de Grange, L., González, F., Marechal, M., & Troncoso, R. (2024). Estimating multinomial logit models with endogenous variables: Control function versus two adapted approaches. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 183, 104068. https://doi.org/10.1016/j.tra.2024.104068
– ¿Cuál es la brecha que buscaban resolver y por qué es importante?
El trabajo busca mejorar la estimación de modelos de demanda de transporte (en especial, Logit Multinomiales) en presencia de variables endógenas, ya que a causa de ellas pueden estimarse incorrectamente los parámetros del modelo, los efectos marginales, elasticidades, valores del tiempo, y predicciones. El método más usado para ello es el denominado Función de Control. En nuestro trabajo demostramos que dicho método estima incorrectamente las constantes modales, generando sesgos en los efectos marginales, elasticidades y predicciones. Presentamos 2 enfoques alternativos que, además de corregir la endogeneidad, corrigen el sesgo de la Función de Control.
– ¿Qué metodología y datos utilizaron?
Mediante miles de simulaciones numéricas, comparamos los diferentes enfoques de estimación para los modelos Logit Multinomiales. Específicamente, comparamos el método de Función de Control con dos nuevos enfoques: uno en dos etapas, y otro basado en condiciones de momentos. Estos dos últimos métodos corrigieron la endogeneidad y, además, estimaron correctamente las constantes modales. Luego, representan una mejora respecto al método de Función de Control.
– Impacto potencial de los resultados obtenidos en el estado de la práctica y o diseño de políticas de transporte en Chile
Creemos que su impacto práctico o en la evaluación o en el diseño de políticas de transporte, es que permite mejorar la estimación de beneficios asociados a un proyecto mediante cambio en el excedente de los consumidores. También mejora la calidad de las predicciones de demanda frente a cambios en los atributos o niveles de servicio que experimentan los viajeros de diferentes modos de transporte, ya sea por mejoras en infraestructura, o en las condiciones de operación, o frente a la aplicación de subsidios o nuevos impuestos.
