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...
- 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:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/764
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/764
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- Palabra clave:
- Mixed logit models
Bayesian models
Subjective Value Of Time
Modelos Logit Mixto
Estimación Bayesiana
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- openAccess
- License
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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.Gutierrez Torres, Margareth Giovanna-05b17903-320b-444f-98d6-213ad356d765-600Cantillo Maza, Víctor-4c8fd7a7-223b-4aba-8e6c-28467c196075-600spaDYNAAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mixed logit modelsBayesian modelsSubjective Value Of TimeModelos Logit MixtoEstimación BayesianaValor Subjetivo Del TiempoEstimación clásica y bayesiana del Valor Subjetivo del TiempoClassic and Bayesian Estimation of 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/acceptedVersionPublicationORIGINALClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdfClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdfapplication/pdf576846https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/f60c231d-81d5-49c1-8261-1046b4940c96/download2bc8c4d714c260e9a61ce1d72c511c65MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/09bb9ee5-bf56-4aad-a1eb-882dd76da0ba/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdf.jpgClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdf.jpgimage/jpeg71403https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/a6f650f8-d747-4864-9e6e-2548eed1fa65/downloadb2fb10c5f5ae01ede1811065c1ca2f4dMD54TEXTClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdf.txtClassic and bayesian estimation of Subjective Value of Time.pdf.txttext/plain41311https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/f094ad45-e9d1-4688-b4d9-ad8efae8d16d/download6c90b534e30f810da7dadbd420e28f88MD5511323/764oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/7642024-09-17 10:58:35.675open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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 |