Modelización econométrica a través de cadenas de Markov de Monte Carlo (MCMC) en valoración contingente
- Autores: Jorge E. Araña
- Directores de la Tesis: Carmelo Javier León González (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ( España ) en 2002
- Idioma: español
- ISBN: 978-84-693-2221-5
- Tribunal Calificador de la Tesis: José María Labeaga Azcona (presid.), Gustavo Nombela Merchán (secret.), Michael Creel (voc.), Francisco José Vázquez Polo (voc.), Pere Riera Micaló (voc.)
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- Tesis en acceso abierto en: acceda
- Resumen
Esta es una investigación metodológica, empírica y teórica sobre el crecimiento uso de los métodos de Valoración Contingente para medir externalidades y valorar bienes que no se intercambian a través de un mercado. En los últimos años se han desarrollado multitud de aportaciones al método de Valoración Contingente (CV), fundamentalmente desde el punto de vista teórico. Estos recientes desarrollos en la metodología de obtención de las preferencias han originado una transición desde el uso de variables dependientes puramente continuas a variables dependientes limitadas, lo que conlleva una fuerte demanda de herramientas analíticas y estadísticas. En esta tesis se pretende avanzar en esta línea a través del desarrollo de modelos econométricos alternativos en CV basados en la simulación econométrica de Cadenas de Markov de Monte Carlos (MCMC) en un contexto bayesiano. Estos desarrollos se combinan con el estudio de distintos aspectos teóricos no resueltos en la literatura, como son; la posible existencia de componentes altruistas en las funciones de utilidad de los individuos, cambios en la preferencias procedentes de efectos aprendizaje o anclajes en los experimentos iterativos, validez de las modelizaciones paramétricas ante incertidumbre o heterogeneidad en las preferencias y validez de los resultados de las habituales comparaciones entre submuestras de tamaños reducidos, entre otros.
