| Summary: | Orientadora : Profª. Dra. Adriana Sbicca Fernandes === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Ecônomico. Defesa : Curitiba, 30/03/2017 === Inclui referências : f. 80-83 === Resumo: A mobilidade urbana, assim como o trânsito a ela relacionado, apresentam grandes impactos na qualidade de vida da população, tanto diretamente através do gasto com tempo em deslocamento, como pela decorrente perda de produtividade. Devido a tais impactos, políticas públicas a fim de promover melhor fluidez ao trânsito e mobilidade aos habitantes aparecem como essenciais. Para melhor avaliação de tais políticas, a compreensão e previsão de escolha de modal de cada indivíduo são importantes. Os modelos de escolha discreta são as principais ferramentas utilizadas para tal fim, mas apresentam algumas limitações e/ou dificuldades. O presente trabalho busca contribuir com soluções para algumas delas. Primeiramente, explora-se a utilização do Google Maps como alternativa para estimação dos valores dos atributos das alternativas não escolhidas. Tal abordagem, proposta para enfrentar uma dificuldade encontrada na aplicação de modelos de escolha discreta a pesquisas de preferência revelada, é comparada à estimação através de regressão linear, opção recorrentemente utilizada na literatura brasileira. Esta comparação é realizada com a aplicação de modelos de escolha discreta utilizando a base de dados da Pesquisa Origem e Destino de 2007 da Região Metropolitana de São Paulo. Outra contribuição apresentada pelo presente trabalho refere-se diretamente à especificação dos modelos de escolha discreta. Sendo baseados em pressupostos de maximização de utilidade tradicional, a incorporação de proposições relacionadas à Economia Comportamental pode contribuir para a compreensão da escolha. Desta forma, o segundo artigo que compõe este trabalho realiza uma análise empírica de um modelo de escolha discreta por modal de transporte na Região Metropolitana de São Paulo em viagens a trabalho, considerando regras compensatórias e não compensatórias. Para tanto, utiliza-se da modelagem de funções de densidade de probabilidade mistas desenvolvida por Swait (2009), aplicando o Modelo 2-Mix com Condição de Rejeição a dados da Pesquisa Origem e Destino recentes (2007). As duas primeiras contribuições propostas apresentaram bons resultados, sugerindo a utilização e demonstrando potencial de aplicação conjunta. Por fim, o terceiro e último artigo despende enfoque especial no caráter estático dos modelos de escolha discreta, quando da avaliação de políticas de transporte. Para tanto, desenvolve modelos baseados em agentes simplificados, discutindo questões também relacionadas à formação de expectativas. Os resultados obtidos permitem a observação de dinâmica coevolutiva e propriedades emergentes. Conclui-se sobre a importância desta modelagem para explicação do fenômeno e elucidação de sua dinâmica, evidenciando as possibilidades de complementaridade entre os ferramentais. Palavras-chave: Transporte. Modelos de escolha discreta. Políticas públicas. Pesquisa Origem e Destino. Economia Comportamental. Modelo Baseado em Agentes. === Abstract: Urban mobility and its related traffic have major impacts on the quality of life of the population. They impact both directly, through the expense of time on the road, and indirectly, due to the loss of productivity. Due to such impacts, public policies are essential to promote better traffic flow and mobility to the inhabitants. The understanding and prediction of modal choice of each individual are important to make better evaluation of such policies. Discrete choice models are the main tools used for this purpose, but they present some limitations and/or difficulties. The present work seeks to propose solutions for some of them. Firstly, the use of Google Maps is explored as an alternative to estimate the values of the attributes of the non-chosen alternatives. This approach is proposed to face a difficulty found in the application of models of discrete choice to revealed preference surveys and it is compared to the estimation through linear regression, an option that is frequently used in the Brazilian literature. This comparison is carried out with the application of discrete choice models using the 2007 Origin and Destination Survey database of the Metropolitan Region of São Paulo. Another contribution presented by the present study refers directly to the specification of discrete choice models. Since these models are based on traditional assumptions of utility maximization, the incorporation of propositions related to the Behavioral Economics can contribute to the understanding of the choice. In this way, the second article that compose this work performs an empirical analysis of a model of discrete choice by mode of transportation in the Metropolitan Region of São Paulo in work trips, considering compensatory and non-compensatory rules. For this purpose, it is used the model of mixed probability density functions developed by Swait (2009). It is applied the 2-Mix Model with Rejection Condition to data from the recent Origin and Destination Survey (2007). The first two proposed contributions presented good results, suggesting their use and showing potential of joint application. Finally, the third and final article focuses on the static nature of discrete choice models when evaluating transport policies. To do so, it develops models based on simplified agents, discussing issues also related to the formation of expectations. The results obtained allow the observation of coevolutionary dynamics and emergent properties. It is concluded on the importance of this modeling to explain the phenomenon and elucidation of its dynamics, evidencing the possibilities of complementarity between the tools. Key-words: Transport. Discrete choice models. Public policies. Origin and Destination survey. Behavioural Economics. Agent Based Models.
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