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Estudio De Las Variables Que Influyeron En El Comportamiento De La Demanda Del Sistema Integrado De Transporte Masivo (MIO) De Santiago De Cali En El Periodo 2009-2013 (Study of the Variables that Affected the Behavior of the Demand of the Integrated Syst䵎瘯ἔ瘰㧆瘮羙癖甒ฎ얈ůฎĀ�癘嶀癔Ѐ瑖搂謁

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Abstract: Spanish : La demanda de transporte atendida por el Sistema Integrado de Transporte Masivo de Santiago de Cali (MIO) es sensible a diferentes variables que afectan su comportamiento. En el presente estudio se analiza el efecto de diferentes variables de índole técnico, operativo, económico y social en la demanda del MIO mediante un modelo de análisis de regresión múltiple. Los resultados obtenidos permiten determinar la existencia de una fuerte relación entre el crecimiento de la demanda de transporte y la calidad del servicio brindado por el sistema MIO. Se encontró que la tarifa cobrada al usuario incide de manera importante en el comportamiento de la demanda. La competencia generada por los taxis, los vehículos particulares y la informalidad también tienen efectos significativos en la demanda del sistema MIO. El modelo de regresión múltiple permitió la obtención de 10 elasticidades de la demanda que resultan importantes a la hora de plantear políticas públicas para el mejoramiento de la demanda atendida por el sistema y a su vez la movilidad de la ciudad. English : The transportation demand attended by the Mass Transit System of Santiago de Cali (MIO) is sensitive to different variables which affect its behavior. In this research work, the effect of several technical, operative, economic, and social variables on the MIO demand were analyzed through a multiple regression model. Results showed a strong relationship between the transportation demand growth and the service quality provided by the MIO system. The study showed an important effect of the passenger fare on the MIO demand trend. The MIO system competitors, as cabs, private vehicles, and unauthorized taxi-like services, also have significant effect on the demand trend. The multiple regression model allowed identification of ten demand elasticity factors to consider in establishing transportation public policies to improve performance of the MIO system and public mobility in the city.

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