Investigation of Truckload Prices in the U.S : Exploratory Analysis, Forecast Methods, and the Influences of Unemployment on Freight Prices

• Autor: Sánchez Navarro, Alex Manuel
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2013
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:repositorio.sunedu.gob.pe:20.500.14366/1324
• Enlace del recurso: https://doi.org/10.33915/etd.4999; https://hdl.handle.net/20.500.14366/1324
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ingeniería del transporte; Transporte de carga; Camiones; Fletes; Fijación de precios; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.05

El precio de la carga de camiones (TL) es un factor importante que influye en los costos de fabricación y venta minorista de los productos. En los Estados Unidos, los camiones representan más del 90% de la carga enviada en función del valor, y se espera que crezca en los años siguientes. La fijación de precios de TL es una tarea muy compleja para las empresas de logística, ya que depende de varios factores, incluidas las estrategias comerciales de los transportistas logísticos y otras variables sociales y económicas. Comprender los patrones de TL en los EE. UU. es importante no solo para las empresas de logística, sino también para los responsables políticos. Los precios de TL se proporcionan comúnmente en una tarifa de dólar por milla. Por lo tanto, los costos totales de transporte en una ruta serán el producto de la tasa de precios de la carga de camiones y la distancia. Una predicción más precisa del precio de TL permitirá a las empresas de logística desarrollar estrategias más óptimas para operar su actividad de transporte a través de destinos y asignar recursos de manera efectiva en ubicaciones de demanda potencial. Los encargados de la política económica y de carga también podrán utilizar esta información para explorar diferentes escenarios económicos potenciales. Esta investigación analiza conjuntos de datos privados (tasas de TL) y datos disponibles públicamente como el costo del diesel, el desempleo, los salarios, la población y el estado producto bruto para entender tendencias en precios TL. Las tasas de TL se evalúan mediante técnicas exploratorias y de visualización para obtener información útil. El análisis de series de tiempo (TSA) y el análisis econométrico espacial (SEA) se realizan para pronosticar los precios de TL. TSA proporciona un modelo general basado en el tiempo y la distancia de entrega entre el origen y el destino. Los modelos de panel econométricos espaciales incorporan la dependencia espacial, que se utilizan para hacer inferencias a través del espacio y también para pronosticar precios TL. Los resultados indican que los precios TL están estrechamente asociados con el desempleo, lo que vincula el gasto del consumidor con el costo del transporte. El costo del diesel no ha afectado significativamente los precios de TL durante los últimos años, como se evidencia en la TSA y la SEA. Además, en condiciones de baja demanda, como un alto desempleo, es probable que los transportistas sirvan una distancia de entrega mayor para reducir los precios de TL, lo que afecta los precios de TL en ubicaciones vecinas. Se descubrió que aumentar la distancia de entrega en un 1.00% reduce el precio en dólares por milla en aproximadamente -0.25%, y aumenta los precios en ubicaciones vecinas en aproximadamente + 0.05%. Del mismo modo, se encontró que un aumento del 1% en la tasa de desempleo reduce los precios en aproximadamente -0. 30% y aumentar los precios en ubicaciones vecinas en aproximadamente + 0.06%. Los modelos de pronóstico indican valores de precios TL precisos, con valores de MAPE inferiores al 10% para el modelo TSA para estimar un precio mensual general en los Estados Unidos; y menos del 20% para el SEA que considera la dependencia espacial para estimar un precio anual en cada estado de EE. UU. Esta investigación representa un punto de referencia en el análisis de los precios de flete, brindando información útil, identificando variables significativas que afectan los precios de TL y posibles metodologías para pronosticar los precios de carga de camiones.