Trabajo fin de grado Título Nombre Apellido
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EUE Empresariales / Enpresa IUEVitoria / Gasteiz
Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 1
Trabajo fin de grado
Título
Nombre Apellido
EUE Empresariales / Enpresa IUEVitoria / Gasteiz
Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 2
2
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Ínidice
1) Objetivo
2) Revisión de la literatura
3) Datos
4) Resultados
5) Conclusiones
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
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29/06/2013 3Página 3
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Objetivo del estudio
Building of new wind turbines is not universally accepted action.
The objective of the survey was to analyse the preferences of German citizens regarding wind power generation.
Programme A Programme B Programme C
Size of the wind farms large farms medium farms small farms
Height of the turbine 200 metres 150 metres 110 metres
Effect on red kite population 10 % 15 % 5 %
Minimum distance to village 750 metres 1,100 metres 1,500 metres
Surcharge to energy bill per month € 0 € 6 € 1
I choice
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29/06/2013 4
Revisión de la literatura – modelos híbridos
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Hybrid model combining discrete and continuous heterogeneity representations of tastes has been applied e.g in Bujosa et al. (2010)(Bujosa, A., Riera, A. and Hicks, R. ,2010, Combining Discrete and Continuous Representations of Preference Heterogeneity: A Latent Class Approach, Environmental and Resource Economics)
Hess et al. (2011) combines continuous MXL with LC model using two classes for each coefficient, where one value is constrained to zero but the value in the second class is allowed to vary across respondents using a continuous distribution.(Hess, Stathopoulus, Campbell, O’Neill, Caussade, 2011, It’s not that I don’t car, I just don’t care very much: confounding between attribute non-attendance and taste heterogeneity)
(Boeri M., D. Campbell, A. Longo, 2012, Discrete mixture of sets of continuous distributions: a mixed finite-continuous approach)
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29/06/2013 5Página 5
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Revisión de la literatura – modelos híbridos
Fosgerau and Hess (2009) analyse various ways of specifying random taste heterogeneity in DCM: base distribution with Legendre polynomials and discrete mixture of multiple continuous distributions. The performance of two parameter distributions is poor in comparison to FB or MOD.(Fosgerau and Hess, 2009, A comparison of methods for representing random taste heterogeneity in discrete choice models)
Campbell et al. (2010) compare different combinations of discrete and continuous mixing approaches to uncover the unobserved heterogeneity in price sensitivities. They show that single continuous distribution may not adequately represent the true distribution.
(Campbell, Doherty, Hynes, van Rensburg, 2010, Combining discrete and continuous mixing approaches to accommodate heterogeneity in price sensitivities in environmental choice analysis.)
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29/06/2013 6Página 6
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Revisión de la literatura – que aportamos
Hess and Hensher (2010) have proposed inferring attribute-processing strategies through the analysis of respondent-specific coefficient distributions obtained through conditioning on observed choices.(Hess, S. & Hensher, D.A., 2010: Using conditioning on observed choices to retrieve individual-specific attribute processing strategies, Transportation Research Part B)
We propose a heuristic approach based on mean values of the conditional distributions, which should be valid indicators of the coefficient sign, nevertheless . . .
. . . it is important to recognise that it is impossible to retrieve the actual processing strategy used by a given respondent with certainty and we can only state that a respondent has positive or negative coefficient up to a probability.
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Nombre Apellido
29/06/2013 7Página 7
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Datos: descripción del lugar
Localización del parque El Espino
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29/06/2013 8Página 8
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Datos: La encuesta
Percentages of stated choice-card non-attendance
Attribute Stated choice-card non-attendance
Size of the wind farms (WindF) 10%
Height of the winmill (Height) 12%
Effect on red kite population (Red) 13%
Minimum distance to village (Min) 10%
Surcharge to energy bill per month (Cost) 9%
The survey: 353 interviews, 5 choice cards per respondent (Meyerhoff et al. 2010).
The use of information on stated choice-task non-attendance can lead to endogeneity bias, given the likely correlation between the answers to non-attendance questions and other unobserved components. (Hess, 2011: Impact of unimportant attributes in stated choice surveys)
(Beck , Rose, and Hensher, 2011: Consistently inconsistent: the role of certainty, acceptability and scale in automobile choice )
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29/06/2013 9
Datos: Subgrupos
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Histograms of choice probabilities of 20% of individuals not included in the reduced sampleFull Attendance
Fre
qu
en
cy
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
05
01
00
15
02
00
Stated non-attendance
Fre
qu
en
cy
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
05
01
00
15
02
00
Inferred non-attendance
Fre
qu
en
cy
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
05
01
00
15
02
00
Threshol
d
Subsample 1
full attendance
Subsample 2
non-attendance
Subsample 3
inferred non-attendance
0.5 78.23% 73.23% 79.11%0.6 73.52% 69.70% 75.29%0.7 69.11% 64.41% 71.17%0.8 62.35% 57.05% 63.52%0.9 52.35% 43.82% 52.94%
Frequency of choice probabilities higher than 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, and 0.9 for three different subsamples
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 10Página 10
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Modelo RPL
Model 1: RPL
full attendance assumed
Attributes only
Model 2: RPL full attendance assumed
Attributes + Soc.-dem. variables
Parameter t-value
St. Dev. t-value
Parameter
t-value
St. Dev. t-value
WindF 0.2257 1.08 0.2097*** 7.13 -0.0496* -1.67 0.1963*** 6.52 High 0.0004 0.16 0.0216*** 6.39 -0.0004 -0.15 0.0228*** 6.93 Red -0.2299*** -8.00 0.2413*** 6.67 -0.488*** -6.00 0.2385*** 6.50 Min 0.0009*** 2.59 0.0042*** 8.79 0.0001 0.27 0.0046*** 8.26 Cost -0.9673*** -8.32 1.1274*** 8.30 -0.960*** -8.38 1.1019*** 9.62 ASC1 -0.2441 0.97 -0.2894 -1.13 ASC2 0.8175*** 6.70 0.8159*** 6.60 WindF * Gender
0.7333** 2.05
WindF * Urban
0.0995*** 2.68
High*Close Turbine
0.0084 1.63
Red*Age 0.0049*** 3.41 Red* Close Turbine
0.1048* 1.87
Min*High Income
0.0019*** 2.62
LogL -1353.73 -1333.71 AIC 2731.63 2703.82 BIC 2797.17 2801.99 N 1765 1765
Model 1: RPL
full attendance assumed
Attributes only
Model 2: RPL full attendance assumed
Attributes + Soc.-dem. variables
t-value
Parameter
t-value
St. Dev. t-value
7.13 -0.0496* -1.67 0.1963*** 6.52 6.39 -0.0004 -0.15 0.0228*** 6.93 6.67 -0.488*** -6.00 0.2385*** 6.50 8.79 0.0001 0.27 0.0046*** 8.26 8.30 -0.960*** -8.38 1.1019*** 9.62 -0.2894 -1.13 0.8159*** 6.60 0.7333** 2.05
0.0995*** 2.68
0.0084 1.63
0.0049*** 3.41 0.1048* 1.87
0.0019*** 2.62
-1333.71 2703.82 2801.99 1765
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 11Página 11
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Distribución de los coeficientes
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
-0.5 0.0 0.5 1.0
01
23
45
67
-0.5 0.0 0.5 1.0
01
23
45
67
Sin no-atención Con no-atención Con atributos controversiales
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 12Página 12
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Atributos separados
Table 9 Percentages of individuals with positive and negative coefficientsAttribute Positive Negative
Size of the wind farms (WindF) 50.9% 49.0%
Height of the windmill (Height) 54.1% 45.9%
Effect on red kite population (Red) 0.00% 100.00%
Minimum distance to village (Min) 48.7% 51.2%
Cost 0.00% 100.00%
Controversial attributes may lead to the existence of two clearly distinct groups of respondents: one experiencing positive and the other negative impacts of these attributes on their utilities, while maintaining rather homogeneous preferences inside these groups.
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
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29/06/2013 13
Atributos separados: RPL
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
RPL Full attendance RPL Stated non-attendance RPL Inferred non-attendance
Parameter t-value Std Dev. t-value Parameter t-value Std Dev. t-value Parameter t-value Std Dev. t-value
Size (+) 0.2044*** 5.52 0.1256*** 3.17 0.2116*** 5.54 0.1068** 2.52 0.2125*** 5.44 0.1082** 2.21
Size (-) -0.1366*** -5.78 0.0640** 2.28 -0.1290*** -7.10 0.0540** 1.97 -0.1544*** -6.47 0.0839*** 2.82
High (+) 0.3234*** 7.67 0.0695 1.10 0.0271*** 7.74 0.0047 0.62 0.3422*** 7.95 0.0762 1.11
High (–) -0.1882*** -7.40 0.1164*** 3.43 -0.0172*** -8.84 0.0021 0.33 -0.1813*** -7.31 0.0856 1.49
Red -0.4691*** -6.33 0.2279** 2.05 -0.2297*** -6.16 0.1956* 1.72 -0.5153*** -6.85 0.2460*** 4.99
Min (+) 0.3725*** 9.43 0.2045*** 4.23 0.0030*** 9.54 0.0017** 2.04 0.3714*** 9.09 0.1960*** 4.14
Min (–) -0.3839*** -7.32 0.0966 1.36 -0.0031*** -7.76 0.0007 1.23 -0.3838*** -7.49 0.0667 0 .99
Cost (-) -0.5369*** -7.55 0.5011*** 7.06 -0.0002*** -2.96 0.0001 0.26 -0.7059*** -10.41 0.2085** 2.14
ASC1 -0.1898 -.85 1.2437*** 8.55 -0.5137** -2.36
ASC2 0.7212*** 6.56 .6411*** 6.69 0.7558*** 6.79
Size * Gender
0.0263 1.06 .0174 0.92 0.0455* 1.86
Size * Urban
0.0708*** 2.81 .0519*** 2.60 0.0685*** 2.74
High*Close Turbine
0.0244 .67 .0252 0.87 0.0159 0.43
Red*Age 0.0048*** 3.72 .0002 0.45 0.0056*** 4.17Red* Close Turbine
0.0862* 1.72 .0857** 2.05 0.0877* 1.70
Min*High Income
0.2100*** 4.66 .1779*** 4.81 0.2084*** 4.58
LogL -923.7 -1030.4 -864.3AIC 1951.5 2164.8 1832.6BIC 2236.2 2449.5 2117.3N 1765 1765 1765
RPL Full attendance RPL Stated non-attendance RPL Inferred non-attendance
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 14
La heterogeneidad reducida
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
Unobserved preference heterogeneity is reduced
RPL Inferred non-attendance
Parameter t-value Std Dev. t-value
Size (+) 0.2125*** 5.44 0.1082** 2.21
Size (-) -0.1544*** -6.47 0.0839*** 2.82
High (+) 0.3422*** 7.95 0.0762 1.11
High (–) -0.1813*** -7.31 0.0856 1.49
Red -0.5153*** -6.85 0.2460*** 4.99
Min (+) 0.3714*** 9.09 0.1960*** 4.14
Min (–) -0.3838*** -7.49 0.0667 0 .99
Cost (-) -0.7059*** -10.41 0.2085** 2.14
. . . .
. . . .
. . . .
EUE Empresariales / Enpresa IUEVitoria / Gasteiz
Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 15
Disposiciones a pagar
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
WTP for Min and Height attributes
-2 -1 0 1 2
Height of the windmill (Height)
WTP (in Euros)
Inferred non-attendance (split)Full attendance (split)Full attendance
-2 -1 0 1 2
Minimum distance to village (Min)
WTP (in Euros)
Inferred non-attendance (split)Full attendance (split)Full attendance
EUE Empresariales / Enpresa IUEVitoria / Gasteiz
Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 16
Conclusiones
1) Objetivo2) Revisión de la literatura
3) Datos4) Resultados
5) Conclusiones
1) Respondents state that they have not attended to certain attributes when they have actually taken them into account.
2) Controversial attributes lead to difficulties in calculation of WTP measures because their coefficients are distributed around zero.
3) Latent class allowing for continuous taste heterogeneity within classes (second approach) leads to similar results obtained by the method based on respondent-specific coefficient distributions (first approach).
4) The treatment of controversial attributes with the two presented approaches leads to expected reduction of the unobserved preference heterogeneity.
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Título TFG Título TFG Título TFGTítulo TFG Título TFG Título TFG
Nombre Apellido
29/06/2013 17
Muchas gracias por su atenció[email protected]