BRANDÃO FILHO, J. E. Previsão de demanda por gás natural veicular: uma modelagem baseada em dados de preferência declarada e revelada. 2005. 246 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará,
Fortaleza, 2005. / Submitted by Zacarias Barbosa Matias Junior (zaca@det.ufc.br) on 2013-05-27T14:12:40Z
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Previous issue date: 2005-02 / The use of discrete choice models isa effective method of portraying the consumers' behavior in several markets. Its application has been thoroughly reported in the specialized literature and it is largely recognized asa good tool to reveal important market features of products and services in the transportation area. When demand forecast studies are necessary, the most adequate procedure is the mixed use of stated preference (SP) and revealed preference (RP) data. The combination of these data leads to more consistent statistical models, comparing to those estimated with only SP or RP data. In that way, the present research applies a methodology based on discrete choice methods using both SP and RP data. It is named GNVPREV and its objective is to analyze the consumer’s preferences, concerning the choice of fuel and considering the Natural Gas Vehicles – NGV in a competitive context in the vehicular energy market. Such analysis was restricted to users of light vehicle (cars, pickups and vans) that currently use gasoline, alcohol or NGV.The GNVPREV methodology was applied in a part of the central district of the city of Caucaia, situated in the Metropolitan Area of Fortaleza, State of Ceará. The data survey, using SP and RP questionnaires, provided information for utility functions estimation, substitutions patterns, trade-off between alternatives and demand forecast scenarios. The results were satisfactory, even considering the limited availability of primary and secondary data. They confirmed a better performance of the model when combined SP and RP data are used. / A utilização de modelos de escolha discreta é um método eficaz que retrata o comportamento dos consumidores em diversos mercados. Sua aplicação tem sido amplamente difundida na literatura para retratar a realidade de mercados de produtos e serviços no setor de transportes. Quando são necessários estudos de previsão de demanda, o modo mais adequado consiste na utilização conjunta de dados de preferência declarada (PD) e preferência revelada (PR). A combinação 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 preferências dos usuários de combustíveis, enfocando o gás natural veicular – GNV, dentro de um contexto competitivo de um mercado de energéticos veiculares. Esta análise foi restrita aos usuários de veículos leves – automóveis, camionetas e caminhonetes – que utilizam a gasolina, o álcool ou o próprio GNV. A metodologia GNVPREV foi aplicada para uma área de estudo constituída por uma parte do distrito sede do município de Caucaia, situado na Região Metropolitana de Fortaleza, Estado do Ceará. O levantamento de dados a partir de questionários de preferência declarada e revelada, elaborados previamente, forneceu insumos para estimativas de funções de utilidade e obtenção de parâmetros de elasticidade de demanda, trade-offentre alternativas e cenários de previsão de demanda. Os resultados obtidos foram satisfatórios, dentro das limitações dos dados primários e secundários, e confirmaram um melhor desempenho do modelo quando estimado com dados conjuntos de PD e PR.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/4875 |
| Date | 02 1900 |
| Creators | Brandão Filho, José Expedito |
| Contributors | Caldas, Marco Antônio Farah, Arruda, João Bosco Furtado |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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