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

Carlos  López de Castilla Vásquez; Jaime Porras Cerrón; Gesabel Villar Morales

doi:10.21704/ne.v8i1.1697

Authors

Carlos López de Castilla Vásquez Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.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

Keywords:

logistic regression model, bootstrap, ROSE algorithm, contingent valuation, willingness to pay (WTP), Reserved Forest of the National Agrarian University of the Jungle (BRUNAS)

Abstract

One of the best-known methods of economic valuation is called contingent valuation. In their application, respondents answer a question about their willingness to pay (WTP) for the use and preservation of a public good. However, this method has a serious limitation related to the possibility of hypothetical bias, due to the lack of honesty in the answers, which produces an imbalance in the size of the groups of negative (unwilling to pay) and positive (willing to pay) responses. Using contingent valuation data from the Reserved Forest of the National Agrarian University of the Jungle (BRUNAS), the DAP was calculated using different binary logistic regression models. The first model was obtained considering the original set of data with unbalanced groups. The second model was estimated after applying the ROSE algorithm, that allows to balance the groups through the generation of synthetic data. After applying the ROSE, the obtained model achieved a more realistic estimate of the DAP and its standard error which resulted in confidence intervals with less amplitude compared to the initial model.

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