Análisis de la Rentabilidad de los Restaurantes Europeos: Factores Determinantes y Variables de Predicción

Para cubrir estas carencias en la literatura, en la presente tesis doctoral se ha realizado un análisis de los factores que condicionan la rentabilidad de los restaurantes europeos. Con ello se trata de dar respuesta a varias cuestiones de investigación relacionadas con los niveles de rentabilidad de una gran muestra de restaurantes en el ámbito europeo, analizando las variables más significativas que influyen en la misma, lo que nos va a permitir predecir la rentabilidad de un restaurante a partir de variables microeconómicas de los establecimientos analizados y contextuales del país en el que operan.Los restaurantes representan una parte importante del sector servicios en la economía europea y conforman un segmento significativo dentro de la actividad turística. Se trata, por tanto, de una industria relevante en Europa a la que no han sido ajenos los intereses de profesionales y académicos. En las últimas décadas, un significativo número de estudios científicos se han centrado en la industria de la restauración por su importancia en el ámbito del turismo. El análisis de las estrategias de diferenciación se ha situado en la literatura previa como un determinante clave de la rentabilidad de los restaurantes, pues en un entorno de gran competencia los restaurantes buscan ventajas competitivas que proporcionen un mayor rendimiento de las inversiones. Los resultados de las investigaciones existentes al respecto han tratado de identificar las variables que inciden en dicha rentabilidad y han concluido que los factores relacionados con la calidad del servicio, la gestión de los costes, la estructura de financiación y la percepción de los grupos de interés han resultado ser los más relevantes. Aunque los estudios sobre la rentabilidad en la industria de la restauración han proporcionado importantes avances, aún presentan limitaciones, especialmente debido al uso de muestras localizadas en un solo segmento o en un solo país, siendo necesarias nuevas investigaciones que aporten conocimientos sobre el comportamiento global de la industria, utilizando muestras supranacionales de países

Prediction of MoRFs in Protein Sequences with MLPs Based on Sequence Properties and Evolution Information

Molecular recognition features (MoRFs) are one important type of intrinsically disordered proteins functional regions that can undergo a disorder-to-order transition through binding to their interaction partners. Prediction of MoRFs is crucial, as the functions of MoRFs are associated with many diseases and can therefore become the potential drug targets. In this paper, a method of predicting MoRFs is developed based on the sequence properties and evolutionary information. To this end, we design two distinct multi-layer perceptron (MLP) neural networks and present a procedure to train them. We develop a preprocessing process which exploits different sizes of sliding windows to capture various properties related to MoRFs. We then use the Bayes rule together with the outputs of two trained MLP neural networks to predict MoRFs. In comparison to several state-of-the-art methods, the simulation results show that our method is competitive