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• Emily Sardón Romero

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GUIA DE VALORACION DE BIENES NO MERCADEABLES

ECONOMIA DEL BIENESTAR APLICADO

GUIA 01. MÉTODO DE VALORACIÓN CONTINGENTE (VC) (Con Mínimos Cuadrados Ordinarios – MCO) Se tiene información sobre encuestas por una mejora ambiental en Bogotá – Colombia, se pide aplicar Valoración Contingente para estimar la disponibilidad a pagar (DAP) con datos de DAP, edad, genero, ingreso, nivel de educación, conoce el ambiente natural, desarrollo del área. A su vez, se puede describir la información que se presenta en Excel con el nombre de BASE1.xls. Los resultados de la encuesta de formato abierto cuenta con 113 observaciones, donde: 

DAP: Es el valor de pago revelado por el entrevistado por la mejora ambiental.



EDAD - edad en años del entrevistado



GENERO - del entrevistado 1 si es mujer y 0 si es hombre



EDUC - nivel de ecuación del entrevistado: Toma el valor de: o

1 si aprobó hasta primaria,

o

2 si aprobó hasta secundaria y

o

3 si aprobó hasta universidad



ING - ingreso mensual en pesos del hogar del entrevistado



CONOCE - toma el valor de: o o



1 si conoce el ambiente natural y 0 de lo contrario

VISITO - toma el valor de: o

1 si el entrevistado alguna vez realizo una visita con el objetivo de desarrollar actividades de recreación en el ambiente natural

o 

0 lo contrario

DESAR - toma el valor de: o

1 si esta en contra de desarrollar el área en donde se encuentra el ambiente urbano (construir casas) y

o

0 de lo contrario

A partir del conjunto de datos “BASE1.xls” trabaje en los siguientes puntos: 1. Estime la disponibilidad a pagar, justifique el modelo que propone en términos teóricos y econométricos. 2. Estime un intervalo de postura para ser usado en un estudio de referéndum, explique el procedimiento estadístico que sigue para calcular tal intervalo. 3. Proponga y explique un procedimiento para la recolección de datos bajo el estudio de referéndum suponiendo que la población objetivo es de 1,2 millones de hogares. Giovana Calsin Quispe

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SOLUCIÓN: PASO 01. Creamos un archivo para el análisis de VC. FILE→NEW→WORKFILE (ENTER←┘)

Determinamos el número total de observaciones, considerando que se selecciona UNDATED or IRREGULAR para introducir el rango de información.

PASO 02. Creamos los datos o variables a utilizarse en el espacio en blanco de EDITOR. Iniciamos con el comando DATA: DATA DAP EDAD GENERO EDUC ING CONOCE VISITO DESAR Y luego, copiamos los datos correspondientes desde el archivo de EXCEL.

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PASO 03. Considerando la introducción de datos, se puede obtener las estadísticas descriptivas, como: DATA DAP EDAD GENERO EDUC ING CONOCE VISITO DESAR (ENTER) VIEW→DESCRIPTIVE STATS→COMMON SAMPLE (ENTER)

PASO 04. RESOLVIENDO EL EJERCICIO 1. Estime la disponibilidad a pagar (DAP), justifique el modelo que propone en términos teóricos y econométricos. El método de la valoración contingente constituye un caso particular dentro de los procedimientos de construcción de mercados. Dicha construcción puede ser real o Giovana Calsin Quispe

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hipotética. La valoración contingente se considera una forma de estimación directa, ya que se pregunta directamente a una muestra de la población en cuánto valora un determinado bien medioambiental. El método de valoración contingente pretende estimar la máxima disposición a pagar de un individuo por la provisión o mejora de un bien de no mercado o, alternativamente, la mínima disposición a ser compensado por la pérdida o disminución del disfrute del mismo bien. El uso de una u otra modalidad depende en gran medida de la definición de los derechos de propiedad sobre el bien que se desea valorar. La fórmula continua (FORMATO ABIERTO), consiste en preguntar directamente por la máxima disposición a pagar (o mínima disposición a aceptar dinero en compensación) por un bien (un mal). Así, cada persona entrevistada apunta una cantidad cualquiera de dinero. Es el más neutral en términos de sesgo del valor revelado respecto del valor verdadero. Pero es también el que mayores problemas plantean a la persona enfrentada con el mercado hipotético, porque en el mercado real suelen haber indicadores de precio que nos ayudan. En caso de valoración abierta, sin precios guía, la pregunta puede tomar formas similares a la siguiente: "¿cuál es la cantidad máxima que estaría usted dispuesto a pagar por “UNA MEJORA AMBIENTA”?" Por ello, se estima un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), dado que la variable dependiente en este caso es la DAP (variable continua), en función del resto de variables independientes continuas y discretas.

Dap  1   2 ing   3 edad   4 conoce   5 desar   6 educ   7 genero   8 visito PASO 05. El comando de estimación de MCO en EVIEWS es la siguiente: LS DAP C ING EDAD CONOCE DESAR EDUC GENERO VISITO ←(ENTER) Estimation Command: LS DAP C ING EDAD CONOCE DESAR EDUC GENERO VISITO

Estimation Equation: DAP = C(1) + C(2)*ING + C(3)*EDAD + C(4)*CONOCE + C(5)*DESAR + C(6)*EDUC + C(7)*GENERO + C(8)*VISITO

Substituted Coefficients: DAP = 2705.281116 + 0.0001611795828*ING - 40.88451884*EDAD - 745.6615157*CONOCE + 119.4445495*DESAR + 759.881712*EDUC + 495.1524242*GENERO + 1747.238764*VISITO Giovana Calsin Quispe

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INTERPRETACION β2 = Cuando ING aumenta en 1000 pesos, la DAP aumenta en 0,16 pesos, manteniendo fijas las otras variables. Tiene el signo esperado(+). β3 = A medida que el individuo tenga mas edad, la DAP será menor por contribuir en el bienestar de los demás. β6 = Si el individuo tiene mayor educación, este estará dispuesto a pagar mayor cantidad, para llevar a cabo la política o programa Presenta el signo esperado. β7 = En este caso, supone que las mujeres quienes tiene mayor predisposición a pagar por que se realice el programa en el ambiente natural. β8 = El signo positivo, nos indica que a mayor numero de VISITAS al lugar, implicaría tener una DAP mayor porque se conserve o se descontamine el ambiente natural. Adicionalmente en el modelo presenta un R2 bajo (0,212967 - indicando que las variables independientes explican en un 21,29% a todo el modelo); no todos los t estadísticos son significativos individualmente (ingreso, desar y genero) al 5% se significancia, en cuanto a las otras variables son significativas al 5%, a pesar que INGRESO es no significativo, no es posible omitirlo, porque es relevante en el modelo para la explicación del comportamiento con respecto a la DAP. Y el estadístico F es Giovana Calsin Quispe

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alto y muestra que las variables consideradas explican en su totalidad al modelo. Con la regresión es posible predecir el modelo, y obtener la disponibilidad a pagar estimada DAP1 PASO 06. PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN INTERVALO DE POSTURA DE LA DAP 2. Estime un intervalo de postura para ser usado en un estudio de referéndum, explique el procedimiento estadístico que sigue para calcular tal intervalo. La aplicación del método de formato abierto permite construir los rangos de precios de postura, y así utilizarlos en la encuesta definitiva con el método Referéndum. Con la estimación de:

Dap  1   2 ing   3 edad   4 conoce   5 desar   6 educ   7 genero   8 visito Dada la estimación, se genera una DAP1 con los coeficientes estimados. Con el comando GENR creamos DAP1 como: GENR

DAP1=2705.2811

+

0.00016117958*ING

-

40.884518*EDAD

-

745.66151*CONOCE + 119.44454*DESAR + 759.8817*EDUC + 495.15242*GENERO + 1747.2387*VISITO

(←┘enter)

DATA DAP DAP1 (←┘enter) VIEW→DESCRIPTIVE STATS→COMMON SAMPLE (←┘enter) Una vez estimados los parámetros del modelo, se estimo la media para la DAP1. En este caso el promedio de DAP1 es de $3672,57 pesos, como se muestra en la siguiente imagen.

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Con la media y la desviación estándar de la DAP1 estimada se construyen los rangos de precios para el formato de la encuesta definitiva. Para hallar el intervalo de postura, se suma y se resta la desviación estándar a la media de la DAP1 estimada (3672,566  901.48), con este proceso se determina los limites inferior y superior de los valores que serian propuestos a los individuos de la DAP en la encuesta definitiva.

DAP1  Desves  Int. Postura Por tanto, se tendría los siguientes valores:

3672 .566  901 .4818  4574 .04  $4600 . pesos 3672 .566  901 .4818  2771 .08  $2700 . pesos Una vez obtenido el rango dentro del cual se ubicaran los valores para la pregunta sobre DAP, se subdivide para hallar cada uno de los intervalos dentro del rango. Se podrían proponer “n” intervalos, que inician en 2700 (limite inferior), y terminan en 4600(limite superior), según Barrera, entre mayor sea el numero de intervalos, el entrevistado tendrá la posibilidad de ubicarse en el precio que mejor represente su DAP y así obtener una mejor estimación. PASO 07. PROCEDIMIENTO PARA RECOLECCIÓN DE DATOS BAJO EL FORMATO REFERENDUM 3. Proponga y explique un procedimiento para la recolección de datos bajo el estudio de referéndum suponiendo que la población objetivo es de 1,2 millones de hogares. Como la población suele ser demasiado grande para ser entrevistada en su totalidad, se selecciona sólo una parte. El tamaño de la muestra viene dado por el grado de fiabilidad y ajuste que se desee para los valores que se vayan a obtener. Pero depende también de la variante, dado que la forma referéndum precisa de un número mayor de observaciones. El tiempo y el dinero son restricciones que tienen influencia al tomar la decisión de a cuantas personas entrevistar. El grado de fiabilidad y ajuste suele expresarse mediante el nivel de confianza y el margen de error. Así, pongamos por caso, hallamos que para un nivel de confianza del 95% el margen de error del resultado es de 4%. De la misma forma, al aumentar el tamaño de la muestra disminuye el margen de error para un mismo nivel de confianza.

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Por ello, en el proceso de identificar una medida económica asociada a los beneficios sociales, se empieza con la identificación de la población objetivo y con la selección de una muestra representativa. En este caso, la población objetivo es de 1200000 de hogares, para estimar el tamaño de muestra se puede utilizar la siguiente relación:

 t 2 pq    2   n  2  1   t pq 2     Donde n es el tamaño de muestra, t es el valor estadístico t-student, que corresponde a 1.96 para un nivel de significancia de 4%. Esto indica que con un 96% de seguridad la muestra resultara representativa de la población total. N es el tamaño de la población de la cual se pretende obtener una muestra, ε representa el error admisible en la muestra y para este caso será 4%. Por tanto, la muestra representativa será de:

(1.96)

n



2

(0.5)(0.5) (0.04) 2



 

 (1.96) 2 (0.5)(0.5) 1   2 2  (1200000) (0.04)

 600.25  600.encuestas(observaciones)

 

La encuesta se aplica aleatoriamente tomando en cuenta todos los niveles de estratos y todas las localidades, con el fin de captar las preferencias de los entrevistados, de la mejor manera posible

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GUIA 02. METODO DE VALORACIÓN CONTINGENTE (VC) Para la selección del modelo PROBIT y LOGIT apóyese en el conjunto de pruebas estadísticas disponibles para juzgar la significancia estadística de los parámetros y la bondad del ajuste del modelo. En la estimación de LOGIT y PROBIT1 parte de que si suponemos una forma funcional para: Vi = αi + βY, lineal en el ingreso, donde i = (0,1), y una distribución de probabilidad para η, se obtienen:

Si a (1) se le asocia una distribución de probabilidad normal para h, con media cero y varianza constante, es decir, η ~ N ( 0,s2), se obtiene un Modelo Probit, cuya probabilidad de respuesta SI se modela como:

Si los errores se distribuyen con un Modelo Probit, la DAP es:

Si a (1) se le asocia una distribución de probabilidad logística para η, se obtiene un

Modelo Logit, cuya probabilidad de respuesta SI modela como:

Si los errores se distribuyen con un Modelo Logit, la DAP es:

Que viene a ser la primera medida del bienestar, es decir, la media (DAP) de la distribución. La magnitud de las diferencias en las medidas del bienestar tanto para el Modelo Probit como el Logit, es irrelevante. Por ello, los investigadores prefieren el modelo Logit porque admite mayor varianza en la distribución del término error. En un modelo de utilidad lineal tal como Vi, la media (DAP) y la mediana (DAP*) son iguales. Para la estimación de la DAP o disponibilidad a pagar media, mediana y la integral de los valores positivos a partir de los modelos. Para que pueda manejarse el valor correspondiente para el conjunto de la población, se suele optar por la media o por la mediana del valor obtenido en la muestra; a 1

Mendieta, Juan C, “Manual de Valoración Económica de Bienes no Mercadeables”, UNIANDES, Ed 2005.

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continuación se multiplica el valor de la media o mediana2 por el número de personas que componen la población relevante. En el método de valoración contingente opta por utilizar la media como medida de agregación. La media puede utilizarse como estimador de lo que la persona estaría dispuesta a pagar por obtener una mayor cantidad o calidad de un bien y, a su vez, puede multiplicarse por la población relevante para estimar el valor total de tal cambio en el bien. Tendría menos sentido económico, en cambio, realizar estas operaciones con la mediana. Es más aconsejable la utilización de la mediana en otros contextos; por ejemplo, cuando el ejercicio se plantea en términos de si la mayoría de la población estaría dispuesta a pagar una determinada cantidad de dinero por una mayor cantidad o calidad del bien para el que se ha construido el mercado hipotético.

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Empecemos por recordar brevemente la diferencia entre media y mediana. La media es el resultado de sumar los valores dados por cada persona entrevistada y dividirlos por el número de observaciones. La mediana, en cambio, corresponde al valor de la observación que ocupa el lugar central cuando éstas se ordenan por orden creciente (o decreciente). En la práctica de la valoración contingente, la mediana corresponde generalmente a una estimación más conservadora. Es decir, se encuentra por debajo de la media, dado que suele haber mayor número de respuestas bajas y mayor dispersión entre los valores altos.

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GUIA 03. METODOLOGÍA DE VALORACIÓN CONTINGENTE (CV) MODELOS LOGIT Variables estudio de DAP formato referéndum - base de 645 observaciones PWTP - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado responde afirmativamente a la pregunta de DAP por la conservación del ambiente natural y 0 de cualquier otra forma BID - postura en pesos sugerida como pago en la pregunta de disponibilidad a pagar bajo el formato referéndum INCOME - variable continua que representa el ingreso mensual del hogar del entrevistado en pesos AGE - variable continua que representa la edad en años del entrevistado GEN - genero del entrevistado, toma el valor de 1 si es mujer y 0 si es hombre ANTING - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado tiene mas de 15 años de vivir en la zona donde conservaran el ambiente natural ESTRATO - variable que representa el estrato socioeconómico del entrevistado, va de 1 hasta 6 EDUC - variable categórica ordenada que representa el nivel de educación del entrevistado, toma el valor de 1 si el individuo aprobó hasta 5 grado de primaria, 2 si aprobó hasta décimo grado, 3 si aprobó la secundaria, 4 si tiene carrera técnica, 5 si aprobó una carrera universitaria, 6 si ha estudiado algún tipo de postgrado FAMILY - numero de integrantes del hogar del entrevistado KNOW - variable discreta que toma el valor de 1 si conoce el ambiente natural que se quiere conservar y 0 de otra forma AGREE - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado esta a favor de las políticas de conservación de ambientes naturales y 0 de cualquier otra forma SE PIDE: A partir del conjunto de datos “Base3.xls” trabaje en los siguientes puntos: Usando modelos Logit estime modelos de postura siguiendo las siguientes formas funcionales. Modelos lineales 1) V    P 2) V    P   .m

sin efecto ingreso con efecto ingreso

Modelos logarítmicos 3) V     log P 4) V     log P   . log m

sin efecto ingreso con efecto ingreso

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Modelos lineales con otras variables socioeconómicas diferentes del ingreso n 1

5) V     P    i X i sin efecto ingreso i 1

n 1

6) V     P   .m    i X i con efecto ingreso i 1

Modelos lineales con otras variables socioeconómicas diferentes del ingreso n 1

7) V     log P    i log X i

sin efecto ingreso

i 1

n 1

8) V     log P   . log m    i log X i con efecto ingreso i 1

SOLUCIÓN PASO 01: Crear archivo en EVIEWS, y copiar la información desde el paquete EXCEL. FILE →NEW→ WORKFILE UNDATED 1 a 645 COPY DATE PASTE DATE VIEW →DESCRIPTIVE STATS→ COMMON SAMPLE (ENTER)

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A partir del conjunto de datos “Base3.xls” trabaje en los siguientes puntos: Usando modelos Logit estime modelos de postura siguiendo las siguientes formas funcionales: PASO 02. Modelo Lineal (LOGIT)

Variable dependiente: PWTP Variable independiente: ONE,BID QUICK →ESTIMATE EQUATION → (ENTER) Especificar en el casillero de “Equation specification” el modelo a estimarse (PWTP C BID) Asimismo, seleccionar el método: BINARY-Binary logit probit extreme value (ENTER)

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Este modelo de LOGIT, con variable dependiente de PWTP y como variables independientes es la constante (C) y BID, indica que el modelo es significativo globalmente al 61%. Para analizar la bondad de ajuste del modelo haciendo un análisis de predicción, es de 61,86% [(111+288)/645= 0,6186046512] en su totalidad de las observaciones. PASO 03. Estimación LOGIT con efecto ingreso

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Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 70,08% [(152+300)/645= 0,7007751938] por las variables independientes. PARA CALCULAR LA DAP1 se tiene: GENR ALPHA=-0.07690063043 + 1.297170647e-06*INCOME GENR BETA=- 7.276183377e-05 GENR DAP1=-ALPHA/BETA

DATA DAP1

Por tanto, la DAP1 lineal es de 17468,14 pesos colombianos.

PASO 04. Estimación a través de LOGIT pero con modelos logarítmicos-

Primero generamos la variable BID y le sacamos logaritmo como: GENR LBID=LOG(BID)

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Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 62,48% [(144+259)/645= 0,6248062016] por las variables independientes. PASO 05. Estimación con LOGIT pero con modelo logarítmico y con efecto ingreso

GENR LBID=LOG(BID) GENR LINCOME=LOG(INCOME) QUICK → ESTIMATION EQUATION → BINARY.... especificar las variables dependientes e independientes. BINARY(D=L) PWTP C LBID LINCOME

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Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 72,71% [(173+296)/645= 0,7271317829] por las variables independientes. Para hallar la DAP se sigue los siguientes pasos. GENR ALPHA1=-9.76155973 + 1.263377791*LINCOME GENR BETA1= - 0.7897827145 GENR DAP2=EXP(-ALPHA1/BETA1) DATA DAP1 DAP2

La DAP2 es de $22414.60 pesos colombianos. PASO 06. Estimación con LOGIT lineales con otras variables socioeconómicas diferentes al ingreso.

QUICK→ESTIMATE EQUATION→BINARY LOGIT

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Por tanto, la estimación muestra los siguientes resultados:

La bondad de ajuste de este modelo esta explicado en un 73,79% [(178+298)/645= 0,7379844961] por las variables independientes. LUEGO, para hallar la DAP3 se tiene: GENR ALPHA2=-4.947440025 + 0.03195033425*AGE - 0.3980024382*GEN - 0.3522051954*ANTIG + 0.3490107814*ESTRATO + 0.6061460751*EDUC - 0.06530595899*FAMILY + 1.81324619*AGREE + 1.211783067*KNOW GENR BETA2= - 7.366990847e-05 GENR DAP3=-ALPHA2/BETA2 DATA DAP1 DAP2 DAP3

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En el resultado muestra una DAP3 promedio de 16948.75 pesos colombianos por la mejora ambiental. PASO 07. Estimación con LOGIT lineales con todas las variables socioeconómicas.

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GENR ALPHA3=-4.7589151 + 6.939612491e-07*INCOME + 0.026997060*AGE 0.411875769*GEN - 0.13002742*ANTIG + 0.25464397*ESTRATO + 0.4472784897*EDUC 0.05465486733*FAMILY + 1.893234278*AGREE + 1.13936379*KNOW Giovana Calsin Quispe

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GENR BETA3=- 8.020416232e-05 GENR DAP4=-ALPHA3/BETA3 DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,26% [(182+297)/645= 0,7426356589] por las variables independientes. La DAP3 en promedio es de 16999.80 pesos colombianos por la mejora ambiental. PASO 08: Modelos LOGIT con otras variables socioeconómicas diferentes del ingreso

GENR LINCOME=LOG(INCOME) GENR LAGE=LOG(AGE)

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Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,26% [(182+297)/645= 0,7426356589] por las variables independientes. GENR ALPHA4=-2.0348204 + 1.254119024*LAGE - 0.3790888289*GEN - 0.3302673927*ANTIG + 0.3866999321*ESTRATO + 0.6084816606*EDUC - 0.056640979*FAMILY + 1.784080369*AGREE + 1.213036898*KNOW GENR BETA4=- 0.8079714335 GENR DAP5=EXP(-ALPHA4/BETA4) DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5

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PASO 09. Modelos Estimados con LOGIT y con todas las variables socioeconómicas y con efecto ingreso (modelos logarítmicos)

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GENR ALPHA5=-8.893043535 + 0.66460021*LINCOME + 0.97537243*LAGE 0.3965166596*GEN - 0.09461344645*ANTIG + 0.2736116995*ESTRATO + 0.45613186*EDUC - 0.051787070*FAMILY + 1.777787701*AGREE + 1.127029849*KNOW GENR BETA5=- 0.8552258201 GENR DAP6=EXP(-ALPHA5/BETA5) DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5 DAP6 Luego, obtenemos a través de las estadísticas descriptivas el promedio de DAP6 estimado. Con el comando: VIEW→DESCRIPTIVE STATS→COMMON SAMPLE (enter)

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,41% [(180+300)/645= 0,7441860465] por las variables independientes. Asimismo, se indica que el promedio de DAP6 en este caso es de 34250,43 pesos colombianos. PASO 10. PARA HALLAR LA DAP AGREGADA DE CADA UNO DE LOS CASOS: puede seguir la siguiente metodología. Ejm. Este modelo tiene un 74,26% de ajuste, y la máxima disponibilidad a pagar (DAP) por la conservación del ambiente natural, según los individuos es de $17000 (16999 8) mensual de sus ingresos. Las ganancias agregadas de esta medida de bienestar se calcula como la sumatoria lineal de las DAP’s marginales de los beneficiarios de la política, es decir: n

DAPagregada   DAPm arginal =(17000*645)=10’965,000 pesos colombianos i 1

DAP1 Mean 17468.15 Median 13205.22 Maximum 88081.24 Minimum 369.3285 Std. Dev. 13701.28 Giovana Calsin Quispe

DAP2 22414.60 11887.68 222960.8 298.8441 28141.56

DAP3 16948.75 18156.26 62076.88 -42792.82 16678.52

24

DAP4 16999.80 16361.76 64911.75 -39285.07 16895.99

DAP5 34396.15 13747.27 747601.1 50.09301 64135.05 UNAP - FIE

DAP6 34250.43 12589.76 474529.6 58.46607 55035.80

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Skewness Kurtosis

1.655128 6.509926

2.976632 16.13880

-0.281204 2.966847

0.058512 2.918152

5.814728 53.53925

3.510664 20.14502

Jarque-Bera Probability

625.5795 0.000000

5591.866 0.000000

8.530180 0.014051

0.548086 0.760299

72279.25 0.000000

9224.866 0.000000

Sum Sum Sq. Dev.

11266956 1.21E+11

14457419 5.10E+11

10931945 1.79E+11

10964873 1.84E+11

22185518 2.65E+12

22091525 1.95E+12

Observations

645

645

645

645

645

645

Por tanto, la DAP total de cada uno de los modelos estimados se tiene en el siguiente cuadro:

DISPONIBILIDAD AGREGADA POR MODELO DAP Nro de DAP MODELO marginal observaciones TOTAL DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5 DAP6

17468,15 22414,6 16948,75 16999,8 34396,15 34250,43

645 645 645 645 645 645

11266957 14457417 10931944 10964871 22185517 22091527

1 2 3 4 5 6

PASO 11. Estime el valor presente neto de los beneficios totales considerando una tasa de descuento de 9.33% y un horizonte de tiempo para los beneficios infinito. El valor presente neto, para políticas o proyectos que, como en muchos casos ocurre con los ambientales, generan flujos continuos de beneficios a lo largo de periodos indefinidos de tiempo, entonces la ecuación a seguir es: 

VPN ( BT )   i 1

beneficios =117’524,115.8 pesos r

A partir de la estimación del valor presente de los beneficios netos para las diferentes alternativas de política, se puede establecer una comparación que permita elegir la mejor.

DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5 DAP6

DAP marginal

Nro de observaciones

DAP TOTAL

MODE LO

INTERES 9.33%

17468,15 22414,6 16948,75 16999,8 34396,15 34250,43

645 645 645 645 645 645

11266957 14457417 10931944 10964871 22185517 22091527

1 2 3 4 5 6

0,0933 0,0933 0,0933 0,0933 0,0933 0,0933

Giovana Calsin Quispe

VPN=beneficios/ tasa 120760522,5 154956237,9 117169815,1 117522733,1 237786889,1 236779500 UNAP - FIE

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ECONOMIA DEL BIENESTAR APLICADO

Si comparamos las diferentes alternativas de VPN la que muestra mayor valor presente neto es el modelo de estimación de DAP5, es decir, el modelo que considera el efecto precio pero no el efecto ingreso.

Giovana Calsin Quispe

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BIBLIOGRAFÍA 

Collazos C, Jesús. (2006) MANUAL DE EVALUACIÓN DE IMPACTO AMBIENTAL DE PROYECTOS. San Marcos. Lima – Perú.



Mendieta, J. Carlos (2004) ECONOMÍA AMBIENTAL. Universidad de los Andes, Programa de maestría en Economía del Medio Ambiente y Recursos Naturales.



Mendieta, J. Carlos (2004). El Método de Valoración Contingente. Presentación de diapositivas. Sesiones del PEMAR. UNIANDES, Bogotá – Colombia.

Giovana Calsin Quispe

UNAP - FIE

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