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PrevisÃo de Demanda por GÃs Natural Veicular: Uma Modelagem Baseada em Dados de PreferÃncia Declarada e Revelada / DEMAND FORECAST FOR NATURAL GAS VEHICLES: A MODELLING BASED ON STATED AND REVEALED PREFERENCE.Josà Expedito BrandÃo Filho 04 February 2005 (has links)
AgÃncia Nacional do PetrÃleo / A utilizaÃÃo de modelos de escolha discreta à um mÃtodo eficaz que retrata o comportamento dos consumidores em diversos mercados. Sua aplicaÃÃo tem sido amplamente difundida na literatura para retratar a realidade de mercados de produtos e serviÃos no setor de transportes. Quando sÃo necessÃrios estudos de previsÃo de demanda, o modo mais adequado consiste na utilizaÃÃo conjunta de dados de preferÃncia declarada (PD) e preferÃncia revelada (PR). A combinaÃÃo destes dados fornece modelos estatisticamente mais consistentes do que aqueles estimados com dados puros de PD ou de PR. Dessa forma, o presente trabalho aplica uma metodologia baseada em modelos de escolha discreta com insumo de dados de PD e PR, chamada de GNVPREV, para analisar as preferÃncias dos usuÃrios de combustÃveis, enfocando o gÃs natural veicular - GNV, dentro de um contexto competitivo de um mercado de energÃticos veiculares. Esta anÃlise foi restrita aos usuÃrios de veÃculos leves - automÃveis, camionetas e caminhonetes - que utilizam a gasolina, o Ãlcool ou o prÃprio GNV. A metodologia GNVPREV foi aplicada para uma Ãrea de estudo constituÃda por uma parte do distrito sede do municÃpio de Caucaia, situado na RegiÃo Metropolitana de Fortaleza, Estado do CearÃ. O levantamento de dados a partir de questionÃrios de preferÃncia declarada e revelada, elaborados previamente, forneceu insumos para estimativas de funÃÃes de utilidade e obtenÃÃo de parÃmetros de elasticidade de demanda, trade-off entre alternativas e cenÃrios de previsÃo de demanda. Os resultados obtidos foram satisfatÃrios, dentro das limitaÃÃes dos dados primÃrios e secundÃrios, e confirmaram um melhor desempenho do modelo quando estimado com dados conjuntos de PD e PR.
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