[AUDIO_EN_BLANCO] Bien, vamos a ver los modelos de demanda parte dos. En primer lugar, vamos a ver la teorÃa de la utilidad aleatoria, que es una teorÃa muy importante que sirve para generar modelos de elección discreta. En particular, por ejemplo, para elegir modos de transporte: una de sus aplicaciones más frecuentes. En esta clase, vamos a ver algunos supuestos de esta teorÃa. Vamos a ver la diferencia que tienen estos modelos con los modelos agregados de demanda que veÃamos anteriormente. Y vamos a definir algunas cosas interesantes cómo qué es lo que es la utilidad aleatoria y la utilidad representativa. Los modelos agregados que estuvimos viendo anteriormente en el curso no consideran decisiones individuales, sino decisiones de grupos de personas. Ahora, vamos a ver modelos que precisamente tratan a cada individuo en particular. Anteriormente, estudiamos modelos como el gravitacional. Vimos el tema de maximización de la entropÃa. Hoy dÃa nos vamos a dedicar a esta teorÃa de la utilidad aleatoria que es, como dije antes, basada en comportamientos individuales. En particular, nosotros queremos saber cómo eligen las personas entre alternativas discretas. Vale decir alternativas que pueden ser numerables. Por ejemplo, si estamos pensando en la elección de destino: ¿dónde puedo ir? Por ejemplo, puedo ir a un centro comercial, puedo ir a la playa, puedo ir a un restaurante, puedo ir al teatro, etcétera. Por otro lado, yo podrÃa también intentar con este tipo de modelos modelar la elección de un modo de viaje: ¿cómo me muevo por la ciudad? Por ejemplo, me voy en bicicleta, me voy en bus, me voy en metro, me voy en auto o me voy caminando. Finalmente, también se puede, por ejemplo, modelar la elección de ruta: ¿qué camino voy a tomar para llegar a mi destino? Puedo elegir una ruta uno que sea, por ejemplo, por una autopista; una ruta dos que sea por una ruta quizás más corta, pero con semáforos. Yo tengo que ver cuáles son las cosas que me interesan de esas distintas rutas o alternativas para elegir cuál es la más conveniente. ¿Cuáles son los supuestos de la teorÃa de la utilidad aleatoria? En primer lugar, uno muy fuerte: los individuos son racionales y poseen información completa, perfecta. En segundo lugar, los individuos poseen un conjunto de alternativas disponibles. Vale decir hemos tomado en cuenta cualquier restricción que puedan tener y hemos dejado solamente aquellas que sà pueden elegir. Suponemos también que cada una de estas alternativas tiene una cierta utilidad, una atractividad que tiene la alternativa y que el individuo elige a partir de cuán atractiva es una u otra. Y, eventualmente, al final los individuos eligen aquella alternativa que les reporta la mayor utilidad. El individuo, como dijimos antes, es individual, es racional, elige siempre la mejor alternativa y tiene una utilidad que la vamos a llamar U sub iq. Sin embargo, tenemos un punto de vista diferente, el del modelador, que es un observador del sistema y que solamente puede él observar parte de las cosas que considera el individuo y va a postular que existe una utilidad, una componente representativa o sistemática de sub iq. Por lo tanto, el modelador lo que hace es plantear que la utilidad del individuo es, en realidad, una variable aleatoria que está compuesta de la V sub iq, que es la parte que él puede medir, más un error épsilon sub iq. Entonces, la utilidad individual U sub iq, la utilidad que el modelador postula, V sub iq, y un error de medición o incluso idiosincrasia, caracterÃsticas personales del individuo que no son observables para el modelador. Esto permite explicar algo que es muy interesante. Por ejemplo, ¿por qué dos individuos aparentemente idénticos desde el punto de vista del modelador elegirÃan una alternativa diferente? O si ustedes quieres, ¿por qué un individuo podrÃa escoger una alternativa que tiene menor utilidad desde el punto de vista de las cosas que considera el modelador que otra? Pensemos lo siguiente. Yo tengo a dos mellizos que están trabajando en la misma empresa, viven uno al lado del otro. Y, sin embargo, uno de ellos se va todos los dÃas en metro, que es muy conveniente; y el otro se va en auto, que es mucho más inconveniente: le cuesta más caro, se demora más. ¿Por qué ocurre eso? Porque uno de los mellizos tiene fobia a los túneles y no puede viajar en metro. Entonces, el modelador no sabe eso. Otra alternativa. El individuo elige de los cinco dÃas de la semana tres de ellos se va en auto y dos no se va en auto. ¿Por qué podrÃa ser eso cuando tiene exactamente las mismas caracterÃsticas todos los dÃas? Bueno, lo que pasa es que la malvada mujer le quita el auto dos veces a la semana. Eso el modelador no lo sabe y, por lo tanto, explica que tenga esta necesidad de postular un error. Veamos ahora un ejemplo práctica de aplicación de esta teorÃa. Supongamos que queremos comprar un auto. ¿En qué nos fijamos al comprar un auto? Posiblemente nos vamos a fijar en su precio, su capacidad, su comodidad, su eficiencia, incluso su color. Esos nosotros los llamamos atributos de la alternativa. Pero ocurre que esos atributos puede que no sean del todo conocidos por el modelador. Vamos a ver eso más adelante. Ahora, algunos individuos puede que les guste mucho un precio más barato, puede que les interese mucho que el color sea rojo o verde, y a lo mejor no miran tanto otras cosas. O puede que no les interese el color para nada y que sà que les importe solamente el precio. A otro le puede interesar mucho la eficiencia, pero puede que la comodidad no le importe tanto. A otro puede ser que sà le importe la comodidad y a lo mejor no le importe tanto la eficiencia. Cada una de esas cosas pueden ser distintas en cada individuo. La teorÃa de la utilidad aleatoria nos permite a nosotros, de alguna forma, tomar todas esas cosas en cuenta. En resumen, es un enfoque de modelación muy apropiado para elegir alternativas de transporte como destino, modo o ruta, y como cosas más fundamental quizás de esta clase, el individuo puede ser representado por su utilidad que tiene una componente representativa, que es la que el modelador puede conocer, y un error que sirve posteriormente, como vamos a ver más adelante, para generar distintos modelos de elección.
