Modelo logit binomial con cota superior en la función de valor latente
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Donoso Sierra, Pedro
Author
dc.contributor.author
Eguillor Rodríguez, Ignacio Andrés
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Civil
Associate professor
dc.contributor.other
Munizaga Muñoz, Marcela
Associate professor
dc.contributor.other
Martínez Concha, Francisco
Admission date
dc.date.accessioned
2014-09-22T19:11:21Z
Available date
dc.date.available
2014-09-22T19:11:21Z
Publication date
dc.date.issued
2014
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/116880
General note
dc.description
Ingeniero Civil
Abstract
dc.description.abstract
Los modelos de elección discreta basados en utilidades o disposiciones a pagar han sido muy utilizados para representar el comportamiento de los consumidores en sistemas de Uso de Suelo y de Transporte. En este trabajo se desarrolla un modelo de elección que usa disposiciones a pagar para representar la elección en mercados de remate, donde los bienes se asignan a los mejores postores. Los modelos tradicionales no consideran el hecho de que estas funciones están siempre acotadas superiormente porque los consumidores tienen restricciones presupuestarias. Si bien se han generado enfoques para representar esta situación, estas son heurísticas solamente. En este trabajo se deduce de un modo riguroso un nuevo modelo de elección discreta binomial donde las funciones de valor son disposiciones a pagar acotadas superiormente. En particular, se obtiene una expresión analítica en el caso en que estas funciones son variables aleatorias idénticamente distribuidas Gumbel. Este modelo junto con incorporar en su formulación la influencia de la restricción presupuestaria, tiene la interesante propiedad de permitir estimar un número mayor de parámetros que en el caso del modelo Logit Binomial clásico. Junto con caracterizar este modelo, se probó empíricamente usando bases sintéticas que es posible estimar sus parámetros y que en muchos casos, entrega estimaciones más precisas que el modelo Logit Binomial tradicional.