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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/46685 Cómo citar
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMassa, Fernando-
dc.contributor.authorCampón, Ignacio-
dc.coverage.spatialMontevideo (Uruguay)es
dc.date.accessioned2024-10-30T20:59:50Z-
dc.date.available2024-10-30T20:59:50Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationCAMPÓN, I. Modelos logísticos aplicados a tarifas de saneamiento de Montevideo [en línea]. Trabajo final de grado. Montevideo: Udelar. FCEA, 2024.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12008/46685-
dc.descriptionTribunal integrado por: María Eugenia Riaño, Marco Scavino y Fernando Massa.es
dc.description.abstractEn una ciudad ideal, donde todos los ciudadanos tienen acceso a una red de saneamiento general, y donde los vertimientos de agua son gestionados de manera que no generan contaminación en el entorno, se esperaría una mejora significativa en la calidad de vida. Sin embargo, este escenario dista de la realidad, especialmente cuando consideramos la infraestructura y el mantenimiento necesarios para operar una red de saneamiento que atienda a una población de más de un millón de habitantes. La gestión de una infraestructura de esta magnitud implica costos financieros sustanciales. Por esta razón, es crucial estudiar los patrones de pago de los usuarios en áreas donde ya existe una red de saneamiento, con el fin de identificar estrategias que aseguren un mayor porcentaje de pago de estos servicios y asegurar la sostenibilidad financiera de los sistemas de saneamiento urbano. Esta investigación estudia el comportamiento de pago de los usuarios existentes desde mayo 2001 hasta diciembre 2022 de tarifas de saneamiento en Montevideo, Uruguay. Se construye una secuencia de modelos logísticos, los cuales tienen el objetivo de predecir la probabilidad de pago de las tarifas de saneamiento. Se demuestra la presencia de autocorrelación espacial con el índice de Moran presente en los datos, por lo que se acude a modelar la variable de respuesta, con modelos que capturan la variabilidad espacial. Los modelos CAR (condicionales autorregresivos) y los modelos ICAR (intrínsecos condicionales autorregresivos) resultan ser las mejores opciones para capturar la variabilidad espacial presente y realizar predicciones sobre nuevas observaciones.es
dc.format.extent84 p.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoeses
dc.publisherUdelar. FCEAes
dc.rightsLas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)es
dc.subjectModelos logísticoses
dc.subjectModelos mixtoses
dc.subjectEstadística espaciales
dc.subjectDatos de áreaes
dc.subjectAutocorrelación espaciales
dc.subjectModelos autorregresivos condicionaleses
dc.subjectModelos intrínsecos autorregresivos condicionaleses
dc.subject.otherESTADISTICA APLICADAes
dc.subject.otherSERVICIO DE SANEAMIENTO URBANOes
dc.subject.otherCOMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDORes
dc.titleModelos logísticos aplicados a tarifas de saneamiento de Montevideoes
dc.typeTesis de gradoes
dc.contributor.filiacionCampón Ignacio-
thesis.degree.grantorUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias Económicas y de Administraciónes
thesis.degree.nameLicenciado en Estadísticaes
dc.rights.licenceLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
Aparece en las colecciones: Trabajos Finales de Grado de la Licenciatura en Estadística - Facultad de Ciencias Económicas y de Administración

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