dc.contributor |
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Infraestructura del Transport i del Territori |
dc.contributor |
Robusté Antón, Francesc |
dc.contributor |
Combes, François |
dc.contributor.author |
Lloret Batlle, Roger |
dc.date |
2011-10-21 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2099.1/15736 |
dc.language.iso |
eng |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria civil |
dc.subject |
ECHO database |
dc.subject |
Econometrics |
dc.subject |
econometrics |
dc.subject |
freight |
dc.subject |
discrete choice |
dc.subject |
shipment size |
dc.subject |
Modal choice |
dc.subject |
econometria |
dc.subject |
mercaderies |
dc.subject |
models discrets |
dc.subject |
mida d’enviament |
dc.subject |
repartiment modal |
dc.subject |
Econometria |
dc.title |
Modal choice and shipment size models based on the French ECHO database |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.description.abstract |
The theme of this project is to model the choice of mode of transport and the shipment size using the French ECHO database. This database represents an opportunity of validating econometrically new models with data which was not available until its creation.
In this work, three different models are presented. The first one is a set of shipment size models, one for every observed main mode in the database. These models are log transformations of the optimal shipment size expression issued from the Economic Order Quantity Model (EOQ). The commodity production rate will be approximated with the total flow between the shipper and the receiver, which is available in the ECHO database. For the commodity value of time, we will content ourselves with the commodity density of value. It is shown that while the first variable approximation variable works fine, using the density of value as the value of time is a too strong hypothesis. It only works well for the truck modes and estimated coefficients associated to the heavier ones are far from the expected values.
The second model is a multinomial logit microeconomic modal choice model. The utility functions used are composed by the total logistics cost function evaluated at the EOQ optimal shipment size. All parameters are significant and their predicted values are as expected. The model is discussed in both disaggregate and aggregate levels. In the aggregate level, predicted market shares in tons are close to the ones observed, even the heavy modes, where in the disaggregate level seemed underpredicted. The only exception was the air mode, which was overpredicted. Sensibilities to the main variables are calculated by sample enumeration. By increasing the distance, the overseas modes market shares increase. By increasing the value of time, the market shares for the most flexible modes (trucks and air) increase.
The third model is an extension of the previous one. Shipment size and vehicle capacity are introduced in order to improve the quality of the estimation and defects of the previous model. The model is estimated in two steps: firstly, shipment size is predicted as in the first model but this time with all modes mixed. Afterwards, the mode of transport is predicted like in the second model, but introducing this time the predicted shipment size issued from the first step. Vehicle capacity is introduced in the following way: in any observation whose associated predicted shipment size is bigger than the capacity value of a certain mode, that mode becomes “unavailable”. Furthermore, it is not possible to transport the shipment by splitting it in several vehicles. Shipment size is introduced by adding a term which measures the difference between the predicted shipment size and the average observed shipment size for every different mode, penalizing those modes where the difference is bigger. This model loses the microeconomic nature of the first one, because there is no microeconomic theory that supports the methods used for the extension. The model is discussed by following the same steps as before and both models are compared. At the disaggregate level, heavy modes are better predicted. At the aggregate level, market shares are closer to those observed, mainly thanks to the introduction of capacity.
Finally, some recommendations are given in order to improve the models. Models presented in this work could be good candidates to be used in the modal choice/shipment size step within the larger frame of a 4-step spatialised freight transport model after having solved their weaknesses. A more simple use though, could be the changes in market shares due to the application of a tax. |
dc.description.abstract |
L’objectiu d’aquesta tesina és el de modelitzar el repartiment modal i la mida d’enviament òptim utilitzant la base de dades francesa ECHO. Aquesta base de dades representa una oportunitat única de validar economètricament nous models de transport de mercaderies no possible fins ara.
Tres models són presentats. El primer és un conjunt de models de mida d’enviament òptim, un per a cada mode principal observat a la base de dades. La especificació d’aquests models són transformacions log-liniars de l’expressió de mida d’enviament òptim sortint del model model Economic Order Quantity (EOQ). El flux de mercaderia produït, una variable mai observada abans, serà estimada aproximant-la pel el flux total de mercaderies entre el
consignador i el destinatari, disponible a la base ECHO. Per la variable valor de temps de la mercaderia, utilitzarem la densitat de valor de la mercaderia. Veurem que mentre la primera aproximació roman prou vàlida, la segona representa una hipòtesi massa forta: pels modes pesats, el valor dels coeficients estimats és lluny de l’esperat.
El segon model és un model discret de repartiment modal de caràcter microeconòmic d’especificació lògit multinomial. Les funcions d’utilitat estan compostes per les funcions de cost logístic total on la mida d’enviament és substituïda per l’expressió de la mida d’enviament òptim EOQ. Tots els paràmetres són significatius i els seus valors predits tenen el signe esperat. El model és examinat a nivell agregat i desagregat. A nivell agregat, les
parts de mercat en tones predites són properes a les observades, fins i tot en el cas dels modes pesats, on en el nivell desagregat semblaven predits per sota de l’esperat. L’única excepció és en el transport aeri, on la part del mercat es clarament superior a l’observada.
Mitjançant el mètode de l’enumeració de mostra, es posa a prova la sensibilitat de les parts de mercat respecte les variables principals. Al incrementar el valor del temps, les parts de mercat dels modes més flexibles augmenten (camió i aeri) i a l’incrementar la distància, les parts de mercat que augmenten més són les dels modes d’ultramar.
El tercer model és una extensió de l’anterior. La mida d’enviament i la capacitat del vehicle són introduïdes amb l’ànim de millorar la qualitat de l’estimació i els punts febles del model precedent. El model és estimat en dos passos: el primer, la mida d’enviament òptim és estimada com abans però aquesta vegada sense diferenciar per mode. En el segon pas, el mode és predit utilitzant les mateixes funcions d’utilitat que abans, però amb un terme afegit
que penalitza els modes on la mida d’enviament predita s’allunya molt de la mida mitjana per a cada mode. La capacitat dels vehicles és introduïda de la següent manera: per a cada observació on la mida d’enviament predita és superior a la capacitat del mode en qüestió, aquest mode roman “no disponible”. Aquesta extensió fa perdre el caràcter microeconòmic del model anterior atès que no existeix cap teoria microeconòmica que doni suport a aquests
mètodes. El model és posat a prova seguint els mateixos passos que amb l’anterior i ambdós models són comparats. A nivell desagregat, els modes pesats són predits millor. A nivell agregat, la part de mercat de l’aeri disminueix gràcies a la capacitat introduïda.
Finalment, es donen recomanacions per a millorar els models. Els models aquí presentats poden arribar a ser bon candidats per a ésser utilitzats en el pas de repartiment modal/mida d’enviament òptim dins d’un marc més extens de model a quatre etapes de transport de mercaderies, sempre i quan s’hagin resolt els seus punts febles. Un ús menys exigent podria ser el càlcul de les variacions de parts de mercat degut a l’aplicació d’alguna taxa. |