3.01 Tesis doctorado

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Admission planning in health care : stochastic and hierarchical approaches
(2020) Germán, Ana Batista; Vera Andreo, Jorge; Pozo, David; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
El sistema de salud es una industria de servicios que requiere planificación de calidad debido a la relevancia en sus operaciones. En particular, los hospitales públicos enfrentan presión constante para ser eficientes. Un proceso clave que gestiona las operaciones hospitalarias es la planificación de admisiones, que tiene como objetivo garantizar acceso oportuno y uso eficiente de los recursos. Sin embargo, varias fuentes de incertidumbre y limitaciones de recursos desafían el logro de esos objetivos. Además, similar a muchas industrias, las decisiones de largo plazo del hospital se basan en planes agregados que deben cumplirse en el corto plazo, el cual está sujeto a incertidumbre. Dado que no se garantiza coordinación temporal, pueden surgir varias inconsistencias, como tiempos de espera innecesarios, rechazos e incluso muerte prematura de los pacientes. Esta tesis evalúa el problema de consistencia temporal en el problema de planificación de admisiones, el cual está sujeto a incertidumbre y limitado por la capacidad de camas. El problema radica en cómo desarrollar un plan táctico que considere el impacto de las decisiones operativas mientras que garantice su viabilidad. El objetivo principal es modelar y resolver un proceso jerárquico de toma de decisiones que integre los niveles táctico y operativo para mejorar la calidad del servicio y el uso eficiente de los recursos. La investigación contribuye a proporcionar marcos de decisión efectivos para resolver el problema de planificación de admisiones. Consideramos métodos de optimización bajo incertidumbre en múltiples etapas para mejorar la consistencia y coordinación de la planificación. Se desarrolla un enfoque bi-objetivo estocástico en dos etapas para estudiar las decisiones de asignación, considerando incertidumbre de la demanda y disponibilidad de camas y evaluar el trade-off entre la perspectiva del paciente y la del hospital. Dado que el acceso a información es limitado, también se propone un enfoque de optimización robusta distribucional adaptativa para estudiar decisiones de asignación y programación. Se considera información parcial distribucional del tiempo de estadía, modelado a través de una formulación mejorada para restricciones de tipo de tiempo de servicio. El enfoque permite evaluar la relación entre robustez y consistencia. Mediante extensos estudios numéricos y validaciones con datos reales, demostramos que se obtiene una planificación eficiente adoptando un marco de decisión estocástico jerárquico. El marco es capaz de minimizar las inconsistencias implicadas en la planificación de admisión. Se proporcionan lineamientos de gestión para planificación táctica-operativa.
Latent segmentation in residential location choices
(2020) Cox Oettinger, Tomás; Hurtubia González, Ricardo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.La forma en la que crece la ciudad está definida en gran medida por cómo diferentes actores eligen dónde localizarse en la ciudad, de lo cual depende en gran parte la sustentabilidad del desarrollo urbano. Por esto es importante modelar estas decisiones, entendiéndolas y cuantificando el rol jugado por distintas variables explicativas, con el objeto de alimentar políticas públicas bien informadas. Para entender el comportamiento de estos actores, ya sean hogares, desarrolladores inmobiliarios, comercio, u otros, es importante reconocer la heterogeneidad de preferencias que subyacen en sus decisiones, evitando modelos demasiado generales. Esta heterogeneidad puede estar ligada tanto a las diferentes características de estos tomadores de decisiones, como también a la multiplicidad de contextos urbanos en los cuales se emplazan los inmuebles a elegir. De acuerdo a esto, el objetivo principal de esta tesis es explorar y proponer métodos adecuados para definir segmentaciones que reflejen la diversidad del mercado de la vivienda, con aplicaciones al contexto chileno, centrándose en la interacción entre la heterogeneidad en las preferencias de los hogares y las características de la oferta de espacio construido y atributos urbanos de su contexto. Del objetivo principal se desprenden tres objetivos específicos, los cuales se asocian a las tres partes de esta tesis. En la primera parte se implementa un modelo de elección de localización bajo un enfoque choice con clases latentes, en el cual el tomador de decisión es el desarrollador inmobiliario, enfrentándose a un conjunto de alternativas para localizar un proyecto con características dadas previamente. El modelo se enfoca en los proyectos en áreas de expansión de Santiago, buscando modelar cómo cambian las preferencias de localización dado que el proyecto pertenezca a submercados diferentes, los cuales son definidos como clases latentes. Los resultados del modelo indican una importante polarización del mercado, según el cual hay dos estrategias bien definidas al elegir la localización: una de ellas asociada a proyectos más “exclusivos”, los cuales rehúyen la densidad y se atraen mutuamente; y otra asociada a proyectos más “masivos”, que se desarrollan cercanos a áreas consolidadas y satélites. El método probabilístico de clasificación permite observar que la gran mayoría de los proyectos son clasificados en uno u otro submercado, sin muchos proyectos en el intermedio, lo cual permite confirmar la polarización existente. En la segunda parte se explora un modelo de clases latentes aplicado a la elección de localización, pero en el marco de un enfoque tipo bid-auction. Esta combinación, no reportada antes en la literatura y que denominamos “clases latentes espaciales”, permite que la segmentación de las clases latentes se efectúe sobre los inmuebles rematados, lo cual implica poder generar clases de sectores en la ciudad. De esta forma, se propone un nuevo método para incluir heterogeneidad espacial en las preferencias. Este método es implementado para modelar la elección de localización en una muestra de hogares de la Encuesta Origen Destino de Santiago, mostrando un mejor ajuste que otros métodos y una segmentación de la ciudad coherente, que permite una mejor interpretación de los resultados. En la tercera parte se aplica el enfoque de clases latentes espaciales, propuesto en la segunda parte, para explorar su capacidad de modelar la forma en que las preferencias de los hogares varían de acuerdo a si están observando un inmueble en una zona endógenamente clasificada como de Desarrollo Compacto o no. Se exploran algunas aplicaciones, como la posibilidad de calibrar un índice de Desarrollo Compacto a partir de la función de clasificación del modelo de clases latentes. Complementariamente, se constata que la fórmula de elasticidad reportada en la literatura no es aplicable a los modelos bid ni para clases latentes, por lo que se deriva y aplica una fórmula de elasticidad para estos casos. El modelo permite observar que el nivel socioeconómico del entorno tiene mucho peso en la decisión de localización, siendo esto más relevante todavía en casos de Desarrollo Compacto. Esto muestra que las políticas de integración social en densidad son complejas de implementar y por lo tanto deben ser cuidadosamente diseñadas.
Modelling satisfaction with public transport
(2018) Allen Monge, Jaime; Ortúzar Salas, Juan de Dios; Muñoz Abogabir, Juan Carlos; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Las autoridades responsables de los sistemas de transporte público requieren instrumentos para priorizar las inversiones destinadas a mejorar sus servicios, a fin de conservar y atraer más usuarios, principalmente del transporte privado que es menos sostenible. Además, la satisfacción influye en la aceptación política del sistema. Por esto, se requiere mejorar el nivel de satisfacción percibido por sus clientes. Las encuestas de satisfacción permiten detectar niveles de satisfacción con el sistema y con sus diferentes atributos, por ejemplo, frecuencia, confiabilidad, accesibilidad, seguridad y comodidad. Aunque la literatura científica postula diversos modelos econométricos para determinar qué atributos son más relevantes en la tarea anterior, no hay consenso sobre cuál es la técnica de modelación más apropiada. No obstante, la literatura informa diferencias entre la importancia de diferentes atributos del sistema según modo de transporte y contexto de la ciudad en que opera. Además, pocos modelos capturan correctamente la heterogeneidad sociodemográfica de los usuarios y las variaciones en las características de sus viajes. También existe evidencia sobre relaciones no lineales entre algunos atributos de los viajes y la satisfacción, y que esto también podría depender del tipo de usuario. Estas dos últimas condiciones no se han investigado adecuadamente, ya que la población de usuarios se ha tratado como una masa homogénea, y solo se han considerado relaciones lineales en los parámetros entre atributos y satisfacción. Esto podría introducir sesgos en los modelos, invalidando su uso en aplicaciones prácticas. Finalmente, en la literatura del área de transporte, no se han propuesto modelos psicológico-conductuales que justifiquen los modelos de satisfacción resultantes. Consideramos que esta falta de fundamento teórico es una brecha significativa en esta literatura. Para abordar estos problemas, esta tesis formula un modelo de satisfacción aplicable a cualquier ciudad y modo de transporte público. Se intenta replicar los resultados en diferentes ciudades y modos, y se realiza una evaluación comparativa para determinar los atributos comunes más relevantes en todos los casos. Para este fin, se analizan las encuestas de autobuses y Metro en Santiago, utilizando dos instrumentos diferentes. Además, se analizan encuestas de satisfacción para autobuses en cuatro metrópolis de América Latina (Brasil, Chile y México), utilizando el mismo instrumento. Luego se explora tres bancos de datos en Europa, específicamente el sistema ferroviario de Milán, el Metro de Madrid y el sistema de autobuses de Barcelona. Todos estos análisis contribuyen individualmente a la literatura de transporte público desde el punto de vista metodológico y de formulación de políticas públicas. Además, como parte del trabajo de tesis, se diseñó una encuesta de satisfacción experimental basada en fundamentos teóricos, en nuestros resultados previos y en los resultados de dos grupos de enfoques diferentes, y se aplicó al sistema de transporte público (Metro y buses) Transantiago. En esta encuesta, también se exploró el vínculo entre satisfacción y evasión, que es un problema importante en la componente buses de Transantiago y no se ha abordado suficientemente en la literatura. La tesis analiza si la teoría de la motivación humana de Maslow ayuda a determinar el orden de relevancia de los atributos de satisfacción en transporte público. Para esto se postula la existencia de tres tipos de atributos: funcional-utilitario, protección de seguridad y excitación hedónica. Esta, que es una de las principales contribuciones de la tesis, se basa en el banco de datos sobre sistemas de buses de América Latina. Además, se aplican las metodologías propuestas para responder cuatro preguntas específicas: (i) cómo afecta a la satisfacción la ocurrencia de incidentes críticos; (ii) si, y cómo, una reforma importante de la red de transporte público afecta la satisfacción de sus usuarios; (iii) si la inclusión de variables operativas mejora los modelos de satisfacción propuestos,y (iv) si existe un vínculo entre satisfacción y evasión. Finalmente, se discute la implicación de nuestros resultados respecto a políticas operativas. Dado que la satisfacción se mide a través de la evaluación de los atributos por parte de los usuarios, y por lo tanto tiene un componente psicológico, se formulan modelos de ecuaciones estructurales (SEM) con el fin de incorporar constructos latentes usando todos los bancos de datos disponibles. El objetivo principal es determinar cuáles son los principales atributos que influyen en la satisfacción y, al mismo tiempo, determinar si las características sociodemográficas y de viaje influyen en las percepciones de satisfacción. Como los modelos SEM-MIMIC permiten examinar cómo la heterogeneidad afecta la medición de variables latentes, se incluye la heterogeneidad transversal de los usuarios debido a diferencias en sus características socioeconómicas y de viaje. Además, se propone modelos SEM-Multigrupo, donde los subgrupos especificados pueden tener diferentes modelos de satisfacción. A continuación, se propone modelos donde las relaciones entre los atributos y la satisfacción pueden ser no lineales. Para esto, se usa la técnica SEM con efectos cuadráticos e interacciones. Esta aproximación nos permite distinguir entre diferentes tipos de atributos de acuerdo con su relación con la satisfacción. También se formulan modelos de clases latentes, con el objetivo de distinguir entre subpoblaciones y capturar preferencias heterogéneas entre ellas. Para esto, se usa el enfoque SEM de mixtura finita. Finalmente, los modelos no lineales y de clases latentes se combinan para capturar preferencias heterogéneas y enlaces no lineales en las subpoblaciones, simultáneamente. De todo este trabajo, se seleccionan los modelos que proporcionan mayor interpretabilidad a los resultados y el mejor conocimiento relacionado con las políticas. La última contribución de la tesis es una discusión de las implicaciones de los resultados, respecto a políticas operacionales en sistemas de transporte público. Para esto, se analizan las ventajas de nuestros modelos y los resultados propuestos en relación con políticas estratégicas y tácticas. Nuestra hipótesis principal establece que debe haber un orden de preferencia definido según el tipo de atributo: funcional, de seguridad o hedónico, de acuerdo a la jerarquía de necesidades de Maslow. Esto se prueba empíricamente en los diferentes contextos de modo-ciudad. Nuestros resultados, logrados en diferentes contextos urbanos, pueden generalizarse mediante la base teórica propuesta.

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