Estimación de la disposición a pagar en el Brunas usando modelos Logit aplicados a datos balanceados con el algoritmo Rose

Autores/as

  • Carlos López de Castilla Vásquez Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.
  • Jaime Porras Cerrón Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú. https://orcid.org/0000-0001-9805-8785
  • Gesabel Villar Morales Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.

DOI:

https://doi.org/10.21704/ne.v8i1.1697

Palabras clave:

modelo de regresión logística binaria, bootstrap, algoritmo ROSE, valoración contingente, disposición a pagar (DAP), Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS)

Resumen

Uno de los métodos de valoración económica más conocidos es denominado valoración contingente. En su aplicación, los encuestados responden una pregunta sobre su disposición a pagar (DAP) por el uso y preservación de un bien público. Sin embargo, este método tiene una seria limitación relacionada con la posibilidad de obtener sesgo hipotético, debido a la falta de honestidad en las respuestas, lo que produce un desbalance en el tamaño de los grupos de respuestas negativas (no dispuestas a pagar) y positivas (dispuestas a pagar). Utilizando datos de valoración contingente del Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS), se calculó la DAP utilizando diferentes modelos de regresión logística binaria. El primer modelo se obtuvo considerando el conjunto original de datos con grupos no balanceados. El segundo modelo se estimó luego de aplicar el algoritmo ROSE, que permitió balancear los grupos a través de la generación de datos sintéticos. Después de aplicar ROSE, el modelo obtenido logró una estimación más realista de la DAP y de su error estándar lo que resultó en intervalos de confianza con menor amplitud en comparación con el modelo inicial.

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Publicado

2023-06-30

Número

Sección

Artículo original / Research Article

Cómo citar

López de Castilla Vásquez, C. ., Porras Cerrón, J., & Villar Morales, G. (2023). Estimación de la disposición a pagar en el Brunas usando modelos Logit aplicados a datos balanceados con el algoritmo Rose. Natura@economía, 8(1), 1-10. https://doi.org/10.21704/ne.v8i1.1697

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