Abstract
PropósitoEste estudio tiene como objetivo proporcionar una revisión amplia de la previsión sobre la demanda hotelera a la hora de identificar sus fundamentos clave, la evolución y las direcciones y tendencias de investigación futuras para avanzar en el campo de estudio.Diseño/metodología/enfoqueSe identificaron y seleccionaron de forma rigurosa artículos sobre modelado y previsión de la demanda hotelera utilizando criterios transparentes de inclusión y exclusión. Se obtuvo una muestra final de 85 estudios empíricos para su análisis integral a través del análisis de contenido.HallazgosLa síntesis de la literatura destaca que la previsión hotelera basada en datos históricos de demanda ha dominado la investigación, y los datos de reserva/cancelación, así como los datos combinados han atraído gradualmente en los últimos años la atención de la investigación. En términos de evolución del modelo, las series temporales y los modelos basados en IA son los modelos más populares para la previsión de la demanda hotelera. Los resultados de la revisión muestran que numerosos estudios se han centrado en modelos híbridos y basados en IA.Originalidad/valorEste estudio es la primera revisión sistemática de la literatura sobre la previsión de la demanda hotelera desde la perspectiva de la fuente de datos y el desarrollo metodológico e indica futuras líneas de investigación.
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