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Evaluación del entorno de marketing
turístico
Nicolau, J.L. (2009). “Evaluación del entorno de marketing turístico”. EsicMarket, 132, pp.
223-241.
Resumen
El análisis del entorno es uno de los temas de mayor importancia en Marketing Turístico, debido fundamentalmente al hecho de que la definición e
implementación de cualquier tipo de estrategia debe estar guiada por una
evaluación precisa de los factores relevantes que pueden condicionar la
toma de decisiones. En esta línea, el propósito principal de este trabajo
consiste en aplicar una modelización que permite la evaluación del entorno de Marketing Turístico de forma diaria, cuya ventaja principal radical
en su capacidad para medir directamente los efectos de los factores del
entorno de marketing en los resultados empresariales; siendo la mayor
novedad el modo en que estas proyecciones se miden, ya que no son meras
percepciones sino reacciones monetarias basadas en expectativas. Los
resultados obtenidos indican que la modelización recoge correctamente los
acontecimientos detectados, lo que implica que este instrumento puede ser
utilizado en las actividades relacionadas con la evaluación del entorno
turístico.
Palabras clave: Entorno de Marketing Turístico, Valor de Mercado, Proceso de evaluación del entorno.
Código JEL: L83, M3.
Juan Luis Nicolau
Dpto. de Economía Financiera, Contabilidad y Marketing. Facultad de Económicas y Empresariales. Universidad de
Alicante.
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evaluación del entorno de marketing turístico
1. Introducción
En la actualidad, las organizaciones tienen que sobrevivir en un Mercado
darwiniano en el que se cumple la selección natural. Por este motivo, el
análisis del entorno de marketing es un elemento fundamental en el proceso de decisión. De esta forma, considerando que “hoy en día lo único que
permanece constante en que todo cambia”, el éxito aparecerá si las empresas son capaces de gestionar las amenazas y oportunidades del entorno
aplicando estrategias apropiadas.
Es más, considerando que el aspecto central del marketing es la relación
con el cliente y, en consecuencia, que establecer relaciones a largo plazo es
de vital importancia (Vallet y Frasquet, 2005), la idea de analizar el entorno, para detectar, por ejemplo, cambios en las preferencias de los consumidores, es esencial para el desarrollo de una empresa. Por tanto, la evaluación constante del entorno a través de la vigilancia de todos los
acontecimientos relevantes es crucial para competir eficientemente en este
entorno dinámico.
Desde una perspectiva formal, el entorno se puede definir como el conjunto de elementos que existen fuera del dominio de la organización que
tienen el potencial de a toda o parte de ella (Daft, 1989). Dado que todos
estos factores pueden influir en el futuro de la empresa, los directivos
deben anticipar sus efectos, con la finalidad de aprovechar las oportunidades y defenderse de las amenazas y, al mismo tiempo, medir su impacto
sobre los resultados empresariales. De hecho, Choo (1988) indica que, en
la medida que la capacidad de una empresa para adaptarse al entorno
depende del conocimiento e interpretación de los cambios externos acaecidos en el mismo, el examen del entorno constituye un procedimiento fundamental de aprendizaje organizativo. En este sentido, el análisis del entorno se define como los métodos utilizados sistemáticamente por una
empresa para detector y predecir las fuerzas externas a la empresa y que
no están bajo su control (Byars, 1987). En otras palabras, el examen del
entorno persigue la identificación de las tendencias que desembocan en
oportunidades y amenazas.
Sin embargo, a pesar de la importancia y de la diversidad de los instrumentos existentes, Olsen et al. (1994) señala que, en general, los decisores
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no dedican excesivo esfuerzo en el análisis de su entorno, ya que no pueden medir la relación causa-efecto entre los acontecimientos del entorno y
los resultados empresariales. Esta es la cuestión fundamental del presente
trabajo, ya que se trata de aplicar una modelización para analizar el entorno de Marketing Turístico, de tal forma que permita encontrar un enlace
directo entre estos dos aspectos: factores del entorno y sus efectos sobre los
resultados empresariales. Esta propuesta es, en cierto sentido, una aproximación cuantitativa y cualitativa, ya que está basada en técnicas estadísticas que permiten obtener medidas objetivas y, al mismo tiempo, en las percepciones de los inversores y en sus propias “reacciones monetarias”.
En la siguiente sección se expone el concepto y la revisión del entorno
turístico. La sección 3 presenta la aplicación empírica, donde se describe la
metodología empleada y los datos utilizados, para finalizar mostrando los
resultados obtenidos. Finalmente, en la sección 4, se detallan las conclusiones así como las implicaciones de gestión derivadas.
2. Análisis del entorno turístico
Las empresas turísticas necesitan un modelo de planificación que les permita anticipar el futuro y utilizar esta anticipación en conjunción con el análisis de la misión, los puntos fuertes y las debilidades de la empresa con el
objeto de definir los planes estratégicos, su implementación y su evaluación.
Desde una perspectiva de Marketing Turístico, el entorno es un elemento crítico en la toma de decisiones, ya que valoración condiciona las
actividades de mercado que se desarrollan así como su implementación.
Por ejemplo, diversos tipos de turismo están emergiendo en países como
España, un caso particularmente interesante sería el turismo rural en el que
las ventajas que se pueden obtener vía diferenciación no son ampliamente
explotadas a la hora de planificar estrategias empresariales (García y Grande, 2005). En este contexto, el conocimiento los elementos que conducen
al éxito se puede alcanzar a través del análisis del entorno.
En un principio, el entorno se consideraba como una sola entidad, pero
posteriormente se fracciona en varios ámbitos (Daft et al., 1988). Básicamente, la literatura de Marketing distingue dos grupos: uno formado por
factores cercanos a la propia empresa, denominada microentorno, y otro
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evaluación del entorno de marketing turístico
(1) El concepto de
incertidumbre es
especialmente relevante
cuando se expresa como
el grado de variabilidad
en cualquier medida de
resultados, tales como los
flujos de caja por acción
(Olsen et al., 1998). De
hecho, estos autores
sugieren que los
directivos deberían
identificar las fuerzas que
causan la variabilidad en
estos flujos de caja, y
averiguar el impacto en
esta medida de
resultados. En este
sentido, el presente
trabajo propone una
modelización que
explícitamente toma en
cuenta estas
consideraciones: se
pretende modelizar el
que contiene elementos que afectan a todas las empresas en su conjunto,
llamado macroentorno. A priori, parece más asequible el análisis de los
factores del microentorno (Olsen et al., 1998), aunque dependerá de cada
industria y de la situación específica. De hecho, la necesidad de analizar el
entorno no es la misma en todos los sectores. En este punto, Choo (1998)
señala que el esfuerzo dedicado a analizar el entorno está condicionada por
el concepto de “incertidumbre estratégica”, que refleja la necesidad de los
decisores de evaluar los acontecimientos en entornos concretos, dependiendo directamente de la importancia que tienen determinados factores y
de la incertidumbre percibida del entorno (Daft et al., 1989), que a su vez,
depende de la complejidad o heterogeneidad de los eventos externos que
son relevantes para la empresa, y de la velocidad de cambio o dinamismo
que explica a que velocidad los cambios acontecen en el entorno de la
organización1 (Child, 1972).
En esta línea, el concepto de incertidumbre estratégica es inherente al
turismo, ejerciendo una fuerte influencia en su entorno. Dentro del turismo, un área interesante para analizar el entorno es la industria hotelera.
La industria hotelera afronta un entorno cada vez más complejo, que
implica la observación minuciosa de los factores que pueden influir en el
éxito presente y futuro. De hecho, como apuntan Olsen et al. (1998), el
crecimiento del número de interdependencias entre todos los elementos de
la estructura de la industria aumentará la necesidad de aumentar las actividades encaminadas a examinar el entorno e identificar las fuerzas que
conducen a cambios. En este sentido, la ambigüedad de la estructura de la
industria hotelera depende en gran medida en cada área y la especialización2, junto con la tendencia creciente de expansión de las cadenas hoteleras que les lleva a operar en mercados muy dispares, conduce a que exista
un mayor interés por las actividades de análisis del entorno.
El primer autor que introduce de una manera formal el concepto y análisis del entorno en la industria hotelera fue Olsen (1980), quien destacó la
importancia de analizarlo para llevar a cabo un proceso de toma de decisión apropiada. En este sentido, Dev (1989) evidencia que las empresas de
alojamiento que ajustan su estrategia al entorno presentan mejores resultados3. En realidad, además de la incertidumbre y complejidad que confi-
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guran el entorno, examinados en al sección anterior, en la industria hotelera se dan los conceptos de munificencia e iliberalidad (Olsen et al., 1998).
El primero se refiere al crecimiento que potencialmente se alcanza en la
industria, ya que en la actualidad, el mercado hotelero no parece que pueda expandirse en los niveles que lo ha hecho en los últimos años. El segundo se relaciona con el hecho de que la industria opera a través de servicios,
en los que los errores resultan más complejos de subsanar; es decir, en un
mercado tan saturado con clientes cada vez más exigentes hay escaso margen para la complacencia.
En este contexto, Olsen et al. (1994) encuentra en su estudio de cadenas
internacionales que las empresas hoteleras tienden a analizar entorno, pero
existe una gran diversidad en los métodos empleados, siendo las de menor
tamaño las que parecen ser más activas en el proceso de análisis del entorno.
Igualmente, observa que el foco de atención está en el corto plazo, y en particular, en la evolución de la economía, las finanzas y las necesidades y deseos de los clientes, así como la tecnología y los aspectos medioambientales.
Por tanto, el mercado hotelero merece un atención en relación con el
entorno, ya que la capacidad de identificar los elementos que afectan al
hotel resulta de especial relevancia para operar eficientemente en el mercado. En consecuencia, la contribución que el componente hotelero representa en la industria turística, la aplicación empírica se desarrolla en el
marco español de este sector
En el caso español, el mercado hotelero está experimentando un notable crecimiento, tanto en el número de clientes como en el número de establecimientos que se abren. Como se muestra en la Figura 1, hay una tendencia creciente en el número de clientes alojados en los hoteles españoles
en el período comprendido entre 19996 y 1999 (se utiliza este período concreto porque es el estudiado en la aplicación empírica). Además, un aspecto importante es la fuerte estacionalidad mostrada en los 16 trimestres de
este período, siendo el tercero de cada año el que alcanza las cotas más
altas. Es bien sabido el esfuerzo que esta industria debe realizar para reducir sus efecto, implementando un gran variedad de estrategias para mantener los porcentajes de ocupación en los altos niveles (por ejemplo, cambiando el segmento fuera de temporada alta).
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impacto que diferentes
tipos de elementos del
entorno ejercen sobre el
valor actual de los flujos
futuros de caja por
acción. Tradicionalmente,
las técnicas utilizadas
para predecir la influencia
de los cambios del
entorno en los resultados
empresariales se dividen
en dos categorías (Aaker
et al., 1998): por una
parte, los métodos
cualitativos, que incluyen
técnicas tales como
opinión ejecutiva de un
jurado, estimaciones de la
fuerza de ventas o el
método Delfos. Todos
estos métodos son
flexibles y pueden integrar
grandes cantidades de
información, pero
adolecen de sesgos,
incertidumbres e
inconsistencias inherentes
en los juicios subjetivos
empleados. Por otra parte,
los métodos cuantitativos,
en los que destacan la
proyección de series
temporales y los modelos
causales; aunque
funcionan adecuadamente
en el corto plazo, no son
capaces de identificar
cambios drásticos del
entorno. Ante esta
amalgama de enfoques, la
[227]
228 09
evaluación del entorno de marketing turístico
presente propuesta se
Figura 1. Número de clientes alojados 1996-1999
aprovecha de ambos
cuantitativos. En primer
lugar, la formulación
operativa se apoya en las
sólidas propiedades de la
teoría de carteras; y en
segundo lugar, que a su
vez supone una notable
característica de este
método, es que está
Millones de clientes
métodos, cualitativos y
20
15
10
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10 11 12 13 14 15 16
Trimestres
basado en reacciones en
lugar de meras
percepciones o
Fuente: Elaboración propia a partir del Intituto de Etudios Turísticos.
intuiciones. En otras
palabras, al contrario de
otras técnicas en el que
los individuos
encuestados pueden o no
estar implicados en la
empresa (por ejemplo, en
un experimento Delfos,
los expertos proporcionan
su opinion pero no
necesariamente
pertenecen al personal de
Con respecto al número de hoteles, el incremento medio en este período se sitúa en el 25,82%. Igualmente, es importante señalar la actividad
internacional desarrollada por las cadenas españolas, materializado en un
64,44% en el volumen de inversión extranjera4. Es esta línea, Lanquar
(2001) expresa que la gestión y el control de un número creciente de mercados exteriores requiere una mayor atención para establecer un sistema
continuo que genere, almacene, clasifique y analice información proveniente de dentro y fuera de la empresa, y ser utilizada como punto de partida en las tomas de decisiones nacionales e internacionales.
la empresa; o incluso, aun
siendo miembros de la
misma, como en el caso
de la fuerza de ventas, su
estimación puede estar
sesgada (a la baja, para
ser precisos), debido a
que los umbrales de sus
comisiones se calculan en
function del nivel de
ventas esperado en el
futuro), el análisis de las
reacciones de los
[228]
3. Diseño de la investigación
3.1. Metodología
La relación entre los precios de las acciones y los flujos futuros de caja,
materializados en los dividendos, queda establecida en la literatura (Bromiley y Marcus 1989; Chaney et al., 1991). En este sentido, Horsky y
Swyngedouw (1987) afirman que el precio de las acciones de una empresa
es el valor descontado de los flujos futuros de tesorería, de modo que si la
hipótesis de eficiencia y de expectativas racionales es correcta, el precio de
las acciones debe reflejar toda la información disponible en relación con la
empresa.
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Por tanto, el valor de mercado refleja todas las influencias relevantes
que pueden afectar los flujos futuros. En realidad, la rentabilidad de una
acción en un día concreto se obtiene al considerar los acontecimientos
esperados y no esperados. Mientras que aquéllos se incluyen en las expectativas del inversor a través de los factores sistemáticos relacionados con la
economía, éstos son los que en última estancia determinan la rentabilidad.
Al contrario de los factores sistemáticos, los eventos inesperados son elementos idiosincráticos, ya que pueden tener un efecto en una empresa concreta sin afectar al resto de la economía. Aunque es obvio que los eventos
inesperados no pueden ser conocidos a priori, es posible evaluar la sensibilidad de un activo hacia los anuncios de tales eventos (Roll y Roo, 1984).
En un intento de modelizar los eventos no anticipados, se puede recurrir al
modelo de mercado. Es posible definir una variable xkt dummy que toma
el valor 1 si un tipo concreto de noticia k se publica en un día t,
K
Rit =
αi + βMRMt + Σ βkxld + εt ,
“han movido” su propio
dinero, por lo que, a
priori, debe haber un
mayor grado de
implicación al tomar las
decisiones sobre la
compra o venta de
acciones. En suma, este
trabajo se centra en
“decisiones reales” en
lugar de “opiniones”.
(2) En términos generlas,
en las zonas donde los
pequeños hoteles
coexisten, rivalizan en
las ciudades de negocios
G
G
K
g=1
g=1
k=1
Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + εt
donde la variable Dg toma el valor 1 si el día t pertenece al trimestre g∈G
= {1,…, N}. La conveniencia de incluir este efecto estructural se examina
contrastando la hipótesis nula de igualdad de parámetros: H0:
a1=a2=...=a14 (H1: a1≠a2≠...≠a14) y H0: b1=b2=...=b14 (H1: b1≠b2≠...≠b14).
Con este fin, se emplea el test de Chow. Si se rechaza la hipótesis nula, los
efectos de las variables independientes son distintos en función del momen-
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observar el modo en que
competencia perfecta; en
k=1
donde RMt y bM son la cartera de mercado y el riesgo sistemático, respectivamente; a es el riesgo específico, εt el término de error y βk el impacto del
anuncio de la noticia en la rentabilidad Rit de la empresa i. Si βk es significativa (positiva o negativa) representa el exceso de rentabilidad derivada
de los eventos no anticipados. Dado que este procedimiento permite el
análisis de múltiples acontecimientos simultáneamente, se puede considerar como una extensión del método de Karafiath (1988).
Con el fin de estabilizar el modelo, se puede considerar la posibilidad
de cambios estructurales, permitiendo que los parámetros varíen en el
tiempo. En esta línea, la expresión que da forma operativa al modelo es
Rit =
inversores implica
o complejos turísticos,
pocas cadenas dominan
este mercado
oligopolístico; finalmente,
la competencia
monopolística aparece en
mercados donde la
estrategia de
diversificación es un
elemento clave en la
rivalidad, especialmente
cuando se desarrollan a
través de productos extras
que se ofertan para dar
valor al producto básico y
conseguir una
diferenciación, en línea
con la teoría de productos
turísticos propuesta por
Kotler et al. (2004)
(3) Desde el trabajo
[229]
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evaluación del entorno de marketing turístico
pionero de Olsen, los
investigadores han
seguido estudiando las
relaciones entre el
entorno, la estrategia, la
estructura y los resultados
en la industria hotelera
(Para una revisión más
profunda, ver el trabajo de
Teare and Olsen, 1999).
(4) Los datos originales
se obtuvieron del Instituto
de Estudios Turísticos y la
Secretaría de Estado de
Comercio y Turismo.
to del tiempo. Para incluir la inestabilidad de los parámetros, la relación
entre la variable dependiente y las variables explicativas se deben modelizar de un modo más flexible, tal y como se refleja en al anterior ecuación.
De hecho, estos cambios estructurales son en algunos casos inherentes en
las series de las rentabilidades de las acciones (Cho y Taylor 1987; Gultekin y Gultekin 1983; Rozeff y Kinney 1976).
[230]
3.2. Datos
Se recogen los datos relativos a una cadena hotelera que cotiza en bolsa,
comprendidos entre el 2 de julio de 1996 y el 30 de diciembre de 1999. En
concreto, se trata de la cadena líder en España, Sol Meliá, con un promedio de sus activos de alrededor de 300 millones de euros y un número de
hoteles de 29.000 habitaciones. En relación con período de estudio, el
umbral superior está determinada por la disponibilidad de los datos y el
inferior por el día que la cadena inicia sus cotización en bolsa.
Los datos son de dos tipos: por una parte, las rentabilidades diarias que
las empresas obtienen en el período considerado, ajustados por dividendos,
incrementos de capital y splits, de modo que las rentabilidades se expresan
como Rit=Ln(Pt·SFt+rt+dt)-LnPt-1, donde Pt es el precio, SFt el factor de
split,, rt el derecho de suscripción y dt el dividendo abonado.
Por otra parte, se realiza una búsqueda en los periódicas para detectar
noticias relacionadas con la cadena. En particular, nos centramos en factores del microentorno, y en concreto en los siguientes:
Items relacionadas con organizaciones independientes (o grupos de
interés), tales como rankings de hoteles (x1), tanto nacionales como internacionales, y varios premios (x2), otorgados a la cadena por organizaciones privadas y públicas.
i.1) Rankings de hoteles. Se publican para dar a conocer las mejores
cadenas en un aspecto concreto. La primera posición en un ranking de una
cadena le otorga cierto prestigio (por ejemplo, Sol Meliá ha sido anunciada varias veces como la cadena líder en España en número de hoteles urbanos y vacacionales). En algunas ocasiones, el hecho de formar parte del
ranking ya otorga cierta reputación al pertenecer a un grupo selecto de
cadenas, lo que constituye la estrategia del posicionamiento del club exclu-
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sivo, utilizado frecuentemente en campañas de promoción. En este sentido,
las publicaciones de rankings deben incidir favorablemente en la rentabilidad esperada de las cadenas.
i.2) Premios concedidos. Se incluyen varios premios otorgados a la
cadena por entidades públicas y privadas relacionados con la gestión del
medioambiente, certificados de calidad, o premios al mejor hotelero mundial, entre otros. Dado que estos premios permiten a los clientes reducir,
hasta cierto punto, la incertidumbre inherente en el intercambio, es posible
considerar que estos premios deberían ejercer un impacto positivo en los
resultados de la empresa.
ii) Nuevos negocio en los cruceros (x3). El inicio de la cadena en este
nuevo negocio empieza con una alianza entre esta una línea de cruceros;
sin embargo, el fin del convenio representa una incursión en solitario de la
cadena en el negocio de los cruceros, anunciando que van a aprovechar
como escalas los hoteles situados a los largo del Meditarráneo.
Desastres naturales (x4). Es obvio que este tipo de noticias, referidas a
los desastres producidos por huracanes van a tener un impacto negativo en
los resultados de la cadena. Considerando el número de hoteles que la
cadena posee en América Central, este evento afecta de manera especial a
la misma.
Legislación del gobierno. Destaca dos casos interesantes que se dan en
este período: las noticias relacionadas con la Ley Helms-Burton (x5), y los
relativos la Ley de la Ecotasa (x6).
iii.1) Por lo que se refiere a la Ley Helms-Burton, las posibles sanciones
norteamericanas a las organizaciones que mantengan relaciones comerciales con Cuba deben tener un efecto negativo sobre las expectativas futuras
de beneficios de las empresas, ya que implicarán costes extras.
iii.2) La Ley de la Ecotasa es un impuesto sobre las estancias en alojamientos hoteleros en las Islas Baleares, cuya recaudación va destinada a la
conservación de los recursos naturales e históricos. El sujeto pasivo es el
turista alojado en un hotel o similar; de hecho, se estableció una tipología
en función del tipo de alojamiento, desde 2 € en un hotel de 5 estrellas y
0,5€ en uno de una estrella). Sus efectos son contradictorios ya que por un
lado permitiría a la cadena conseguir un turismo de mayor de calidad ya
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evaluación del entorno de marketing turístico
que se reduciría la masificación, pero por otro lado, los gestores señalan
que este impuesto representa un incremento en los precios que reducirían
drásticamente la demanda, reduciendo así sus ingresos.
Varias noticias relacionadas con los accionistas, que deben ser consideradas explícitamente, como el anuncio de oferta pública de adquisición de
acciones (x7) así como el efecto en el día previo (x8) y posterior (x9) al
anuncio, oferta de venta pública (x10), declaración de beneficios (x11), la
publicación de dividendos (x12), la realización de splits (x13), incrementos
de capital (x14), así como el conocido efecto lunes (x15) y efecto enero (x16).
Estos eventos están directamente relacionada con el propio mercado de
valores, por lo que deben ser incluidos para asegurar estimaciones consistentes de los parámetros, ya que pueden llevar a los accionistas a comprar
o vender movidos por la mera especulación. Igualmente, se introducen
mediante variables dummy.
Por tanto, considerando los 14 trimestres, el modelo queda del siguiente modo
Rit =
14
14
6
16
g=1
g=1
k=1
k=7
Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + Σ βkxld + εt
donde xkt k∈{1,...,6} son variables de los acontecimientos del entorno y
xkt k∈{7,...,16} son los items relacionados con el mercado de valores que
deben ser controlados. Las otras variables se han definido previamente.
Finalmente, un aspecto a tener en cuenta es el término de error. εt puede
comprender dos tipos de efectos, εt=ξt+ηt: por una parte incluye el error
de medida ξt en la estimación, y por otra, también incluye noticias no
observadas ηt, que pueden no haber sido detectadas por el analista (por
ejemplo, noticias no publicadas en las fuentes revisadas). Para reducir su
efecto en la medida de lo posible, se crean dos variables dummy que representan “puntas” en la serie que son o muy elevadas (x17) o muy bajas
(x18), y que aparecen fuera del umbral del 1% de la representación residual en días donde supuestamente información desconocida ha sido
publicada (y que ha llevado a tales valores). La regresión final se expresa
como sigue
Rit =
[232]
14
14
6
16
18
g=1
g=1
k=1
k=7
k=17
Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + Σ βkxld + Σ βkxld + ξt
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3.3. Resultados
Con la aplicación del test de Chow a la regresión global y a los parámetros individuales, se detecta que tan solo los referidos a la cartera de mercado presentan cambio estructural. En particular, el estadístico F es
11.05 (p=0.000) para la regresión global, y 1.14 (p=0.317) y 21.47
(p=0.000) para el riesgo específico y el parámetro de la cartera de mercado, respectivamente. No obstante, en este caso concreto, aparte de las
explicaciones habituales relacionadas con la publicación de los beneficios trimestrales o semestrales, otra posible explicación para este cambio
en las sensibilidades de los parámetros de la cartera de mercado es la
marcada estacionalidad del mercado turístico; especialmente, al análisis
gráfico de la Figura 1 muestra variaciones en el número de clientes en
cada trimestre. Por tanto, la intensidad con que las empresas turísticas
pueden verse afectadas por eventos específicos de la economía (reflejados
en la cartera de mercado), pueden depender del momento del año en el
que tienen lugar.
La Tabla 1 proporciona las estimaciones de los parámetros, obtenidos
por MCO. Sus significatividad se obtiene con la matriz de varianzas y
covarianzas de Newey y West (1987), que es robusta ante la presencia de
la correlación serial detectada en los residuos por los tests de Durbin-Watson y Breusch-Godfrey. Por su parte, la homocedasticidad no puede ser
rechazadas con el test de heterocedasticidad de White. Para selección el
parámetro q de truncamiento retardado para los errores estándar de
Newey y West, se utiliza el método no paramétrico propuesto por estos
mismos autores en 1994, que en este caso resulta en q=6.
Con el fin de reducir el efecto de la multicolinealidad, se estiman varias
especificaciones, diseñadas a partir de la matriz de correlaciones de las
variables explicativas. El Factor de Inflación de la Varianza es menor de 10
en todas las ecuaciones, lo que permite asegurar que la no existencia de
multicolinealidad (Neter et al., 1985). Una observación a destacar es el
hecho de que en todas las ecuaciones los mismos parámetros son significativos, lo que demuestra la robustez de los resultados. A título orientativo,
de acuerdo con el Criterio de Información de Schwarz (SIC), la regresión
óptima (aunque tan solo ligeramente) es la tercera.
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evaluación del entorno de marketing turístico
Tabla 1. Estimaciones de los parámetros de los eventos del entorno
Variable
Ecuación 1
Ecuación 2
Ecuación 3
α
-0.001c
(0.000)
0.006
(0.005)
0.616a
(0.171)
0.838a
(0.129)
0.846a
(0.099)
0.774a
(0.122)
1.019a
(0.085)
0.810a
(0.133)
0.871a
(0.101)
1.081a
(0.126)
0.921a
(0.098)
0.606a
(0.101)
0.829a
(0.191)
0.859a
(0.121)
0.931a
(0.155)
0.003
(0.004)
0.016a
(0.006)
0.015ª
(0.000)
-0.009ª
(0.002)
-0.013c
(0.007)
-0.002
(0.002)
0.027ª
(0.003)
-0.012ª
(0.002)
-0.174ª
(0.001)
0.023ª
(0.001)
-0.001b
(0.000)
0.006
(0.004)
0.622a
(0.171)
0.867a
(0.132)
0.849a
(0.099)
0.774a
(0.122)
1.018a
(0.085)
0.827a
(0.139)
0.862a
(0.100)
1.100a
(0.118)
0.929a
(0.096)
0.615a
(0.111)
0.850a
(0.182)
0.854a
(0.121)
0.915a
(0.140)
0.002
(0.004)
0.015a
(0.007)
0.015ª
(0.000)
-0.009ª
(0.001)
-0.013c
(0.007)
-0.002
(0.002)
-0.001b
(0.000)
0.006
(0.004)
0.627a
(0.172)
0.864a
(0.131)
0.851a
(0.098)
0.775a
(0.122)
1.018a
(0.085)
0.821a
(0.133)
0.862a
(0.100)
1.100a
(0.118)
0.930a
(0.096)
0.640a
(0.113)
0.852a
(0.182)
0.852a
(0.121)
0.918a
(0.140)
0.002
(0.004)
0.015a
(0.005)
0.015ª
(0.000)
-0.009ª
(0.001)
-0.013c
(0.007)
-0.001
(0.002)
0.026ª
(0.002)
-0.012ª
(0.002)
-0.173ª
(0.001)
0.024ª
(0.001)
0.009b
(0.004)
-0.012ª
(0.002)
β M1
β M2
β M3
β M4
β M5
β M6
β M7
β M8
β M9
β M10
β M11
β M12
β M13
β M14
β1
β2
β3
β4
β5
β6
β7
β8
β9
β 10
β 11
β 12
[234]
-0.012ª
(0.002)
-0.012ª
(0.002)
-0.174ª
(0.001)
0.023ª
(0.001)
0.009b
(0.004)
-0.012ª
(0.002)
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evaluación del entorno de marketing turístico
09 235
Tabla 1. (Cont.)
Variable
Ecuación 1
Ecuación 2
Ecuación 3
β 13
0.035ª
(0.002)
-0.008ª
(0.002)
0.000
(0.001)
-0.001
(0.001)
0.039ª
(0.002)
-0.036ª
(0.002)
0.035ª
(0.002)
-0.008ª
(0.002)
0.000
(0.001)
-0.000
(0.001)
0.039ª
(0.002)
-0.036ª
(0.002)
0.035ª
(0.002)
-0.008ª
(0.002)
0.000
(0.001)
63.3%
62.0%
1.744ª
7.326ª
0.694
2401.03
46.537
0.000
63.4%
62.1%
1.756ª
6.689ª
0.670
2402.24
46.743
0.000
63.6%
62.2%
1.750ª
7.021ª
0.657
2403.86
47.019
0.000
β 14
β 15
β 16
β 17
β 18
R2
R 2 -ajustado
Test de Durbin-Watson
Test de Breusch-Godfrey
Test de White
SIC
Estadístico F
Prob(estadístico F)
0.039ª
(0.002)
-0.036ª
(0.002)
a
=p<0.01; b=p<0.05; c=p<0.1. Errores estándar entre paréntesis.
β7=anuncios de OPA’s; β8, β9=día anterior y posterior al anuncio de la OPA, respectivamente;
β10=anuncio de oferta pública de venta; β11=declaración de beneficios; β12=publicación de
dividendos; β13=split; β14=incrementos de capital. Los parámetros β15, β16 representan la posibles influencia del efecto lunes y efecto enero, y β17, β18 recogen las “puntas” muy altas o
muy bajas de las series residuales en los días en que información desconocida ha podido ser
publicada.
El modelo parece captar cada “punta” que aparece en la serie, lo que
prueba que las series recogen los eventos propuestos. En este sentido, con
la excepción de los rankings (β1) y la Ecotasa (β6), el resto de eventos influyen en las rentabilidades. En particular, la concesión de premios (β2) y la
incursión en el negocio de cruceros (β3) son consideradas noticias positivas, mientras que la Ley Helms-Burton (β5) y los huracanes (β4) representan malas noticias.
A la luz de los resultados, es posible afirmar que el parámetro asociado
a los rankings no es significativo. Aunque a priori se podrían esperar reacciones positivas, un aspecto a tener en cuenta es que en muchos casos este
tipo de información puede ser divulgado por otros medios (como conferencias de prensa), con lo que la reacción puede haberse dado en días previos al anuncio en los periódicos. Sin embargo, el parámetro de las noticias
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evaluación del entorno de marketing turístico
de premios es significativo al 1%, lo que muestra que los inversores confían en los premios otorgados a la cadena por organismo independientes.
Especial atención merece el valor económico de estos eventos que explican las rentabilidades de la cadena. Así, el incremento del valor de mercado de la cadena MV, derivado exclusivamente del evento se puede medir
como [∂Ri/∂xk]·MV=βk·MV, donde MV es el número de acciones en el día
t multiplicado por el precio de cierre en ese día, y βk es el incremento en las
rentabilidades derivado de las noticias del tipo k. Para ilustrar el impacto
de estos eventos, el valor de mercado medio estimado para período de este
estudio se toma como el valor de referencia, que asciende a 1.545,92 millones de euros. Por tanto, los beneficios obtenidos de las noticias relativas a
los premios se elevan a 23,18 millones de euros.
El anuncio de incursiones en el negocio de los cruceros alcanza un valor
de 23,13 millones de euros, por lo que la diversificación es considerada
como una estrategia que en este caso crea valor. Como cabía esperar, el
efecto negativo de los desastres naturales se confirma. En particular, los
huracanes disminuyen el valor de mercado de la cadena en 13,87 millones
de euros. De todas las noticias, el signo de esta es ciertamente el más obvio;
así, el hecho de que su efecto quede reflejado en el análisis indica que el
modelo funciona adecuadamente.
En relación con los efectos de la legislación, el efecto negativo de la ley
Helms-Burton se verifica, aunque tan solo al 10%; quizá debido al hecho
de que hasta ese momento, no se había abierto ningún juicio contra ninguna compañía que actuaba en Cuba. En cualquier caso, la caída en el
valor de mercado de la cadena asciende a 20,04 millones de euros. La Ley
de la Ecotasa no es significativa. Es importante señalar que cuando las primeras noticias de este impuesto aparecieron en 1999, tan solo fue una
declaración de intenciones, por lo que había cierta incertidumbre respecto
a su aprobación definitiva.
Por lo que se refiere a las variables que influyen directamente en las
acciones son todas significativas (algunas de ellas ya habían sido analizadas exclusivamente en el caso español, por ejemplo, declaración de
beneficios por Arcas y Rees (1999), publicación de dividendos por Espitia y Ruiz (1996), OPA’s por Fernández y García (1995), y splits por
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Gómez Sala (2001). El hecho que también sean significativa en este estudio sirve para verificar la robustez de los resultados). Por tanto, es
importante que estos eventos se representen explícitamente en el modelo, dado que ejercen un impacto marcado en las reacciones diarias. Finalmente, respecto al efecto lunes y efecto enero, ninguno es significativo.
Como ya se ha indicado previamente, la razón para incluir este tipo de
variables financieras no es para medir su impacto específico, sino para
asegurar que no influyen en la estimación de las variables del entorno.
Igualmente, los parámetros que se refieren a la información desconocida
también son significativos, lo que implica que si no se tuvieran en cuenta, el parámetro de la cartera de mercado podrías estar sobrevalorado o
infravalorado, lo que conduciría a que el modelo considerara rentabilidades normales derivadas de eventos no anticipados, cuando en realidad
son rentabilidades anormales.
El modelo recoge un elevado porcentaje de la varianza de la variable
dependiente, ascendiendo el R2 al 63% y el R2 ajustado al 62%, siendo
globalmente significativos al 1% con el estadístico F.
5. Conclusiones
La necesidad de los directivos de empresas turísticas de entender los factores que influyen en los beneficios futuros y la estabilidad de las empresas
ha hecho emerger el interés por la evaluación del entorno, aunque se presenta como una tarea compleja debido a la cada vez mayor complejidad en
la que tienen que operar los decisores.
En este trabajo se ha utilizado un enfoque basado en el valor de mercado que permite la estimación de eventos específicos que influyen en los
flujos de caja. Se puede considerar una propuesta tanto objetiva (ya que las
medidas se toman directamente del mercado) y subjetiva (ya que se basa en
las expectativas de los inversores). Un aspecto importante se debe destacar
en este punto, y es el relativo al modo en que los inversores proporcionan
estas percepciones: al contrario de otras técnicas, en esta propuesta, los
individuos no están dando simplemente su opinión, sino que están actuando de acuerdo con sus percepciones; lo que es más, en este caso actuar
implica determinar el modo en que invierten su propio dimero, lo que les
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evaluación del entorno de marketing turístico
lleva a altos niveles de compromiso en la toma de sus decisiones. Esta circunstancia debería implicar que las medidas obtenidas deben poseer una
mayor fiabilidad.
Se ha desarrollado una aplicación empírica en uno de los componentes
de la industria turística más importantes, como es el mercado hotelero. El
análisis nos ha permitido observar que los eventos del entorno son reconocidos. En este punto, una limitación de este procedimiento aparece cuando el analista no es capaz de conocer toda la información publicada, por
lo que debería procurar, en la medida de lo posible, incorporar toda la
información relevante.
Teniendo esta cuestión en mente, este estudio ha mostrado la efectividad del modelo para analizar este sector altamente sensible a los factores
del entorno. En cualquier caso, la información obtenida por este tipo de
análisis puede ser utilizada por los gestores no solo para observa cómo los
inversores perciben las relaciones causa-efecto del entorno sino también
para cuantificar su impacto. Asimismo, podría servir para determinar los
eventos que son más relevantes y que merecen una mayor atención, para
defenderse o para ser aprovechados. Es más, dado que con este método el
análisis del entorno se puede realizar diariamente con la actualización de
la serie al final de cada día, los directivos puede observar cómo los inversores evalúan su gestión.
Finalmente, tres aspectos interesantes quedan para futuras investigaciones. En primer lugar, sería interesante incorporar en el modelo de mercado un índice industrial de cara a considerar el efecto de las noticias relacionadas con el entorno de dicha industria. En segundo lugar, el análisis del
entorno desde un punto de vista de la industria, es decir, con todas las
empresas de una determinada industria; de esta forma, se puede detectar la
sensibilidad específica de cada empresa a los cambios en el entorno, lo que
tendría claras implicaciones a la hora de analizar la estructura de la industria. Esto implicaría la estimación de un sistema de ecuaciones simultáneas que permitiría la existencia de correlaciones entre los distintos residuos
del modelo de cada firma. Y, en tercer lugar, la estimación del modelo de
mercado con datos intradiarios, ya que en un mismo día se pueden dar más
de una noticia que afecta a la empresa.
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