ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea)
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Vol. 46 (01) 2025 • Ene-Feb • Art. 1!
Recibido/Received: 05/08/2024 • Aprobado/Approved: 03/12/2024 • Publicado/Published: 31/01/2025
DOI: 10.48082/espacios-a25v46n01p01
Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de
demanda, considerando la relación entre la cantidad de
pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes
de su área de influencia, caso Chile
Determine a new variable for the predictive demand model, considering the relationship
between the number of passengers at an air terminal and the number of inhabitants in its
area of influence, in the case of Chile
DEL VALLE, Raúl E.
1
Resumen
El desarrollo económico de Chile ha impulsado la demandada interna de pasajeros de los terminales
aéreos, la que no siempre ha sido correspondida por la oferta de las instalaciones, generando un
desajuste entre la dimensión de la infraestructura de los terminales de pasajeros y la cantidad de
usuarios. Para solucionar este problema es necesario revisar las variables a ser utilizadas en la
estimación de la demanda. Esta investigación obtiene resultados aportando con una nueva variable al
modelo de demanda ya existente.
Palabras clave: aeropuertos, pasajeros, población
Abstract
Chile's economic development has boosted the internal demand for passengers at airport terminals,
which has not always been matched by the supply of facilities, creating a mismatch between the size of
the infrastructure of passenger terminals and the number of users. To solve this problem, it is necessary
to review the variables to be used in estimating demand. This research obtains results by adding a new
variable to the existing demand models.
Keywords: airports, passengers, population
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1. Introducción
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Profesor asistente. Escuela de Turismo y Hotelería de la Facultad de economía y negocios. Universidad Andrés Bello. Chile. raul.delvalle@unab.cl
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
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Tabla 1
Área de influencia para cada aeropuerto/aeródromo
Ciudad
Aeropuerto
Área de Influencia
Arica
Chacalluta
Región de Arica y Parinacota
Iquique
Diego Aracena
Región de Tarapaca
Antofagasta
Andrés Sabella
Comuna de Antofagasta
Calama
El Loa
Comuna de Calama
Copiapó
Desierto de Atacama
Región de Atacama
La Serena
La Florida
Región de Coquimbo
Santiago
Comodoro Arturo Merino
Benítez
Región Metropolitana
Concepción
Carriel Sur
Región del Bio Bio
Temuco
De la Araucanía
Región de la Araucanía
Valdivia
Pichoy
Región de Los Ríos
Osorno
Cañal Bajo
Comuna de Osorno
Puerto
Montt
El Tepual
Comuna de Puerto Montt
Castro
Mocopulli
Isla de Chiloé
Coyhaique
Balmaceda
Región de Aysén
Punta
Arenas
Carlos Ibáñez del Campo
Región de Magallanes y de la
Antártida
Fuente: Elaboración propia
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1.1. Propósito
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1.2. Objetivos
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1.3. Problema por solucionar
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1.4. Revisión Bibliográfica!
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
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1.5. Hipótesis de Investigación
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1.6. Esquema
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Figura 1
Esquema del dimensionamiento de un terminal de pasajeros aéreos
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Fuente: Elaboración propia
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1.7. Modelo Actual
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2. Metodología
2.1. Metodología de la investigación
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J&$*!4*!&(O0'$'$M!G+1/3&8'*(%7!4*!07$!4&%7$E!%1&%&8'*(%7!4*!07$!4&%7$E!,7(;'18&,'-(!7!1*,9&:7!4*!9'3-%*$'$!<!
*0&.71&,'-(!4*!0&!3173/*$%&=!
Trabajo de campo
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&*173/*1%7$!<!&*1-41787$!4*!B9'0*E!&!*5,*3,'-(!4*0!&*173/*1%7!4*!>&%&)*1'!7!X$0&!4*!@&$,/&!371!%1&%&1$*!4*!
'($%&0&,'7(*$!/.',&4&$!&!/0%1&8&1!,7(!*0!$707!7.6*%')7!4*!31*$*(%&1!$7.*1&(H&!$7.1*!*$*!%*11'%71'7!<!&4*8O$!,7(!
3&$&6*$!$/.)*(,'7(&47$!371!*0!#$%&47!4*!B9'0*=!F*!,&4&!/(7!4*!*007$!$*!7.%/)7!0&!,&(%'4&4!4*!3&$&6*17$!$/8&(47$!
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Alcance
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
Pag. 10
Preparación de la medición
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Medición de la relación pasajeros/población
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Formula Nº 1: Relación pasajeros/población
𝑅𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 = Total/de/pasajeros/por/aeropuerto/u/aeródromo
Total/población/del/área/de/influencia
!
Fuente: Elaboración propia
3. Resultados y discusión
3.1. Relación entre Pasajeros/Población entre los años 2013 al 2023
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Tabla 2
Relación Pasajeros/Población para el periodo 2013-2023
Ciudad
Aeropuerto
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
Promedio
Arica
Chacalluta
1,94
2,04
2,28
2,92
2,88
3,32
3,54
1,43
1,79
2,50
2,71
2,49
Iquique
Diego Aracena
2,88
2,71
2,94
3,26
3,19
3,53
3,85
2,24
3,41
4,36
4,46
3,35
Antofagasta
Andrés Sabella
3,81
4,27
4,52
4,39
4,34
4,39
4,54
2,67
3,45
4,47
5,06
4,17
Calama
El Loa
9,45
8,78
7,45
7,88
7,84
9,78
10,92
5,11
6,67
9,18
11,40
8,59
Copiapó
Desierto de Atacama
1,94
1,79
1,42
1,56
1,55
1,84
1,98
0,70
1,30
2,04
2,27
1,67
La Serena
La Florida
0,65
0,69
0,72
0,76
0,75
0,95
1,05
0,75
1,21
1,57
1,75
0,99
Santiago
Comodoro Arturo
Merino Benítez
1,18
1,21
1,24
1,37
1,34
1,60
1,72
0,68
0,95
1,39
1,59
1,30
Concepción
Carriel Sur
0,52
0,55
0,55
0,59
0,59
0,73
0,81
0,43
0,67
1,06
1,25
0,70
Temuco
De la Araucanía
0,47
0,52
0,59
0,68
0,68
0,91
0,97
0,40
0,61
0,89
1,03
0,70
Valdivia
Pichoy
0,28
0,34
0,31
0,37
0,37
0,60
0,85
0,32
0,56
0,94
1,01
0,54
Osorno
Cañal Bajo
0,60
0,52
0,39
0,35
0,35
0,87
1,03
0,42
0,85
0,65
1,73
0,71
Puerto Montt
El Tepual
3,55
3,69
3,80
4,89
4,82
5,04
5,48
3,02
4,03
6,15
6,66
4,65
Castro
Mocopulli
0,26
0,31
0,30
0,33
0,33
0,39
0,38
0,10
0,47
0,80
0,87
0,41
Coyhaique
Balmaceda
1,89
1,96
2,21
2,79
2,77
3,61
4,00
2,42
3,53
5,66
5,50
3,30
Punta Arenas
Carlos Ibáñez del
Campo
3,02
3,15
3,34
4,14
4,10
5,17
5,12
2,83
3,19
5,28
5,30
4,06
Relación promedio por año
2,16
2,17
2,14
2,42
2,39
2,85
3,08
1,57
2,18
3,13
3,51
Fuente: Elaboración propia
!
ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
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entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
Pag. 11
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Gráfico 1
Relación Pasajeros/Población para el periodo 2013-2023
Fuente: Elaboración propia
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
Pag. 12
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&*1-41787!4*!>7,73/00'!3*1%*(*,'*(%*!&!0&!X$0&!4*!B9'07K=!
S7$!4&%7$!&(%*1'718*(%*!*53/*$%7$!&0!'+/&0!2/*!*0!+1O;',7!&(%*1'71E!8/*$%1&(!,-87!9&!$'47!*0!,78371%&8'*(%7!
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Tabla 3
Ciudad, Aeropuerto, Distancia, Pasajeros, Población,
Relación Pasajeros/Población, PIB Regional periodo 2023
Ciudades
(Área de
Influencia)
Aeropuerto
Distancia a
Santiago
(Kms)
Pasajeros
Población
Relación
Cantidad
%
% Acum.
Cantidad
%
% Acum.
Paxs/Pobl.
Arica
Chacalluta
2.067
704.652
2,4%
23,3%
259.802
1,7%
8,7%
2,71
Iquique
Diego Aracena
1.792
1.791.333
6,0%
401.588
2,7%
4,46
Antofagasta
Andrés Sabella
1.368
2.233.397
7,5%
441.211
3,0%
5,06
Calama
El Loa
1.535
2.227.394
7,4%
195.423
1,3%
11,04
Copiapó
Desierto de Atacama
806
723.057
2,4%
64,8%
319.048
2,1%
86,3%
2,27
La Serena
La Florida
461
1.519.657
5,1%
869.103
5,8%
1,75
Santiago
Arturo Merino Benítez
0
13.274.490
44,4%
8.367.790
56,2%
1,59
Concepción
Carriel Sur
503
2.098.929
7,0%
1.681.430
11,3%
1,25
Temuco
La Araucanía
681
1.060.018
3,5%
1.028.201
6,9%
1,03
Valdivia
Pichoy
849
416.436
1,4%
411.205
2,8%
1,01
Osorno
Cañal Bajo
929
303.209
1,0%
175.670
1,2%
1,73
Puerto Montt
El Tepual
1.035
1.853.325
6,2%
11,9%
278.255
1,9%
5,0%
6,66
Castro
Mocopulli
1.200
151.277
0,5%
174.000
1,2%
0,87
Coyhaique
Balmaceda
1.692
596.109
2,0%
108.306
0,7%
5,50
Punta Arenas
Carlos Ibáñez del Campo
2.991
965.723
3,2%
182.217
1,2%
5,30
Total
29.919.006
14.893.249
100,0%
Fuente: Elaboración propia
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DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
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Gráfico 2
Relación Pasajeros/Población para el periodo 2023
Fuente: Elaboración propia
3.2. Discusión
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8,00
10,00
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Paxs/Pobl.
Paxs/Po bl.
1,035 kms
1,535 kms
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Tabla 4
Comparación de los Coeficientes de determinación usando variables
actuales versus agregando la variable pasajeros/población.
Aeropuerto
R cuadrado
Variables Actuales
R cuadrado
Incluyendo Nueva
Variable
Variación
Porcentual
Challuta
0,6277
0,8576
36,6%
Diego Aracena
0,9161
0,9895
8,0%
Andrés Sabella
0,6277
0,8576
36,6%
El Loa
0,3598
0,6785
88,6%
Desierto de Atacama
0,7883
0,9512
20,7%
La Florida
0,9097
0,9987
9,8%
Arturo Merino Benítez
0,6806
0,9558
40,4%
Carriel Sur
0,7244
0,9921
37,0%
La Araucanía
0,8043
0,9781
21,6%
Pichoy
0,8230
0,9895
20,2%
Cañal Bajo
0,6946
0,9024
29,9%
Tepual
0,8135
0,9241
13,6%
Mocopulli
0,8320
0,8906
7,0%
Balmaceda
0,8706
0,9960
14,4%
Carlos Ibáñez del Campo
0,7479
0,9876
32,0%
Promedio
27,8%
Fuente: Elaboración propia
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4. Conclusiones
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ISSN-L: 0798-1015 • eISSN: 2739-0071 (En línea) - Revista Espacios – Vol. 46, Nº 01, Año 2025 • Ene-Feb!
DEL VALLE, R.E. «Determinar una nueva variable para el modelo predictivo de demanda, considerando la relación
entre la cantidad de pasajeros de un terminal aéreo y la cantidad de habitantes de su área de influencia, caso
Chile»
Pag. 16
Referencias bibliográficas
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