Modelos econométricos de elección desde la economía del comportamiento: Modelamiento de elección discreta basada en costo emocional aleatorio - Aplicación a la industria agroquímica Colombiana.
Resumen (es)
Los modelos económicos ortodoxos, proponen que el ser humano es racional, egoísta y maximizador para hacer sus elecciones de consumo. Evidencia desde la economía del comportamiento reta estos supuestos planteando nuevos modelos para estudiar la elección humana. Estudiando el proceso de elección de productos de cuidado de cultivo en productores de tomate en Colombia, la presente investigación busco comparar estadística y conceptualmente los modelos RUM (Random Utility Maximization) y RRM (Random Regret Minimization) construidos vía modelamiento de elección discreta concluyendo que los modelos RRM logran mejor bondad de ajuste para describir el comportamiento de elección y compra de nematicidas en muestras de productores de tomate colombianos por lo que constituyen una alternativa viable para diseñar nuevos productos, estimar su participación potencial en el mercado y fijarles precio.
Palabras clave: Modelamiento de elección discreta, RUM (Random Utility Maximization), RRM (Random Regret Minimization), Economía del comportamiento, Comportamiento de elección.
Resumen (en)
The orthodox economical models propose that the human being is rational, selfish and maximizing to make their consumption choices. The evidence from behavioral economics challenges these assumptions by proposing new models to study human choice. Studying the process of choosing crop care products in tomato growers in Colombia, this research sought to compare statistically and conceptually the RUM (Random Utility Maximization) and RRM (Random Regret Minimization) models built via modeling of discrete choice concluding that RRM models achieve better goodness of fit to describe choice behavior and purchases of nematicides in samples of Colombian tomato producers, so they constitute a viable model for designing new products, estimating their potential market share and fix prices using psychological and economical principles.
Referencias
Anderson, D., & Wiley, J. (1992). Efficient choice ser designs for estimating availability cross.effects models. Marketing Letters., 2(4), 357-370.
Corrigan, J., Depositario, D., Nayga Jr, R., Wu, X., & Laude, T. (2009). Comparing open-ended choice experiments and experimental auctions: An application to golden rice. American Journal of Agricultural Economics., 91(3), 837-853.
Howard-Payne, L. (2016). Glaser or Strauss? Considerations for selecting a grounded theory study. South African Journal of Psychology, 46(1), 50–62.
Sussex, J., Towse, A., & Devlin, N. (2013.). Operationalizing Value-Based Pricing of Medicines: A Taxonomy of Approaches. PharmacoEconomics., 3, 1-10.
Karimi, A., & Siarry, P. (2012). Global Simplex Optimization—A simple and efficient metaheuristic for continuous optimization. Engineering Applications of Artificial Intelligence., 25(1), 48-55.
Richardson, J., & McKie, J. (2005). Empiricism, ethics and orthodox economic theory: what is the appropriate basis for decision-making in the health sector? Social Science & Medicine, 60(2), 265-275.
Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.
Cranenburgh, S., Angelo Guevara, C., & Chorus, C. (2015). New insights on random regret minimization models. Transportation Research., 74, 91-109.
Chorus, C. (2012). Random regret minimization: an overview of model properties and empirical evidence. Transport Reviews, 32(1), 75-92.
McGilchrist, , C. (1994). Estimation in generalized mixed models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 56(1), 61-69.
Heydari , S., Miranda-Moreno, L., & Liping, , F. (2014). Speed limit reduction in urban areas: A before–after study using Bayesian generalized mixed linear models. Accident Analysis & Prevention, 73, 252-261.
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