 1,31 448.584 Q4 2006 407.427 1,06 0,86 446.750 Q1 2007 339.773 1,07 0,72 439.143 Q2 2007 422.246 0,91 1,10 421.198 Q3 2007 514.593 0,94 1,31 416.170 Q4 2007 384.184 1,05 0,86 426.161 Q1 2008 319.256 1,00 0,72 439.587 Q2 2008 492.161 1,01 1,10 442.436 Q3 2008 598.618 1,08 1,31 423.272 Q4 2008 347.181 1,04 0,86 387.636 Q1 2009 217.621 0,86 0,72 348.402 Q2 2009 350.458 0,97 1,10 328.192 Q3 2009 439.738 1,04 1,31 322.328 Q4 2009 280.599 1,00 0,86 328.105 Q1 2010 222.471 0,92 0,72 334.829 Q2 2010 409.966 1,07 1,10 347.912 Q3 2010 474.090 1,02 1,31 354.658 Q4 2010 304.355 0,98 0,86 361.717 Q1 2011 253.393 0,95 0,72 366.322 Q2 2011 440.813 1,06 1,10 377.686 Q3 2011 497.735 1,00 1,31 380.642 Q4 2011 334.530 1,02 0,86 383.061 Q1 2012 261.356 0,95 0,72 380.335 Q2 2012 441.649 1,04 1,10 384.099 Q3 2012 502.120 1,01 1,31 380.425 Q4 2012 327.354 1,01 0,86 378.411 Q1 2013 255.720 0,95 0,72 373.404 Q2 2013 432.074 1,04 1,10 375.771 Q3 2013 491.174 1,01 1,31 372.132 Q4 2013 320.179 1,01 0,86 370.118 Q1 2014 250.084 0,95 0,72 365.174 Q2 2014 422.499 1,04 1,10 367.443 Q3 2014 480.228 0,99 1,31 370.954 Q4 2014 313.004 0,98 0,86 372.710 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 377  Tabla 30. Descomposición del criterio sustancialidad para Luxemburgo Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 311.000 1,00 0,91 343.006 Q2 2004 335.000 0,97 1,00 344.647 Q3 2004 448.800 1,03 1,25 347.929 Q4 2004 286.800 0,98 0,83 350.730 Q1 2005 326.900 1,01 0,91 356.399 Q2 2005 357.100 0,99 1,00 359.379 Q3 2005 465.700 1,03 1,25 361.222 Q4 2005 300.900 1,01 0,83 357.720 Q1 2006 312.200 0,98 0,91 351.786 Q2 2006 352.600 1,02 1,00 343.392 Q3 2006 426.400 1,02 1,25 334.765 Q4 2006 257.300 0,94 0,83 329.243 Q1 2007 299.170 0,99 0,91 333.381 Q2 2007 349.000 1,01 1,00 344.804 Q3 2007 452.000 0,99 1,25 363.165 Q4 2007 310.288 0,99 0,83 375.744 Q1 2008 379.875 1,10 0,91 380.686 Q2 2008 362.203 0,97 1,00 372.689 Q3 2008 434.121 0,94 1,25 368.851 Q4 2008 309.485 0,99 0,83 373.910 Q1 2009 362.465 1,02 0,91 391.124 Q2 2009 402.400 0,98 1,00 410.043 Q3 2009 543.696 1,03 1,25 423.341 Q4 2009 376.504 1,06 0,83 425.361 Q1 2010 368.251 0,98 0,91 413.414 Q2 2010 396.664 1,01 1,00 391.750 Q3 2010 474.502 1,02 1,25 370.203 Q4 2010 267.979 0,88 0,83 364.127 Q1 2011 325.289 0,95 0,91 376.155 Q2 2011 446.766 1,11 1,00 401.639 Q3 2011 502.084 0,96 1,25 417.891 Q4 2011 367.890 1,03 0,83 428.337 Q1 2012 389.802 1,00 0,91 426.832 Q2 2012 429.375 1,00 1,00 428.025 Q3 2012 522.571 0,98 1,25 426.282 Q4 2012 363.802 1,02 0,83 428.411 Q1 2013 389.802 1,00 0,91 427.560 Q2 2013 429.375 1,00 1,00 427.480 Q3 2013 522.571 0,98 1,25 426.282 Q4 2013 363.802 1,02 0,83 428.411 Q1 2014 389.802 1,00 0,91 427.560 Q2 2014 429.375 1,00 1,00 427.480 Q3 2014 522.571 0,98 1,25 427.053 Q4 2014 363.802 1,02 0,83 426.840 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 384 Tabla 37. Descomposición del criterio sustancialidad para Eslovaquia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 435.372 1,01 0,60 715.770 Q2 2004 712.755 1,01 0,96 737.966 Q3 2004 1.326.672 0,95 1,78 782.358 Q4 2004 625.770 1,17 0,66 811.850 Q1 2005 420.864 0,89 0,60 787.552 Q2 2005 796.824 1,07 0,96 782.858 Q3 2005 1.221.026 0,91 1,78 749.225 Q4 2005 547.800 1,09 0,66 758.669 Q1 2006 399.000 0,89 0,60 748.702 Q2 2006 776.160 1,04 0,96 781.426 Q3 2006 1.395.009 0,96 1,78 814.198 Q4 2006 578.994 1,00 0,66 873.802 Q1 2007 565.750 1,03 0,60 910.799 Q2 2007 935.766 1,07 0,96 917.480 Q3 2007 1.576.536 0,98 1,78 906.208 Q4 2007 525.070 0,90 0,66 886.812 Q1 2008 610.545 1,12 0,60 901.973 Q2 2008 784.872 0,91 0,96 897.901 Q3 2008 1.709.076 1,06 1,78 906.163 Q4 2008 578.968 1,00 0,66 877.974 Q1 2009 523.125 1,02 0,60 853.017 Q2 2009 761.392 0,97 0,96 823.875 Q3 2009 1.364.760 0,96 1,78 798.080 Q4 2009 580.934 1,15 0,66 761.884 Q1 2010 400.036 0,93 0,60 716.277 Q2 2010 538.125 0,85 0,96 665.793 Q3 2010 1.431.300 1,18 1,78 678.374 Q4 2010 322.704 0,70 0,66 699.166 Q1 2011 558.630 1,19 0,60 778.233 Q2 2011 766.728 1,01 0,96 792.707 Q3 2011 1.489.280 1,04 1,78 804.272 Q4 2011 470.196 0,92 0,66 769.929 Q1 2012 466.753 1,01 0,60 769.038 Q2 2012 736.666 1,00 0,96 770.133 Q3 2012 1.416.797 1,02 1,78 778.927 Q4 2012 506.396 0,99 0,66 775.639 Q1 2013 466.753 1,00 0,60 776.682 Q2 2013 736.666 0,99 0,96 776.216 Q3 2013 1.416.797 1,02 1,78 778.927 Q4 2013 506.396 0,99 0,66 775.639 Q1 2014 466.753 1,00 0,60 776.682 Q2 2014 736.666 0,99 0,96 776.216 Q3 2014 1.416.797 1,02 1,78 777.417 Q4 2014 506.396 0,98 0,66 778.017 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 385  Tabla 38. Descomposición del criterio sustancialidad para Finlandia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 1.171.000 0,97 0,89 1.356.586 Q2 2004 1.471.000 0,97 1,10 1.374.940 Q3 2004 1.534.000 1,05 1,04 1.411.647 Q4 2004 1.345.000 0,97 0,97 1.440.026 Q1 2005 1.348.000 1,04 0,89 1.460.363 Q2 2005 1.627.000 1,02 1,10 1.447.901 Q3 2005 1.448.000 0,98 1,04 1.418.925 Q4 2005 1.355.000 1,00 0,97 1.402.479 Q1 2006 1.180.000 0,94 0,89 1.403.458 Q2 2006 1.663.000 1,05 1,10 1.432.405 Q3 2006 1.501.000 1,01 1,04 1.427.397 Q4 2006 1.382.000 1,01 0,97 1.420.811 Q1 2007 1.172.000 0,94 0,89 1.406.715 Q2 2007 1.624.000 1,03 1,10 1.432.415 Q3 2007 1.522.000 1,00 1,04 1.469.268 Q4 2007 1.436.000 0,99 0,97 1.494.696 Q1 2008 1.425.000 1,06 0,89 1.505.301 Q2 2008 1.540.000 0,95 1,10 1.471.479 Q3 2008 1.579.000 1,05 1,04 1.450.623 Q4 2008 1.287.000 0,94 0,97 1.417.600 Q1 2009 1.286.000 1,01 0,89 1.432.794 Q2 2009 1.592.000 0,99 1,10 1.451.865 Q3 2009 1.553.000 1,00 1,04 1.495.624 Q4 2009 1.479.000 1,00 0,97 1.534.796 Q1 2010 1.415.000 1,01 0,89 1.574.507 Q2 2010 1.782.000 1,00 1,10 1.622.708 Q3 2010 1.682.000 0,98 1,04 1.659.036 Q4 2010 1.754.000 1,06 0,97 1.710.342 Q1 2011 1.451.000 0,94 0,89 1.738.307 Q2 2011 2.031.000 1,02 1,10 1.800.877 Q3 2011 1.899.000 0,98 1,04 1.855.045 Q4 2011 1.893.000 1,02 0,97 1.923.861 Q1 2012 1.770.156 1,01 0,89 1.967.885 Q2 2012 2.174.550 0,98 1,10 2.014.291 Q3 2012 2.142.188 0,99 1,04 2.075.016 Q4 2012 2.087.947 1,01 0,97 2.137.332 Q1 2013 1.998.028 1,02 0,89 2.194.272 Q2 2013 2.402.421 0,97 1,10 2.237.325 Q3 2013 2.370.059 0,99 1,04 2.303.230 Q4 2013 2.315.818 1,01 0,97 2.367.369 Q1 2014 2.225.899 1,03 0,89 2.426.586 Q2 2014 2.630.293 0,97 1,10 2.464.141 Q3 2014 2.597.931 1,00 1,04 2.504.284 Q4 2014 2.543.690 1,04 0,97 2.524.356 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 386 Tabla 39. Descomposición del criterio sustancialidad para Reino Unido Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 11.231.197 1,07 0,76 13.858.435 Q2 2004 14.396.590 0,97 1,07 13.960.893 Q3 2004 18.360.158 0,96 1,35 14.165.811 Q4 2004 11.785.018 1,00 0,82 14.322.898 Q1 2005 12.361.963 1,13 0,76 14.372.321 Q2 2005 13.515.344 0,92 1,07 13.735.573 Q3 2005 17.403.353 0,98 1,35 13.193.544 Q4 2005 10.650.027 1,01 0,82 12.865.209 Q1 2006 9.550.984 0,98 0,76 12.903.092 Q2 2006 14.237.993 1,03 1,07 12.999.474 Q3 2006 17.421.796 0,99 1,35 12.972.100 Q4 2006 10.742.238 1,01 0,82 12.972.084 Q1 2007 9.623.417 0,98 0,76 12.966.763 Q2 2007 13.949.948 1,00 1,07 13.094.360 Q3 2007 18.217.203 1,02 1,35 13.273.219 Q4 2007 10.893.402 0,99 0,82 13.393.830 Q1 2008 10.398.057 1,02 0,76 13.467.165 Q2 2008 14.263.808 0,98 1,07 13.573.870 Q3 2008 18.074.264 0,98 1,35 13.689.327 Q4 2008 12.059.345 1,06 0,82 13.788.894 Q1 2009 10.107.856 0,98 0,76 13.585.263 Q2 2009 14.248.874 1,00 1,07 13.308.798 Q3 2009 17.411.686 1,00 1,35 12.887.155 Q4 2009 10.401.559 1,01 0,82 12.580.016 Q1 2010 9.116.513 0,97 0,76 12.350.702 Q2 2010 12.942.335 0,99 1,07 12.274.299 Q3 2010 17.115.686 1,03 1,35 12.300.191 Q4 2010 9.933.090 0,98 0,82 12.362.549 Q1 2011 9.320.503 0,98 0,76 12.482.072 Q2 2011 13.876.547 1,03 1,07 12.595.502 Q3 2011 17.092.139 1,00 1,35 12.642.033 Q4 2011 10.205.533 0,98 0,82 12.608.577 Q1 2012 9.659.195 1,01 0,76 12.587.782 Q2 2012 13.328.620 0,99 1,07 12.568.824 Q3 2012 17.082.453 1,00 1,35 12.595.112 Q4 2012 10.279.222 0,99 0,82 12.579.808 Q1 2013 9.659.195 1,01 0,76 12.606.895 Q2 2013 13.328.620 0,99 1,07 12.578.778 Q3 2013 17.082.453 1,00 1,35 12.595.112 Q4 2013 10.279.222 0,99 0,82 12.579.808 Q1 2014 9.659.195 1,01 0,76 12.606.895 Q2 2014 13.328.620 0,99 1,07 12.578.778 Q3 2014 17.082.453 1,01 1,35 12.539.909 Q4 2014 10.279.222 1,00 0,82 12.520.474 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 387  Tabla 40. Descomposición del criterio sustancialidad para Noruega Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2004 1.090.000 0,96 0,79 1.443.959 Q2 2004 1.560.000 1,00 1,07 1.463.841 Q3 2004 2.080.000 1,03 1,35 1.503.603 Q4 2004 1.250.000 1,02 0,80 1.531.292 Q1 2005 1.150.000 0,95 0,79 1.533.317 Q2 2005 1.724.000 1,06 1,07 1.525.513 Q3 2005 2.035.000 1,01 1,35 1.494.914 Q4 2005 1.099.000 0,93 0,80 1.486.197 Q1 2006 1.163.000 0,96 0,79 1.534.051 Q2 2006 1.768.000 1,01 1,07 1.632.879 Q3 2006 2.420.000 1,04 1,35 1.725.285 Q4 2006 1.440.000 1,02 0,80 1.765.651 Q1 2007 1.370.000 0,98 0,79 1.768.777 Q2 2007 1.870.000 0,99 1,07 1.773.137 Q3 2007 2.410.000 0,99 1,35 1.812.702 Q4 2007 1.470.000 0,98 0,80 1.874.259 Q1 2008 1.590.000 1,05 0,79 1.927.730 Q2 2008 2.110.000 1,03 1,07 1.919.764 Q3 2008 2.510.000 1,01 1,35 1.853.852 Q4 2008 1.390.000 0,99 0,80 1.758.062 Q1 2009 1.290.000 0,97 0,79 1.691.009 Q2 2009 1.730.000 0,98 1,07 1.659.742 Q3 2009 2.310.000 1,03 1,35 1.666.333 Q4 2009 1.300.000 0,95 0,80 1.703.427 Q1 2010 1.350.000 0,97 0,79 1.778.309 Q2 2010 2.100.000 1,06 1,07 1.861.396 Q3 2010 2.630.000 1,02 1,35 1.921.385 Q4 2010 1.507.941 0,97 0,80 1.940.215 Q1 2011 1.580.329 1,02 0,79 1.961.013 Q2 2011 2.039.109 0,96 1,07 1.992.678 Q3 2011 2.793.902 1,01 1,35 2.059.755 Q4 2011 1.718.286 1,02 0,80 2.110.265 Q1 2012 1.717.879 1,02 0,79 2.136.766 Q2 2012 2.257.601 0,99 1,07 2.139.164 Q3 2012 2.793.575 0,96 1,35 2.154.686 Q4 2012 1.791.866 1,02 0,80 2.190.050 Q1 2013 1.786.206 1,03 0,79 2.206.015 Q2 2013 2.325.928 0,99 1,07 2.210.804 Q3 2013 2.861.902 0,96 1,35 2.224.125 Q4 2013 1.860.193 1,03 0,80 2.263.351 Q1 2014 1.854.533 1,03 0,79 2.279.469 Q2 2014 2.394.255 0,98 1,07 2.281.714 Q3 2014 2.930.230 0,96 1,35 2.277.147 Q4 2014 1.928.520 1,06 0,80 2.274.863 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013.  Methodological approach to evaluate the commercial attractiveness of outbound markets in tourism. The case of European countries.  Página 388 Tabla 41. Descomposición del criterio sustancialidad para Suecia Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2006 2.298.000 1,00 0,82 2.827.148 Q2 2006 2.992.000 0,97 1,10 2.825.700 Q3 2006 3.501.000 1,04 1,19 2.822.803 Q4 2006 2.453.000 0,97 0,89 2.819.110 Q1 2007 2.321.000 1,01 0,82 2.829.079 Q2 2007 3.127.000 1,02 1,10 2.807.478 Q3 2007 3.341.000 1,00 1,19 2.806.073 Q4 2007 2.395.000 0,95 0,89 2.819.276 Q1 2008 2.408.000 1,03 0,82 2.879.700 Q2 2008 3.267.000 1,02 1,10 2.914.566 Q3 2008 3.513.000 1,03 1,19 2.860.968 Q4 2008 2.524.000 1,03 0,89 2.746.297 Q1 2009 1.928.000 0,91 0,82 2.600.295 Q2 2009 2.907.000 1,02 1,10 2.593.270 Q3 2009 2.886.000 0,91 1,19 2.658.538 Q4 2009 2.681.000 1,07 0,89 2.797.338 Q1 2010 2.455.000 1,06 0,82 2.851.213 Q2 2010 2.926.000 0,93 1,10 2.879.508 Q3 2010 3.433.000 0,98 1,19 2.925.153 Q4 2010 2.806.000 1,04 0,89 3.022.586 Q1 2011 2.508.000 0,98 0,82 3.130.970 Q2 2011 3.523.000 1,00 1,10 3.210.582 Q3 2011 4.026.000 1,03 1,19 3.260.128 Q4 2011 2.881.000 0,99 0,89 3.274.268 Q1 2012 2.674.348 1,00 0,82 3.281.242 Q2 2012 3.597.693 1,00 1,10 3.283.731 Q3 2012 3.954.159 1,00 1,19 3.302.877 Q4 2012 2.954.513 1,00 0,89 3.315.985 Q1 2013 2.723.540 1,00 0,82 3.333.009 Q2 2013 3.663.567 1,00 1,10 3.346.377 Q3 2013 4.026.229 1,00 1,19 3.363.077 Q4 2013 3.008.120 1,00 0,89 3.376.150 Q1 2014 2.772.733 1,00 0,82 3.393.210 Q2 2014 3.729.441 1,00 1,10 3.406.548 Q3 2014 4.098.300 1,00 1,19 3.419.525 Q4 2014 3.061.727 1,00 0,89 3.426.013 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. Anexos  Página 389  Tabla 42. Descomposición del criterio sustancialidad para Alemania Fecha Serie Original Componente Irregular Componente Estacional Componente CicloTendencia Q1 2007 15.062.594 0,97 0,78 19.955.630 Q2 2007 21.184.357 1,01 1,03 20.223.137 Q3 2007 28.536.379 1,01 1,37 20.758.151 Q4 2007 17.315.494 0,99 0,82 21.301.155 Q1 2008 16.856.395 1,00 0,78 21.596.295 Q2 2008 23.551.312 1,05 1,03 21.720.982 Q3 2008 28.385.966 0,96 1,37 21.588.102 Q4 2008 17.407.608 0,99 0,82 21.519.784 Q1 2009 17.399.455 1,04 0,78 21.519.451 Q2 2009 21.655.880 0,98 1,03 21.400.571 Q3 2009 29.432.439 1,01 1,37 21.359.402 Q4 2009 17.059.132 0,98 0,82 21.235.063 Q1 2010 16.982.119 1,02 0,78 21.359.466 Q2 2010 21.746.922 0,98 1,03 21.354.763 Q3 2010 29.539.134 1,01 1,37 21.325.741 Q4 2010 17.603.404 1,02 0,82 21.192.499 Q1 2011 15.807.877 0,96 0,78 21.062.243 Q2 2011 22.152.981 1,01 1,03 21.155.970 Q3 2011 29.066.077 1,00 1,37 21.245.027 Q4 2011 17.664.826 1,01 0,82 21.378.451 Q1 2012 16.496.199 0,99 0,78 21.330.733 Q2 2012 22.132.805 1,00 1,03 21.329.771 Q3 2012 29.066.519 1,00 1,37 21.290.044 Q4 2012 17.484.619 1,00 0,82 21.302.952 Q1 2013 16.496.199 1,00 0,78 21.281.832 Q2 2013 22.132.805 1,00 1,03 21.305.302 Q3 2013 29.066.519 1,00 1,37 21.290.044 Q4 2013 17.484.619 1,00 0,82 21.302.952 Q1 2014 16.496.199 1,00 0,78 21.281.832 Q2 2014 22.132.805 1,00 1,03 21.305.302 Q3 2014 29.066.519 1,00 1,37 21.334.633 Q4 2014 17.484.619 1,00 0,82 21.349.299 Fuente: Elaboración propia a partir de Eurostat. Datos provisionales a partir de 2013. [Document text truncated for crawler view.]