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Some enhancements of DCM's in the valuation of non-market attributes of market good

By Viola Bruschi

Abstract

La presente tesi esplora i Discrete Choice Modeling (DCM), un metodo statistico ampiamente utilizzato che si basata sull'analisi dei comportamenti dell’individuo quando compie una scelta. Le preferenze che l’individuo esprime rispetto a un determinato prodotto o servizio vengono utilizzate per ricavare il valore monetario di beni/ servizi (o anche di singoli attributi) che non hanno un mercato, o che lo avranno ma solo in futuro. Tali tecnica è molto diffusa per ricerche di marketing, in economia ambientale e in molti altri settori. Nella parte introduttiva viene fatta una breve panoramica sui metodi attualmente impiegati per la valutazione e la stima dei beni senza mercato. Dopodiché, vengono trattati in maniera specifica i DCM, sia per quanto riguarda gli aspetti metodologici che gli aspetti più pratici legati allo sviluppo di un esperimento di scelta. La parte introduttiva è seguita da una parte più applicativa nella quale vengono riportate due applicazioni empiriche. Tali ricerche sono entrambe studi basati su prodotti alimentari di origine animale: carne di manzo e carne di pollo. La prima applicazione empirica analizza il valore che i consumatori attribuiscono a particolari aspetti legati alla qualità dei prodotti alimentari. In particolare, questa indagine fornisce una stima della disponibilità a pagare dei consumatori per attributi “extra”, legati ad aspetti etico/ambientali, nella carne bovina. La quantificazione in termini monetari degli attributi analizzati ha evidenziato come nella carne bovina un forte peso non è data dalle caratteristiche di qualità tradizionali, come il colore della carne o grasso visibile. La seconda applicazione empirica studia la presenza e l'impatto dell’attribute non-attendance (AN-A) negli esperimenti di scelta. L’AN-A avviene quando un individuo, durante le proprie scelte, ignora sistematicamente uno o più attributi del prodotto. Questo fenomeno, se non individuato e opportunamente trattato dal ricercatore, porta a delle stime distorte della disponibilità a pagare. Oltre a verificare l’importanza e la reale presenza dell’AN-A nei dati raccolti, lo studio mira a sviluppare dei meccanismi che ne permettano l’inferenza a partire dai risultati degli esperimenti di scelta. Tale soluzione eviterebbe la necessità di richiedere, durante le interviste, direttamente agli intervistati se abbiano ignorato uno o più attributi durante l’esperimento. Ciò infatti comporta un aumento della lunghezza delle interviste provocando un aumento della fatica a cui gli intervistati sono sottoposti e dei costi. Purtroppo, le strategie analizzate per l’inferenza dell’ AN-A non sono ancora pienamente efficaci ed efficienti. Questo implica la necessità di ulteriori sforzi di ricerca e sottolineano l’importanza di richiedere direttamente l’AN-A durante gli esperimenti

Topics: ING-INF/04 - Automatica
Publisher: Italy
Year: 2012
OAI identifier: oai:openarchive.univpm.it:123456789/364
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