Estimación clásica y Bayesiana del valor subjetivo del tiempo

En este artículo, se realizan estimaciones del valor de las distintas componentes del tiempo de viaje en el contexto del transporte urbano en Bogotá utilizando modelos de elección discreta. En el análisis, se evalúan dos enfoques: estimación por máxima verosimilitud y técnicas bayesianas, permitiend...

Full description

Autores:
Gutierrez Torres, Margareth Giovanna
Cantillo Maza, Víctor
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/4188
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/4188
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Mixed logit models
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description En este artículo, se realizan estimaciones del valor de las distintas componentes del tiempo de viaje en el contexto del transporte urbano en Bogotá utilizando modelos de elección discreta. En el análisis, se evalúan dos enfoques: estimación por máxima verosimilitud y técnicas bayesianas, permitiendo una comparación en la estimación del valor subjetivo del tiempo (VST) como la tasa marginal de sustitución entre el tiempo y el costo. Se encontró que el VST del tiempo de viaje para la estimación clásica fue en promedio de US$0,14/min, del tiempo de acceso de US$0,21/min y por último la penalidad por transbordo del orden de US$0,74. Por otro lado, los valores promedio estimados con la modelación Bayesiana son de US$0,15/min para el tiempo de viaje, el tiempo de acceso US$0,21/min y de US$0,83 la penalidad por el transbordo.
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Por otro lado, los valores promedio estimados con la modelación Bayesiana son de US$0,15/min para el tiempo de viaje, el tiempo de acceso US$0,21/min y de US$0,83 la penalidad por el transbordo.In this article, estimates of the value of the different components of travel time are made in the context of urban transportation in Bogotá using discrete choice models. In the analysis, two approaches are evaluated: estimation by maximum likelihood and Bayesian techniques, allowing a comparison in the estimation of the subjective value of time (VST) as the marginal rate of substitution between time and cost. It was found that the VST of the travel time for the classic estimate was on average of US $ 0.14 / min, of the access time of US $ 0.21 / min and finally the penalty for transshipment of the order of US $ 0.74. On the other hand, the average values ​​estimated with the Bayesian modeling are US $ 0.15 / min for the travel time, the access time US $ 0.21 / min and US $ 0.83 the penalty for the transshipment.Gutierrez Torres, Margareth Giovanna-05b17903-320b-444f-98d6-213ad356d765-0Cantillo Maza, Víctor-4c8fd7a7-223b-4aba-8e6c-28467c196075-0engDYNAhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mixed logit modelsBayesian modelsSubjective value of timeModelos Logit mixtoValor subjetivo del tiempoEstimación bayesianaEstimación clásica y Bayesiana del valor subjetivo del tiempoClassical and Bayesian estimation of the subjective value of timeArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion[1] Train, K., Discrete choice methods with simulation. Cambridge University Press, Cambridge, 2009. [2] Hensher, D. and Greene, W., The mixed logit model: The state of practice. Transportation, 30, pp. 133-176, 2003. [3] Sillano, M. and Ortúzar, J., Willingness-to-pay estimation with mixed logit models: some new evidence. Environment and Planning A, 37, pp. 525-550, 2005. [4] Bliemer, M., Rose, J. and Hess, S., Approximation of bayesian efficiency in experimental choice designs. Institute of Transport and Logistics Studies, 2006. [5] Cherchi, E. and Ortúzar, J., Empirical identification in the mixed logitmodel: Analysing the effect of data richness, Networks and Spatial Economics, 8, pp. 109-124, 2008. [6] Ortúzar, J., Estimating individual preferences with flexible discretechoice-models. Food Quality and Preference ,21, pp. 262–269, 2010. [7] Moreno, D., Sarmiento, I. and Gonzalez, C., Políticas para influir en la elección modal de usuarios de vehículo privado en universidades: Caso Universidad de Antioquia. DYNA, 78 (165), pp. 101-111, 2010. [8] Domencich, T. and McFadden, D., Urban travel demand: A behavioural analysis, North-Holland Publishing Co., 1975. [9] Ben-Akiva, M. and Lerman, S., Discrete choice analysis: Theory and application to travel demand. Cambridge. Mass.: The MIT Press, 1985. [10] Huber, J. and Train, K., On the similarity of classical and bayesian estimates of individual mean partworths. Marketing Letter, 12 (3), pp. 259-269, 2000. [11] Garrido, R. and Silva, M., Low discrepancy sequences for the estimation of mixed logit, Transportation Research B, 2004. [12] Allenby, G., An introduction to hierarchical Bayesian modeling. Advanced Research Techniques Forum, American Marketing Association, 1997. [13] Godoy, G. and Ortúzar, J., On the estimation of mixed logit models. Transportation Research Trends, Chapter 9, pp. 289-310, 2008. [14] Sawtooth Software, The CBC/HB module for hierarchical Bayes, 1999. [15] Train, K., A Comparison of hierarchical bayes and maximum simulated likelihood for mixed logit. Working Paper, Department of Economics, University of California, Berkeley, 2001. [16] Jara-Diaz, S., Ortúzar, J. y Parra, R., Valor subjetivo del tiempo considerando efecto ingreso en la partición modal. Actas del V Congreso Panamericano de Ingeniería de Tránsito y Transporte. Mayaguez, 1988. [17] Beesley, M., Conditions for successful measurement in time valuation studies. Behavioral travel demand modelling and valuation of travel time. Transportation Research Board Special Report, 149, pp. 161-172, 1974. [18] Hensher, D., The valuation of commuter travel time savings for car drivers in New Zealand: Evaluating alternative model specifications, Transportation, pp. 112-118, 2001. [19] Huber, J. and Zwerina, K., The Importance of utility balance in efficient choice designs. Journal of Marketing Research, 33, pp. 307- 317, 1996. [20] Hensher, D., Louviere, J. and Swait, J, Combining sources of preference data, Journal of Econometrics, 89, pp. 197-221, 1999. [21] Sándor, Zand Wedel, M., Designing conjoint choice experiments using managers’ prior beliefs, Journal of Marketing Research, 38, pp. 430-444, 2001. 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