Ingeniera Civil Industrial / Magíster en Gestión de Operaciones / Los modelos de elección compensatorios han sido los modelos más utilizados para representar la toma de decisiones de compra de los consumidores. Sin embargo, diferentes escenarios puede motivar la toma de decisiones evitando compensaciones.
Para representar este tipo de situaciones, los modelos lexicográficos se convierten en una alternativa que puede reportar beneficios por ahorro de tiempo y esfuerzo.
Los modelos lexicográficos desarrollados asumen que los individuos tienen total conocimiento respecto a los atributos con los que aparecen descritas las alternativas y son capaces de valorizarlos y utilizarlos para decidir la alternativa preferida. En esta tesis se propone un modelo de elección lexicográfico que elimina el supuesto de capacidad de ordenamiento completa de atributos.
El modelo propuesto admite incertidumbre en el orden de atributos y también errores de elección por parte de los consumidores a la hora de declarar la alternativa preferida. Se proponen dos enfoques de estimación: homogéneo y heterogéneo en la capacidad individual de ordenamiento de atributos. En cada uno de ellos, se utiliza el procedimiento Bayesiano para estimar las probabilidades lexicográficas individuales de elección.
Mediante simulación, se confirma la robustez del modelo propuesto en términos de conseguir estimar la cantidad de atributos que los individuos están realmente considerando para tomar sus decisiones, recuperar los parámetros del modelo y predecir las elecciones de los consumidores.
Este trabajo finaliza con una aplicación a una muestra real encuestada respecto al mercado de tablets. En esta parte, se compara el modelo heterogéneo con un modelo lineal. Si bien el segundo logra mejores tasas de acierto, el modelo heterogéneo es a su vez mejor que cualquier variante al modelo lineal del tipo q-compensatorio.
Se concluye que con el modelo propuesto es posible obtener más información respecto a cómo los consumidores toman decisiones, transformándose en un modelo que logra explicar de mejor forma los procesos de elección sin perder con ello capacidad predictiva.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/132030 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Henríquez Arratia, María Pilar |
| Contributors | Montoya Moreira, Ricardo, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Industrial, Musalem Said, Andrés, Saure Valenzuela, Denis |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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