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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.advisorMoncada Aristizabal, Carlos Alberto
dc.contributor.authorTorres Segura, Edinson Antonio
dc.date.accessioned2023-05-17T16:45:48Z
dc.date.available2023-05-17T16:45:48Z
dc.date.issued2023-04
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/83812
dc.descriptionilustraciones, graficas, mapas
dc.description.abstractLa investigación desarrollada en este trabajo final de maestría presenta una aplicación técnica para la estimación de modelos de elección discreta a través del desarrollo de encuestas de Preferencias Declaradas que permitan, finalmente, la construcción de un modelo tipo logit (elección modal) para la estimación del potencial de captación de carga del proyecto Férreo Tren del Carare. En Colombia los corredores logísticos y proyectos multimodales se evalúan y priorizan principalmente a través de modelos de transporte basados en el vehículo como variable de decisión y funciones de utilidad con parámetros típicos de costo y tiempo. Por lo cual, uno de los aportes más importantes de esta investigación es estimar un modelo de elección discreta con las variables que inciden en la decisión de un medio para el transporte de mercancías, las cuales fueron identificadas a través de acercamientos directos con representantes logísticos de empresas de la región Cundiboyacense y, en donde se determinaron como preponderantes – adicional al costo y tiempo - el número de transferencias multimodales, la confiabilidad del servicio de transporte, frecuencia de envío de productos y propiedad de la flota de transporte (tercerizada o propia). El estudio de caso estima una captación de carga para el proyecto Tren del Carare de entre 40 y 45% respecto a la carga potencial (carretera) la cual maximiza su viabilidad en las operaciones de exportación e importación que permite la articulación con el Corredor Férreo del Atlántico. (Texto tomado de la fuente)
dc.description.abstractThe research developed in this final master's project presents a technical application for the estimation of discrete choice models through the development of Declared Preferences surveys that finally allow the construction of a logit-type model (modal choice) for the estimation of the freight capture potential of the Tren del Carare railway project. In Colombia, logistics corridors and multimodal projects are evaluated and prioritized mainly through transport models based on the vehicle as a decision variable and utility functions with typical cost and time parameters. Therefore, one of the most important contributions of this research is to estimate a discrete choice model with the variables that affect the decision of a mode of transporting goods, which were identified through direct approaches with logistics representatives of companies in the Cundiboyacense region and, in addition to cost and time, the number of multimodal transfers, the reliability of the transport service, frequency of product shipment and ownership of the transport fleet (outsourced or own) were determined as preponderant. The case study estimates a load capture for the Tren del Carare project of between 40 and 45% with respect to the potential freight (road), which maximizes its viability in export and import operations that allow the articulation with the Railway Corridor of the Atlantic.
dc.format.extentxxi, 171 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.language.isoeng
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civil
dc.subject.ddc380 - Comercio , comunicaciones, transporte::388 - Transporte
dc.titleEstudio de los factores que determinan la elección de transporte multimodal de mercancías. Aplicación al corredor férreo Tren del Carare
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.publisher.programBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Transporte
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería - Transporte
dc.description.researchareaTransporte intermodal
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombia
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería
dc.publisher.placeBogotá, Colombia
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
dc.relation.referencesMinisterio de Transporte. (2020). https://plc.mintransporte.gov.co/. Consultado en octubre de 2020
dc.relation.referencesAgencia Nacional de Infraestructura ANI. (2020). https://www.ani.gov.co/ferrocarriles-0. Consultado en septiembre de 2020
dc.relation.referencesMeisel-Roca, A., Ramírez-Giraldo, M. T., & Jaramillo-Echeverri, J. (2016). Demasiado tarde, pero rentables: los ferrocarriles en Colombia durante el período 1920-1950. Investigaciones de Historia Económica, 12(3), 165–180. https://doi.org/10.1016/j.ihe.2015.07.009
dc.relation.referencesBanco Interamericano de Desarrollo. División de Transporte. (2016). Desafíos del transporte ferroviario de carga en Colombia. Banco Interamericano de Desarrollo. División de Transporte. Retrieved from http://ani.gov.co/sites/default/files/desafios-del-transporte-ferroviario-de-carga-en-colombia.pdf
dc.relation.referencesCantillo, J., Cantillo, V., & Arellana, J. (2018). Modelling with joint choice of ports and countries of origin and destination: application to Colombian ports. Maritime Policy and Management, 45(6), 720–738. https://doi.org/10.1080/03088839.2018.1440090
dc.relation.referencesVega, L., Cantillo, V., & Arellana, J. (2019). Assessing the impact of major infrastructure projects on port choice decision: The Colombian case. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 120(July 2017), 132–148. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.12.021
dc.relation.referencesLarranaga, A. M., Arellana, J., & Senna, L. A. (2017). Encouraging intermodality: A stated preference analysis of freight mode choice in Rio Grande do Sul. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 102, 202–211. https://doi.org/10.1016/j.tra.2016.10.028
dc.relation.referencesFinanciera de Desarrollo Nacional FDN. (2018). Análisis de demanda y de viabilidad de los proyectos férreos de interés de la nación que fueron identificados como prioritarios en el plan maestro intermodal, utilizando información primaria y secundaria.
dc.relation.referencesPineda-Jaramillo, J. D. (2014). Railway and road discrete choice model for foreign trade freight. Case study: Medellín – Port of Cartagena corridor. http://www.bdigital.unal.edu.co/10618/
dc.relation.referencesEspino, E. (2003). Análisis y predicción de la demanda de transporte de pasajeros: Una aplicación al estudio de dos corredores. Oai, 189.
dc.relation.referencesMoreno Quintero, E. (2011). Métodos de elección discreta en la estimación de la demanda de transporte. Publicación Técnica, 335.
dc.relation.referencesMárquez Díaz, L. (2011). Estimación de costos externos marginales de los modos de transporte carretero, fluvial y ferroviario en Colombia. Ingeniería E Investigación, 31(1), 56–64. http://www.bdigital.unal.edu.co/23552/1/20525-69577-1-PB.pdf
dc.relation.referencesTrain, K. (2003). Discrete Choice Methods with Simulation. Cambridge University Press.
dc.relation.referencesForo Económico Mundial. (2019). Índice Global de Competitividad 2019. http://www3.weforum.org/docs/WEF_TheGlobalCompetitivenessReport2019.pdf
dc.relation.referencesAgencia Nacional de Infraestructura ANI. Sala de prensa noticias 2018 – 2020. https://www.ani.gov.co/sala-de-prensa/noticias
dc.relation.referencesColombia (2019). Ley 1955 de 2019, Plan Nacional de Desarrollo 2018-2022. Pacto por Colombia, pacto por la equidad. Diario Oficial, 50.964, 25 de mayo de 2019. http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1955_2019.html
dc.relation.referencesColombia (2020), Departamento Nacional de Planeación, DNP & Consejo Nacional de Política Económica y Social, CONPES (2020). CONPES 3982, Política Nacional Logística. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%C3%B3micos/3982.pdf
dc.relation.referencesColombia, Ministerio de Transporte (2015). Plan Maestro de Transporte Intermodal. https://www.ani.gov.co/planes/plan-maestro-de-transporte-intermodal-22006
dc.relation.referencesFerrocarriles del Norte de Colombia (2018). Apuntándole al desarrollo económico del país. https://www.fenoco.com.co/images/Presentaciones/FENOCO_Apuntandole_al_desarrollo_economico_del_pais.pdf
dc.relation.referencesColombia, Ministerio de Transporte (2015). Plan Maestro Férreo.
dc.relation.referencesFeo-Valero, M., García-Menéndez, L., & Garrido-Hidalgo, R. (2011). Valuing freight transport time using transport demand modelling: A bibliographical review. Transport Reviews, 31(5), 625–651. https://doi.org/10.1080/01441647.2011.564330
dc.relation.referencesRich, J., Holmblad, P. M., & Hansen, C. O. (2009). A weighted logit freight mode-choice model. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 45(6), 1006–1019. https://doi.org/10.1016/j.tre.2009.02.001
dc.relation.referencesColombia (2018). Departamento Nacional de Planeación, DNP. Encuesta Nacional Logística 2018. https://onl.dnp.gov.co/es/Publicaciones/Paginas/Encuesta-Nacional-Logistica-2018.aspx
dc.relation.referencesColombia (2020), Departamento Nacional de Planeación, DNP & Consejo Nacional de Política Económica y Social, CONPES 3982 de 2020, Política Nacional Logística.
dc.relation.referencesColombia (2008), Departamento Nacional de Planeación, DNP & Consejo Nacional de Política Económica y Social, CONPES 3547 de 2008, Política Nacional Logística.
dc.relation.referencesOrtuzar, J. de D., & Willumsen, L. G. (2011). Modelling Transport (4th Edition), John Wiley and Sons, Chichester
dc.relation.referencesOrtúzar, J. de D. and Willumsen, L. G. (1 994). Modelling transport. Chichester: John Wiley and Sons.
dc.relation.referencesOrro, A., Novales, M., Benítez, Francisco. (2006). “Variaciones en los gustos en modelos de elección modal” Ponencia presentada en el XIV Congreso Panamericano de Ingeniería de Tráfico y Transporte. Las Palmas de Gran Canaria, 20 al 23 de septiembre de 2006.
dc.relation.referencesTorres, E. P. C. (2017). Disposición a pagar por ahorros en el tiempo de viaje del transporte de carga en Medellín [Universidad de la Costa]. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
dc.relation.referencesLouviere, J. (1988). Conjoint Analysis Modelling of Stated Preferences. Journal of Transport Economics and Policy, 22(1), 93–119.
dc.relation.referencesMcFadden D (1973). Conditional analysis of qualitative choice models. P Zarembka, (ed.), Frontiers in Econometrics, New York, Academic Press.
dc.relation.referencesMcFadden, D., Domencich, T. (1975). Urban Travel Demand: A Behavioural Analysis. Amsterdam, Holanda.
dc.relation.referencesWilliams, H., Senior, M. L. (1977). Model based transport policy assessment: removing fundamental inconsistencies from the models. Traffic Engineering and Control.
dc.relation.referencesGonzales, M. (2020). Teoría de la Utilidad. Fundamentos de la economía.
dc.relation.referencesGarcía-Menéndez, L., & Feo-Valero, M. (2009). European common transport policy and short-sea shipping: Empirical evidence based on modal choice models. Transport Reviews, 29(2), 239–259. https://doi.org/10.1080/01441640802357192
dc.relation.referencesBastida, C., & Holguín-Veras, J. (2009). Freight generation models: Comparative analysis of regression models and multiple classification analysis. Transportation Research Record, 2097, 51–61. https://doi.org/10.3141/2097-07
dc.relation.referencesHolguín-Veras, J., Kalahasthi, L., Campbell, S., González-Calderón, C. A., & (Cara) Wang, X. (2021). Freight mode choice: Results from a nationwide qualitative and quantitative research effort. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 143, 78–120. https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.11.016
dc.relation.referencesHolguín-Veras, J., Silas, M., Polimeni, J., & Cruz, B. (2008). An investigation on the effectiveness of joint receiver-carrier policies to increase truck traffic in the off-peak hours. Part II: The behavior of carriers. Networks and Spatial Economics, 8(4), 327–354. https://doi.org/10.1007/s11067-006-9011-6
dc.relation.referencesHolguín-Veras, J., Xu, N., de Jong, G., & Maurer, H. (2011). An Experimental Economics Investigation of Shipper-carrier Interactions in the Choice of Mode and Shipment Size in Freight Transport. Networks and Spatial Economics, 11(3), 509–532. https://doi.org/10.1007/s11067-009-9107-x
dc.relation.referencesSánchez-Díaz, I., Holguín-Veras, J., & Wang, X. (2016). An exploratory analysis of spatial effects on freight trip attraction. Transportation, 43(1), 177–196. https://doi.org/10.1007/s11116-014-9570-1
dc.relation.referencesHolguín-Veras, J., Wang, Q., Xu, N., Ozbay, K., Cetin, M., & Polimeni, J. (2006). The impacts of time of day pricing on the behavior of freight carriers in a congested urban area: Implications to road pricing. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 40(9), 744–766. https://doi.org/10.1016/j.tra.2005.12.011
dc.relation.referencesPani, A., Sahu, P. K., Patil, G. R., & Sarkar, A. K. (2018). Modelling urban freight generation: A case study of seven cities in Kerala, India. Transport Policy, 69, 49–64. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2018.05.013
dc.relation.referencesHolguín-Veras, J., Amaya Leal, J., Sanchez-Diaz, I., Browne, M., & Wojtowicz, J. (2020). State of the art and practice of urban freight management Part II: Financial approaches, logistics, and demand management. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 137, 383–410. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.10.036
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.lembTRANSPORTE FERROVIARIO
dc.subject.lembRailway transport
dc.subject.lembFERROCARRILES-CARGA
dc.subject.lembRailroads - freight
dc.subject.proposalTransporte multimodal
dc.subject.proposalLogística
dc.subject.proposalModelación de transporte
dc.subject.proposalMultimodal transport
dc.subject.proposalLogistics
dc.subject.proposalTransportation modeling
dc.title.translatedStudy of the factors that determine the choice of multimodal freight transport. Application to the railway corridor Tren del Carare
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dcterms.audience.professionaldevelopmentEstudiantes
dcterms.audience.professionaldevelopmentInvestigadores
dcterms.audience.professionaldevelopmentMaestros
dcterms.audience.professionaldevelopmentPúblico general
dcterms.audience.professionaldevelopmentResponsables políticos


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