ANEXO 3

GUIA DE VALORACION DE BIENES NO MERCADEABLES ECONOMIA DEL BIENESTAR APLICADOGUIA 01. MTODO DE VALORACIN CONTINGENTE (VC)(Con Mnimos Cuadrados Ordinarios MCO)

Se tiene informacin sobre encuestas por una mejora ambiental en Bogot Colombia, se pide aplicar Valoracin Contingente para estimar la disponibilidad a pagar (DAP) con datos de DAP, edad, genero, ingreso, nivel de educacin, conoce el ambiente natural, desarrollo del rea. A su vez, se puede describir la informacin que se presenta en Excel con el nombre de BASE1.xls.

Los resultados de la encuesta de formato abierto cuenta con 113 observaciones, donde: DAP: Es el valor de pago revelado por el entrevistado por la mejora ambiental. EDAD - edad en aos del entrevistado GENERO - del entrevistado 1 si es mujer y 0 si es hombre EDUC - nivel de ecuacin del entrevistado: Toma el valor de: 1 si aprob hasta primaria, 2 si aprob hasta secundaria y 3 si aprob hasta universidad ING - ingreso mensual en pesos del hogar del entrevistado CONOCE - toma el valor de: 1 si conoce el ambiente natural y 0 de lo contrario VISITO - toma el valor de: 1 si el entrevistado alguna vez realizo una visita con el objetivo de desarrollar actividades de recreacin en el ambiente natural 0 lo contrario DESAR - toma el valor de: 1 si esta en contra de desarrollar el rea en donde se encuentra el ambiente urbano (construir casas) y 0 de lo contrarioA partir del conjunto de datos BASE1.xls trabaje en los siguientes puntos:

1. Estime la disponibilidad a pagar, justifique el modelo que propone en trminos tericos y economtricos.2. Estime un intervalo de postura para ser usado en un estudio de referndum, explique el procedimiento estadstico que sigue para calcular tal intervalo.3. Proponga y explique un procedimiento para la recoleccin de datos bajo el estudio de referndum suponiendo que la poblacin objetivo es de 1,2 millones de hogares.SOLUCIN:PASO 01. Creamos un archivo para el anlisis de VC.FILENEWWORKFILE (ENTER)

Determinamos el nmero total de observaciones, considerando que se selecciona UNDATED or IRREGULAR para introducir el rango de informacin.

PASO 02. Creamos los datos o variables a utilizarse en el espacio en blanco de EDITOR. Iniciamos con el comando DATA:

DATA DAP EDAD GENERO EDUC ING CONOCE VISITO DESAR

Y luego, copiamos los datos correspondientes desde el archivo de EXCEL.

PASO 03. Considerando la introduccin de datos, se puede obtener las estadsticas descriptivas, como:DATA DAP EDAD GENERO EDUC ING CONOCE VISITO DESAR (ENTER)VIEWDESCRIPTIVE STATSCOMMON SAMPLE (ENTER)

PASO 04. RESOLVIENDO EL EJERCICIO

1. Estime la disponibilidad a pagar (DAP), justifique el modelo que propone en trminos tericos y economtricos.

El mtodo de la valoracin contingente constituye un caso particular dentro de los procedimientos de construccin de mercados. Dicha construccin puede ser real o hipottica. La valoracin contingente se considera una forma de estimacin directa, ya que se pregunta directamente a una muestra de la poblacin en cunto valora un determinado bien medioambiental. El mtodo de valoracin contingente pretende estimar la mxima disposicin a pagar de un individuo por la provisin o mejora de un bien de no mercado o, alternativamente, la mnima disposicin a ser compensado por la prdida o disminucin del disfrute del mismo bien. El uso de una u otra modalidad depende en gran medida de la definicin de los derechos de propiedad sobre el bien que se desea valorar.

La frmula continua (FORMATO ABIERTO), consiste en preguntar directamente por la mxima disposicin a pagar (o mnima disposicin a aceptar dinero en compensacin) por un bien (un mal). As, cada persona entrevistada apunta una cantidad cualquiera de dinero. Es el ms neutral en trminos de sesgo del valor revelado respecto del valor verdadero. Pero es tambin el que mayores problemas plantean a la persona enfrentada con el mercado hipottico, porque en el mercado real suelen haber indicadores de precio que nos ayudan. En caso de valoracin abierta, sin precios gua, la pregunta puede tomar formas similares a la siguiente: "cul es la cantidad mxima que estara usted dispuesto a pagar por UNA MEJORA AMBIENTA?"

Por ello, se estima un modelo de mnimos cuadrados ordinarios (MCO), dado que la variable dependiente en este caso es la DAP (variable continua), en funcin del resto de variables independientes continuas y discretas.

PASO 05. El comando de estimacin de MCO en EVIEWS es la siguiente:

LS DAP C ING EDAD CONOCE DESAR EDUC GENERO VISITO (ENTER)

Estimation Command:LS DAP C ING EDAD CONOCE DESAR EDUC GENERO VISITO

Estimation Equation:DAP = C(1) + C(2)*ING + C(3)*EDAD + C(4)*CONOCE + C(5)*DESAR + C(6)*EDUC + C(7)*GENERO + C(8)*VISITO

Substituted Coefficients:DAP = 2705.281116 + 0.0001611795828*ING - 40.88451884*EDAD - 745.6615157*CONOCE + 119.4445495*DESAR + 759.881712*EDUC + 495.1524242*GENERO + 1747.238764*VISITO

INTERPRETACION

2 = Cuando ING aumenta en 1000 pesos, la DAP aumenta en 0,16 pesos, manteniendo fijas las otras variables. Tiene el signo esperado(+). 3 = A medida que el individuo tenga mas edad, la DAP ser menor por contribuir en el bienestar de los dems.6 = Si el individuo tiene mayor educacin, este estar dispuesto a pagar mayor cantidad, para llevar a cabo la poltica o programa Presenta el signo esperado.7 = En este caso, supone que las mujeres quienes tiene mayor predisposicin a pagar por que se realice el programa en el ambiente natural.8 = El signo positivo, nos indica que a mayor numero de VISITAS al lugar, implicara tener una DAP mayor porque se conserve o se descontamine el ambiente natural.

Adicionalmente en el modelo presenta un R2 bajo (0,212967 - indicando que las variables independientes explican en un 21,29% a todo el modelo); no todos los t estadsticos son significativos individualmente (ingreso, desar y genero) al 5% se significancia, en cuanto a las otras variables son significativas al 5%, a pesar que INGRESO es no significativo, no es posible omitirlo, porque es relevante en el modelo para la explicacin del comportamiento con respecto a la DAP. Y el estadstico F es alto y muestra que las variables consideradas explican en su totalidad al modelo. Con la regresin es posible predecir el modelo, y obtener la disponibilidad a pagar estimada DAP1

PASO 06. PARA LA CONSTRUCCIN DE UN INTERVALO DE POSTURA DE LA DAP

2. Estime un intervalo de postura para ser usado en un estudio de referndum, explique el procedimiento estadstico que sigue para calcular tal intervalo.La aplicacin del mtodo de formato abierto permite construir los rangos de precios de postura, y as utilizarlos en la encuesta definitiva con el mtodo Referndum. Con la estimacin de:

Dada la estimacin, se genera una DAP1 con los coeficientes estimados. Con el comando GENR creamos DAP1 como:GENR DAP1=2705.2811 + 0.00016117958*ING - 40.884518*EDAD - 745.66151*CONOCE + 119.44454*DESAR + 759.8817*EDUC + 495.15242*GENERO + 1747.2387*VISITO (enter)DATA DAP DAP1 (enter)VIEWDESCRIPTIVE STATSCOMMON SAMPLE (enter)

Una vez estimados los parmetros del modelo, se estimo la media para la DAP1. En este caso el promedio de DAP1 es de $3672,57 pesos, como se muestra en la siguiente imagen.

Con la media y la desviacin estndar de la DAP1 estimada se construyen los rangos de precios para el formato de la encuesta definitiva. Para hallar el intervalo de postura, se suma y se resta la desviacin estndar a la media de la DAP1 estimada (3672,566901.48), con este proceso se determina los limites inferior y superior de los valores que serian propuestos a los individuos de la DAP en la encuesta definitiva.

Por tanto, se tendra los siguientes valores:

Una vez obtenido el rango dentro del cual se ubicaran los valores para la pregunta sobre DAP, se subdivide para hallar cada uno de los intervalos dentro del rango. Se podran proponer n intervalos, que inician en 2700 (limite inferior), y terminan en 4600(limite superior), segn Barrera, entre mayor sea el numero de intervalos, el entrevistado tendr la posibilidad de ubicarse en el precio que mejor represente su DAP y as obtener una mejor estimacin.

PASO 07. PROCEDIMIENTO PARA RECOLECCIN DE DATOS BAJO EL FORMATO REFERENDUM

3. Proponga y explique un procedimiento para la recoleccin de datos bajo el estudio de referndum suponiendo que la poblacin objetivo es de 1,2 millones de hogares.

Como la poblacin suele ser demasiado grande para ser entrevistada en su totalidad, se selecciona slo una parte. El tamao de la muestra viene dado por el grado de fiabilidad y ajuste que se desee para los valores que se vayan a obtener. Pero depende tambin de la variante, dado que la forma referndum precisa de un nmero mayor de observaciones. El tiempo y el dinero son restricciones que tienen influencia al tomar la decisin de a cuantas personas entrevistar. El grado de fiabilidad y ajuste suele expresarse mediante el nivel de confianza y el margen de error. As, pongamos por caso, hallamos que para un nivel de confianza del 95% el margen de error del resultado es de 4%. De la misma forma, al aumentar el tamao de la muestra disminuye el margen de error para un mismo nivel de confianza.

Por ello, en el proceso de identificar una medida econmica asociada a los beneficios sociales, se empieza con la identificacin de la poblacin objetivo y con la seleccin de una muestra representativa. En este caso, la poblacin objetivo es de 1200000 de hogares, para estimar el tamao de muestra se puede utilizar la siguiente relacin:

Donde n es el tamao de muestra, t es el valor estadstico t-student, que corresponde a 1.96 para un nivel de significancia de 4%. Esto indica que con un 96% de seguridad la muestra resultara representativa de la poblacin total. N es el tamao de la poblacin de la cual se pretende obtener una muestra, representa el error admisible en la muestra y para este caso ser 4%. Por tanto, la muestra representativa ser de:

La encuesta se aplica aleatoriamente tomando en cuenta todos los niveles de estratos y todas las localidades, con el fin de captar las preferencias de los entrevistados, de la mejor manera posible

GUIA 02. METODO DE VALORACIN CONTINGENTE (VC)

Para la seleccin del modelo PROBIT y LOGIT apyese en el conjunto de pruebas estadsticas disponibles para juzgar la significancia estadstica de los parmetros y la bondad del ajuste del modelo.

En la estimacin de LOGIT y PROBIT[footnoteRef:1] parte de que si suponemos una forma funcional para: Vi = i + Y, lineal en el ingreso, donde i = (0,1), y una distribucin de probabilidad para , se obtienen: [1: Mendieta, Juan C, Manual de Valoracin Econmica de Bienes no Mercadeables, UNIANDES, Ed 2005.]

Si a (1) se le asocia una distribucin de probabilidad normal para h, con media cero y varianza constante, es decir, ~ N ( 0,s2), se obtiene un Modelo Probit, cuya probabilidad de respuesta SI se modela como:

Si los errores se distribuyen con un Modelo Probit, la DAP es:

Si a (1) se le asocia una distribucin de probabilidad logstica para , se obtiene un ModeloLogit, cuya probabilidad de respuesta SI modela como:

Si los errores se distribuyen con un Modelo Logit, la DAP es:

Que viene a ser la primera medida del bienestar, es decir, la media (DAP) de la distribucin. La magnitud de las diferencias en las medidas del bienestar tanto para el Modelo Probit como el Logit, es irrelevante. Por ello, los investigadores prefieren el modelo Logit porque admite mayor varianza en la distribucin del trmino error. En un modelo de utilidad lineal tal como Vi, la media (DAP) y la mediana (DAP*) son iguales.

Para la estimacin de la DAP o disponibilidad a pagar media, mediana y la integral de los valores positivos a partir de los modelos.

Para que pueda manejarse el valor correspondiente para el conjunto de la poblacin, se suele optar por la media o por la mediana del valor obtenido en la muestra; a continuacin se multiplica el valor de la media o mediana[footnoteRef:2] por el nmero de personas que componen la poblacin relevante. [2: Empecemos por recordar brevemente la diferencia entre media y mediana. La media es el resultado de sumar los valores dados por cada persona entrevistada y dividirlos por el nmero de observaciones. La mediana, en cambio, corresponde al valor de la observacin que ocupa el lugar central cuando stas se ordenan por orden creciente (o decreciente). En la prctica de la valoracin contingente, la mediana corresponde generalmente a una estimacin ms conservadora. Es decir, se encuentra por debajo de la media, dado que suele haber mayor nmero de respuestas bajas y mayor dispersin entre los valores altos.]

En el mtodo de valoracin contingente opta por utilizar la media como medida de agregacin. La media puede utilizarse como estimador de lo que la persona estara dispuesta a pagar por obtener una mayor cantidad o calidad de un bien y, a su vez, puede multiplicarse por la poblacin relevante para estimar el valor total de tal cambio en el bien.

Tendra menos sentido econmico, en cambio, realizar estas operaciones con la mediana. Es ms aconsejable la utilizacin de la mediana en otros contextos; por ejemplo, cuando el ejercicio se plantea en trminos de si la mayora de la poblacin estara dispuesta a pagar una determinada cantidad de dinero por una mayor cantidad o calidad del bien para el que se ha construido el mercado hipottico.

GUIA 03. METODOLOGA DE VALORACIN CONTINGENTE (CV)MODELOS LOGIT

Variables estudio de DAP formato referndum - base de 645 observacionesPWTP - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado responde afirmativamente a la pregunta de DAP por la conservacin del ambiente natural y 0 de cualquier otra formaBID - postura en pesos sugerida como pago en la pregunta de disponibilidad a pagar bajo el formato referndumINCOME - variable continua que representa el ingreso mensual del hogar del entrevistado en pesosAGE - variable continua que representa la edad en aos del entrevistadoGEN - genero del entrevistado, toma el valor de 1 si es mujer y 0 si es hombreANTING - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado tiene mas de 15 aos de vivir en la zona donde conservaran el ambiente naturalESTRATO - variable que representa el estrato socioeconmico del entrevistado, va de 1 hasta 6EDUC - variable categrica ordenada que representa el nivel de educacin del entrevistado, toma el valor de 1 si el individuo aprob hasta 5 grado de primaria, 2 si aprob hasta dcimo grado, 3 si aprob la secundaria, 4 si tiene carrera tcnica, 5 si aprob una carrera universitaria, 6 si ha estudiado algn tipo de postgradoFAMILY - numero de integrantes del hogar del entrevistadoKNOW - variable discreta que toma el valor de 1 si conoce el ambiente natural que se quiere conservar y 0 de otra formaAGREE - variable discreta que toma el valor de 1 si el entrevistado esta a favor de las polticas de conservacin de ambientes naturales y 0 de cualquier otra forma

SE PIDE: A partir del conjunto de datos Base3.xls trabaje en los siguientes puntos: Usando modelos Logit estime modelos de postura siguiendo las siguientes formas funcionales.Modelos lineales

1) sin efecto ingreso2) con efecto ingreso

Modelos logartmicos

3) sin efecto ingreso4) con efecto ingresoModelos lineales con otras variables socioeconmicas diferentes del ingreso5) sin efecto ingreso6) con efecto ingreso Modelos lineales con otras variables socioeconmicas diferentes del ingreso7) sin efecto ingreso8) con efecto ingreso

SOLUCIN

PASO 01: Crear archivo en EVIEWS, y copiar la informacin desde el paquete EXCEL.FILE NEW WORKFILEUNDATED 1 a 645COPY DATEPASTE DATEVIEW DESCRIPTIVE STATS COMMON SAMPLE (ENTER)

A partir del conjunto de datos Base3.xls trabaje en los siguientes puntos: Usando modelos Logit estime modelos de postura siguiendo las siguientes formas funcionales:

PASO 02. Modelo Lineal (LOGIT)

Variable dependiente: PWTPVariable independiente: ONE,BIDQUICK ESTIMATE EQUATION (ENTER)Especificar en el casillero de Equation specification el modelo a estimarse (PWTP C BID)Asimismo, seleccionar el mtodo: BINARY-Binary logit probit extreme value (ENTER)

Este modelo de LOGIT, con variable dependiente de PWTP y como variables independientes es la constante (C) y BID, indica que el modelo es significativo globalmente al 61%. Para analizar la bondad de ajuste del modelo haciendo un anlisis de prediccin, es de 61,86% [(111+288)/645= 0,6186046512] en su totalidad de las observaciones.

PASO 03. Estimacin LOGIT con efecto ingreso

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 70,08% [(152+300)/645= 0,7007751938] por las variables independientes.PARA CALCULAR LA DAP1 se tiene:GENR ALPHA=-0.07690063043 + 1.297170647e-06*INCOMEGENR BETA=- 7.276183377e-05GENR DAP1=-ALPHA/BETADATA DAP1

Por tanto, la DAP1 lineal es de 17468,14 pesos colombianos.

PASO 04. Estimacin a travs de LOGIT pero con modelos logartmicos-

Primero generamos la variable BID y le sacamos logaritmo como:GENR LBID=LOG(BID)

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 62,48% [(144+259)/645= 0,6248062016] por las variables independientes.

PASO 05. Estimacin con LOGIT pero con modelo logartmico y con efecto ingreso

GENR LBID=LOG(BID)GENR LINCOME=LOG(INCOME)QUICK ESTIMATION EQUATION BINARY.... especificar las variables dependientes e independientes.BINARY(D=L) PWTP C LBID LINCOME

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 72,71% [(173+296)/645= 0,7271317829] por las variables independientes.

Para hallar la DAP se sigue los siguientes pasos.GENR ALPHA1=-9.76155973 + 1.263377791*LINCOMEGENR BETA1= - 0.7897827145GENR DAP2=EXP(-ALPHA1/BETA1)DATA DAP1 DAP2

La DAP2 es de $22414.60 pesos colombianos.

PASO 06. Estimacin con LOGIT lineales con otras variables socioeconmicas diferentes al ingreso.

QUICKESTIMATE EQUATIONBINARY LOGIT

Por tanto, la estimacin muestra los siguientes resultados:

La bondad de ajuste de este modelo esta explicado en un 73,79% [(178+298)/645= 0,7379844961] por las variables independientes.LUEGO, para hallar la DAP3 se tiene:GENR ALPHA2=-4.947440025 + 0.03195033425*AGE - 0.3980024382*GEN - 0.3522051954*ANTIG + 0.3490107814*ESTRATO + 0.6061460751*EDUC - 0.06530595899*FAMILY + 1.81324619*AGREE + 1.211783067*KNOWGENR BETA2= - 7.366990847e-05GENR DAP3=-ALPHA2/BETA2DATA DAP1 DAP2 DAP3

En el resultado muestra una DAP3 promedio de 16948.75 pesos colombianos por la mejora ambiental.

PASO 07. Estimacin con LOGIT lineales con todas las variables socioeconmicas.

GENR ALPHA3=-4.7589151 + 6.939612491e-07*INCOME + 0.026997060*AGE - 0.411875769*GEN - 0.13002742*ANTIG + 0.25464397*ESTRATO + 0.4472784897*EDUC - 0.05465486733*FAMILY + 1.893234278*AGREE + 1.13936379*KNOWGENR BETA3=- 8.020416232e-05GENR DAP4=-ALPHA3/BETA3DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,26% [(182+297)/645= 0,7426356589] por las variables independientes.La DAP3 en promedio es de 16999.80 pesos colombianos por la mejora ambiental.

PASO 08: Modelos LOGIT con otras variables socioeconmicas diferentes del ingreso

GENR LINCOME=LOG(INCOME)GENR LAGE=LOG(AGE)

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,26% [(182+297)/645= 0,7426356589] por las variables independientes.

GENR ALPHA4=-2.0348204 + 1.254119024*LAGE - 0.3790888289*GEN - 0.3302673927*ANTIG + 0.3866999321*ESTRATO + 0.6084816606*EDUC - 0.056640979*FAMILY + 1.784080369*AGREE + 1.213036898*KNOWGENR BETA4=- 0.8079714335GENR DAP5=EXP(-ALPHA4/BETA4)DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5

PASO 09. Modelos Estimados con LOGIT y con todas las variables socioeconmicas y con efecto ingreso (modelos logartmicos)

GENR ALPHA5=-8.893043535 + 0.66460021*LINCOME + 0.97537243*LAGE - 0.3965166596*GEN - 0.09461344645*ANTIG + 0.2736116995*ESTRATO + 0.45613186*EDUC - 0.051787070*FAMILY + 1.777787701*AGREE + 1.127029849*KNOWGENR BETA5=- 0.8552258201GENR DAP6=EXP(-ALPHA5/BETA5)DATA DAP1 DAP2 DAP3 DAP4 DAP5 DAP6Luego, obtenemos a travs de las estadsticas descriptivas el promedio de DAP6 estimado. Con el comando:VIEWDESCRIPTIVE STATSCOMMON SAMPLE (enter)

Para analizar la bondad de ajuste, este modelo esta explicado en un 74,41% [(180+300)/645= 0,7441860465] por las variables independientes. Asimismo, se indica que el promedio de DAP6 en este caso es de 34250,43 pesos colombianos.

PASO 10. PARA HALLAR LA DAP AGREGADA DE CADA UNO DE LOS CASOS: puede seguir la siguiente metodologa.

Ejm. Este modelo tiene un 74,26% de ajuste, y la mxima disponibilidad a pagar (DAP) por la conservacin del ambiente natural, segn los individuos es de $17000 (16999 8) mensual de sus ingresos. Las ganancias agregadas de esta medida de bienestar se calcula como la sumatoria lineal de las DAPs marginales de los beneficiarios de la poltica, es decir:

=(17000*645)=10965,000 pesos colombianosDAP1DAP2DAP3DAP4DAP5DAP6

Mean 17468.15 22414.60 16948.75 16999.80 34396.15 34250.43

Median 13205.22 11887.68 18156.26 16361.76 13747.27 12589.76

Maximum 88081.24 222960.8 62076.88 64911.75 747601.1 474529.6

Minimum 369.3285 298.8441-42792.82-39285.07 50.09301 58.46607

Std. Dev. 13701.28 28141.56 16678.52 16895.99 64135.05 55035.80

Skewness 1.655128 2.976632-0.281204 0.058512 5.814728 3.510664

Kurtosis 6.509926 16.13880 2.966847 2.918152 53.53925 20.14502

Jarque-Bera 625.5795 5591.866 8.530180 0.548086 72279.25 9224.866

Probability 0.000000 0.000000 0.014051 0.760299 0.000000 0.000000

Sum 11266956 14457419 10931945 10964873 22185518 22091525

Sum Sq. Dev. 1.21E+11 5.10E+11 1.79E+11 1.84E+11 2.65E+12 1.95E+12

Observations 645 645 645 645 645 645

Por tanto, la DAP total de cada uno de los modelos estimados se tiene en el siguiente cuadro:

DISPONIBILIDAD AGREGADA POR MODELO

DAP marginalNro de observacionesDAP TOTALMODELO

DAP117468,15645112669571

DAP222414,6645144574172

DAP316948,75645109319443

DAP416999,8645109648714

DAP534396,15645221855175

DAP634250,43645220915276

PASO 11. Estime el valor presente neto de los beneficios totales considerando una tasa de descuento de 9.33% y un horizonte de tiempo para los beneficios infinito.

El valor presente neto, para polticas o proyectos que, como en muchos casos ocurre con los ambientales, generan flujos continuos de beneficios a lo largo de periodos indefinidos de tiempo, entonces la ecuacin a seguir es:

=117524,115.8 pesos

A partir de la estimacin del valor presente de los beneficios netos para las diferentes alternativas de poltica, se puede establecer una comparacin que permita elegir la mejor.

DAP marginalNro de observacionesDAP TOTALMODELOINTERES 9.33%VPN=beneficios/ tasa

DAP117468,156451126695710,0933120760522,5

DAP222414,66451445741720,0933154956237,9

DAP316948,756451093194430,0933117169815,1

DAP416999,86451096487140,0933117522733,1

DAP534396,156452218551750,0933237786889,1

DAP634250,436452209152760,0933236779500

Si comparamos las diferentes alternativas de VPN la que muestra mayor valor presente neto es el modelo de estimacin de DAP5, es decir, el modelo que considera el efecto precio pero no el efecto ingreso.

BIBLIOGRAFA

Collazos C, Jess. (2006) MANUAL DE EVALUACIN DE IMPACTO AMBIENTAL DE PROYECTOS. San Marcos. Lima Per.

Mendieta, J. Carlos (2004) ECONOMA AMBIENTAL. Universidad de los Andes, Programa de maestra en Economa del Medio Ambiente y Recursos Naturales.

Mendieta, J. Carlos (2004). El Mtodo de Valoracin Contingente. Presentacin de diapositivas. Sesiones del PEMAR. UNIANDES, Bogot Colombia.

Giovana Calsin Quispe UNAP - FIE