Segmentación de los barrios de Valencia para la detección de nichos de mercado
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| 245 | 1 | 0 | $aSegmentación de los barrios de Valencia para la detección de nichos de mercado$cJuan Fernando Morala Girón |
| 260 | $aValencia$bUniversitat de València$c2020 | ||
| 300 | $a60 p. | ||
| 500 | $aTrabajo Fin de Master del Master en Ciencias Actuariales y Financieras de la Universitat de València, presentado el 28 de septiembre de 2020. Tutor: José Antonio Álvarez Jareño | ||
| 520 | $aLa localización de zonas con características demográficas y económicas homogéneas se presenta como una herramienta de utilidad para el sector asegurador. La edad de las personas y su nivel de renta tienen gran incidencia en la adecuación de las pólizas de seguro y la tarificación de sus primas, así como en el horizonte de ahorro y las opciones de inversión en los distintos productos financieros. Debido a la importancia de ambos factores, conocer su distribución dentro de un territorio permite orientar hacia resultados más positivos la oferta en el mercado y optimizar la relación con los clientes de la compañía. Con estas premisas, en el presente trabajo se utilizan diversas técnicas de análisis multivariante para la segmentación de los barrios de València que posibilitan la detección de zonas envejecidas, rejuvenecidas o de alto poder adquisitivo dentro de la ciudad. Usando como principal fuente de información la Oficina de Estadística del Ayuntamiento de València y el software estadístico R como herramienta de trabajo para los análisis, se calcularán para cada uno de los barrios series temporales de diversos indicadores demográficos que se proyectarán mediante modelos ARIMA para el año 2021. Combinando estos valores con los de renta proporcionados por el Instituto Nacional de Estadística, construiremos un conjunto de datos sobre el cual se realizará un detallado análisis factorial exploratorio que concluirá con la obtención de tres variables explicativas: una asociada a la composición etaria, otra a los flujos migratorios y una tercera a la capacidad económica. Finalmente, un posterior análisis cluster y de autocorrelación espacial realizado sobre tales factores nos permitirá clasificar los barrios y tener una visión amplia de su potencial asegurable. | ||
| 650 | 4 | $0MAPA20080583545$aAnálisis factorial | |
| 650 | 4 | $0MAPA20080592059$aModelos predictivos | |
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| 650 | 4 | $0MAPA20080621698$aLocalización de información | |
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| 700 | $0MAPA20100065204$aÁlvarez Jareño, José A. | ||
| 710 | 2 | $0MAPA20170016373$aUniversitat de València$bFacultat d'Economia | |
| 830 | 0 | $0MAPA20160014013$aTrabajos Fin de Master | |
| 856 | $qapplication/pdf$w1108823$yRecurso electrónico / Electronic resource |