Bootstrap estimation of willingness to pay in contingent valuation models: Analysis of the scenario of balanced binary responses
Descripción del Articulo
This research aims to show the application of the bootstrap method in the process of estimating the willingness to pay (WTP) for a determined environmental service, using the binary choice model for contingent valuation. The main contribution of the research, is the inclusion of an additional criter...
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/13749 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/13749 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | disposición a pagar bootstrap logit valoración contingente willingness to pay logit model contingent valuation |
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Bootstrap estimation of willingness to pay in contingent valuation models: Analysis of the scenario of balanced binary responsesEstimación bootstrap de la disposición a pagar en modelos de valoración contingente: Análisis del escenario de respuestas binarias balanceadasLedesma Goyzueta, LuisBravo Quiroz, Antoniodisposición a pagarbootstraplogitvaloración contingentewillingness to paybootstraplogit modelcontingent valuationThis research aims to show the application of the bootstrap method in the process of estimating the willingness to pay (WTP) for a determined environmental service, using the binary choice model for contingent valuation. The main contribution of the research, is the inclusion of an additional criterion in the bootstrap process, in which samples are randomly selected containing balanced values in the dependent dichotomous variable. For illustrative purposes, it is used the data base from the Postigo (2011) study, in order to estimate the mean, standard error and the confidence interval of the WTP through de bootstrap method. In comparison of the results obtained in the baseline scenario, if the bootstrap method with balanced subsamples is applied, it would be obtained logit coefficients with greater statistical significance and also lower mean and standard error of the WTP.La presente investigación tiene como objetivo mostrar la aplicación del método bootstrap dentro del proceso de estimación de la disposición a pagar (DAP) de un determinado bien y/o servicio ambiental, bajo el enfoque de la valoración contingente de formato binario. El principal aporte de la investigación, es la inclusión de un criterio adicional en el proceso de remuestreo bootstrap, seleccionándose aleatoriamente muestras que contengan valores balanceados en la variable dependiente binaria. Con fines ilustrativos, se utilizó la base de datos del estudio de Postigo (2011), con el objetivo de estimar la media, el error estándar y el intervalo de confianza de la DAP mediante bootstrap. En comparación con los resultados obtenidos usando un remuestreo convencional, al aplicarse el bootstrap con muestras balanceadas, se obtuvo una disminución del promedio y error estándar estimado de la DAP.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2017-09-04info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/1374910.15381/pes.v20i1.13749Pesquimat; Vol. 20 No. 1 (2017); 57-66Pesquimat; Vol. 20 Núm. 1 (2017); 57-661609-84391560-912X10.15381/pes.v20i1reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/13749/12198Derechos de autor 2017 Luis Ledesma Goyzueta, Antonio Bravo Quirozhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/137492017-09-04T21:54:35Z |
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This research aims to show the application of the bootstrap method in the process of estimating the willingness to pay (WTP) for a determined environmental service, using the binary choice model for contingent valuation. The main contribution of the research, is the inclusion of an additional criterion in the bootstrap process, in which samples are randomly selected containing balanced values in the dependent dichotomous variable. For illustrative purposes, it is used the data base from the Postigo (2011) study, in order to estimate the mean, standard error and the confidence interval of the WTP through de bootstrap method. In comparison of the results obtained in the baseline scenario, if the bootstrap method with balanced subsamples is applied, it would be obtained logit coefficients with greater statistical significance and also lower mean and standard error of the WTP. |
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