Modelo de equilibrio urbano general

Abstract

El presente trabajo de tesis aborda el desafío de formular un modelo integrado, que contenga un equilibrio entre los sistemas de transporte, uso de suelo e intercambio de bienes y servicios. Para este propósito, se utiliza como base el modelo RELUTRAN (Anas y Liu, 2007), que formula un equilibrio en los sistemas de uso de suelo, transporte y consumo de bienes y servicios; en este caso, se asume que los agentes se localizan maximizando su utilidad, por lo tanto, es un modelo tipo ``Choice''; el modelo del sistema de transporte se basa en ``Stochastic cost minimization model'' (Daganzo y Sheffi, 1997) y no tiene demostración de convergencia ni de unicidad de la solución. Sin embargo, iterativamente se llega a una solución. Luego, el modelo propuesto en esta tesis recibe el nombre de MEGU (Modelo de equilibrio general urbano), se asume que el mercado del suelo se transa mediante remates, por lo tanto, es un modelo tipo ``Bid''. Se definen dos tipos de agentes, ``Hogares'' y ``Firmas''; los primeros maximizan una función de utilidad tipo Cobb-Douglas aleatoria, mientras que las Firmas, minimizan una función aditiva de costos; en ambos casos el término de error para las funciones de disposición a pagar resultantes, distribuye Fréchet (Mattsson. et al., 2011). El trade-off consiste en que los hogares demandan suelo, consumen bienes y servicios y ofertan mano de obra; mientras que las firmas demandan suelo, producen bienes y servicios y demandan mano de obra. Para la oferta inmobiliaria, se utiliza como referencia la formulación propuesta en MUSSA (Martínez y Donoso, 2010), pero con una distribución de error tipo Fréchet. El sistema de transporte que se utilizará está basado en el MTE (Baillon y Cominetti, 2008). Se diseña un algoritmo de iteración y solución secuencial por etapas, que comienza determinando las variables representativas del sistema de transportes dada la localización de los agentes, luego encuentra la solución para el sistema de intercambio de bienes y servicios y finalmente actualiza la localización de los agentes. Con el fin de verificar el correcto funcionamiento de la formulación propuesta, se diseñan escenarios de simulación que permiten analizar casos tipo y se programa una rutina específicamente desarrollada para M.E.G.U., que se aplica en una ciudad ficticia. Finalmente, se reportan las principales conclusiones obtenidas y se sugieren posibles líneas de investigación futura.