La incidencia del Coronavius y la guerra en Ucrania sobre el sector turístico español

Abstract

La declaración de una pandemia mundial por Covid-19 en marzo de 2020 dejó un panorama desafiante en el sector turístico y, en particular, en la industria de las aerolíneas comerciales. La demanda de vuelos experimentó una fuerte caída y la cadena de suministro se vio interrumpida en su totalidad. En este contexto, el presente trabajo se propone analizar de manera cuantitativa la cotización de International Airlines Group antes y después del Covid-19, considerando el impacto significativo que la pandemia tuvo en la economía mundial y, en particular, en el sector turístico.

Entre los análisis realizados se ha llevado a cabo la identificación de las variables más relevantes para predecir la cotización de IAG, observando la variación que ocurre según se hayan escogido los datos previos o posteriores a la pandemia. Además, se han evaluado diversos modelos de predicción, destacando el uso de GPR en regresión, así como los enfoques de ensemble y quadratic discriminant en clasificación. Por último, se ha buscado cuantificar el impacto real de la pandemia en la cotización de IAG mediante la utilización de la técnica de regression discontinuity. Este análisis ha revelado un efecto negativo significativo en el precio de cierre de la compañía debido a la pandemia a diferencia del volumen, que mostró un incremento sustancial.

The declaration of a global pandemic due to COVID-19 in March 2020 posed significant challenges for the tourism sector, particularly to the commercial airline industry. The demand for flights experienced a sharp decline, and the supply chain was completely disrupted. In this context, the present study aims to quantitatively analyze the stock performance of International Airlines Group before and after the COVID-19 outbreak, considering the significant impact the pandemic had on the global economy and the tourism sector.

Among the conducted analyses, the identification of the most relevant variables for predicting the stock performance of IAG was carried out, observing variations based on whether the data before or after the pandemic was chosen. Furthermore, various prediction models were evaluated, with notable emphasis on using GPR for regression tasks, as well as ensemble and quadratic discriminant approaches for classification tasks. Lastly, the study sought to quantify the actual impact of the pandemic on IAG's stock performance using the regression discontinuity technique. This analysis revealed a significant negative effect on the company's closing price due to the pandemic, while the volume showed a substantial increase.