capitulo ii - estructura de la demanda

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Capítulo II - Página

II.ESTRUCTURA DE LA DEMANDA

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CONTENIDO

II. EESTRUCTURASTRUCTURA DEDE LALA DEMADEMANDADA..................................................................1INTRODUCCIÓN..........................................................................................7

2.1. EESTRUCTURSTRUCTURAA DEDE LALA DDEMAEMANNDADA DELDEL CCORREDORORREDOR...........................................82.1.1....................................................Caracterización de la Demanda 9

2.1.1.1..........................................................Características Generales9

2.1.1.2.......Estructura de los Viajes en Lima Metropolitana y el Callao12

2.1.1.3............................................Demanda Observada del Corredor15

2.1.2....................Calificación del Servicio por los Usuarios del Corredor31

2.1.2.1......Calificación del Servicio de Transporte Público en General32

2.1.2.2.. Calificación de los Aspectos de la Prestación del Servicio de Transporte Público...........................................................................332.1.2.3........Calificación de los Paraderos del Servicio de Transporte

Público...................................................................................342.1.2.4.Calificación de las Tarifas, Tiempo de Espera y Velocidad del Servicio de Transporte Público.........................................................35

2.2. DDEMANDAEMANDA EESTIMADASTIMADA DELDEL COSACCOSAC 11......................................................372.2.1.......................Bases y Metodología de Estimación de la Demanda

382.2.2............................................................Estimación de la Demanda

392.2.3.....Experiencia Internacional en la Estimación de la Demanda de Transporte Público..............................................................................452.2.4.................................................................................Conclusiones

472.2.4.1.....................Sobre la Estimación de la Demanda del COSAC 1

472.2.4.2................Rango Recomendado y Distribución de Probabilidad

482.3. EESTACISTACIOONALIDADNALIDAD DEDE LALA DDEMANDAEMANDA.........................................................532.4. SSEENNSSIIBBIILLIIDDAAD D DDEE LLA A DDEEMMAANNDDAA.............................................................612.4.1. Información Extractada del Modelo de Transporte por GETINSA- TARYET...............................................................................................62

2.4.1.1............................................................................Modelo Lineal63

2.4.1.2.............................................Modelo No Lineal (Cobb-Douglas)65

2.4.1.3..........................................................Comparación de Modelos

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Capítulo II - Página ..............................................................................................67

2.4.2. Información Extractada del Estudio de Preferencias Declaradas por

AATE con SOGELERG-CAL y MAYOR-CESEL (1998)............................702.4.3.................................................Análisis de Disponibilidad a Pagar

732.4.4........................................................Conclusión y Recomendación

76CONCLUSIONES........................................................................................78ANEXOS....................................................................................................81

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GRÁFICOSGráfico 1: Participación nacional de la población.......................................9Gráfico 2: Número de habitantes en Lima Metropolitana (1999-2003)....10Gráfico 3: Población urbana según sexo y grupo de edad (2004)............10Gráfico 4: Posesión de vehículos por ingreso de los hogares..................11Gráfico 5: Ubicación de la población de menores recursos......................12Gráfico 6: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac

Amaru (Paradero Hiper Metro)*............................................................................................................17

Gráfico 7: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac Amaru(Paradero UNI)*...................................................................................17

Gráfico 8: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac Amaru (Puerta 3 UNI)............................................................................................................18

Gráfico 9: Aforo de pasajeros de transporte público en el Puente del Ejercito*.....................................................................................................19Gráfico 10: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Alfonso

Ugarte (Plaza Bolognesi)*............................................................................................................19

Gráfico 11: Volumen de pasajeros en los distintos puntos que bordean al Río Rímac

..................................................................................................................

..................... 20Gráfico 12: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Paseo de la

República (Paradero Hiper Metro)*............................................................................................................21

Gráfico 13: Comparación internacional de pasajeros por dirección y hora punta... 23Gráfico 14: Composición de los usuarios por tipo de pasaje pagado del corredor . 28 Gráfico 15: Principales características de los usuarios del corredor..................................................................................................................28Gráfico 16: Frecuencia de Uso del corredor..............................................29Gráfico 17: Tarifa de transporte según usuario del corredor....................30Gráfico 18: Histograma de frecuencias....................................................30Gráfico 19: Número de cuadras que camina el usuario en todo su

recorrido por el corredor............................................................................................................31

Gráfico 20: Calificación de la calidad del servicio de transporte público en

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Capítulo II - Página general

y por tipo de vehículos........................................................................33Gráfico 21: Calificación de la calidad de los componentes del servicio de

transporte público por tipo de vehículos............................................................................................................34

Gráfico 22: Calificación del estado y seguridad de los paraderos del servicio de transporte público por tipo de vehículo............................................................................................................35

Gráfico 23: Calificación de las tarifas, tiempo de espera y velocidad del servicio de transporte público............................................................................................................36

Gráfico 24: Comparación internacional de estimación de demanda........46Gráfico 25: Distribución del valor estimado de demanda.........................47Gráfico 26: Distribución de Probabilidad Normal para el Nivel de

Demanda de Día Laboral............................................................................................................51

Gráfico 27: Evolución de mensual de los días laborales, sábado, domingos y feriados (2003)............................................................................................................56

Gráfico 28: Relación de los días típicos, sábados y domingos con las rutas evaluadas............................................................................................................57

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Gráfico 29: Series de tráfico normal y desestacionalizados.....................59Gráfico 30: Elasticidad precio demanda...................................................65Gráfico 31: Comparación de la variación de la demanda ante variaciones

de la tarifa del modelo lineal, no lineal y del modelo de transporte (Getinsa).............................................................................................67

Gráfico 32: Ingresos esperados en troncal (soles por día)........................68Gráfico 33: Ingresos diarios esperados en troncal para una elasticidad

constante=- 1.14................................................................................69Gráfico 34: Series de tráfico normal y desestacionalizados.....................85Gráfico 35: Serie de días normales y días equivalentes...........................86

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CUADROS

Cuadro 1: Características Socioeconómicas en Lima Metropolitana........11Cuadro 2: Número de viajes por mod os de transporte............................13Cuadro 3: Número de viajes por propósito de viajes................................13Cuadro 4: Comparación de indicadores de transporte entre 2004 y 1989..................................................................................................................14Cuadro 5: Puntos de las Vías que Conformarán el COSAC 1 con Aforos Analizados

..................................................................................................................

..................... 16Cuadro 6: Aforo de pasajeros en la Vía Expresa (Puente Córpac)............20Cuadro 7: Aforos de Getinsa (2002), JICA (2004) y MTV (2004)...............22Cuadro 8: Demanda Diaria por tramo más cargado del COSAC...............23Cuadro 9: Matriz Proporcional de Origen y Destino de Viajes Totales

Observados en el Corredor............................................................................................................25

Cuadro 10: Matriz Proporcional de Origen y Destino de Viajes Con Origen y Destino en Distritos de la Zona de Influencia del Corredor............................................................................................................26

Cuadro 11: Participación de los viajes en ambos sentidos (origen y destino) totales y con origen y destino en distritos de la zona de influencia del COSAC 1............................................................................................................26

Cuadro 12: Sectores de aplicación de la encuesta...................................27Cuadro 13: Participación de los viajes según tipo de vehículos del corredor..................................................................................................................29Cuadro 14: Comparación de información de viajes y participación del

transporte público entre Getinsa y JICA............................................................................................................40

Cuadro 15: Modelo calibrado para el periodo punta AM (7:00-9:00)........40Cuadro 16: Modelo calibrado para el periodo punta PM (7:00-9:00)........41Cuadro 17: Modelo calibrado para todo el día (17 horas)........................42Cuadro 18: Comparación de los Tiempos de viaje modelados el 2001 y la

encuesta de Ah-Hoc Research............................................................................................................42

Cuadro 19: Valores subjetivos del tiempo de viaje...................................43Cuadro 20: Comparación internacional de la demanda estimada del

COSAC 1 con algunos sistemas de América Latina............................................................................................................

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Capítulo II - Página 44

Cuadro 21: Rangos de Distribuciones de Probabilidad para los factores que pueden afectar el nivel de Demanda Real frente al nivel de demanda estimado............................................................................................................49

Cuadro 22: Datos de entrada de la simulación Montecarlo......................50Cuadro 23: Clasificación de los días del año calendario en días laborales y

especiales (2003)............................................................................................................55

Cuadro 24: Información de aforos de pasajero proporcionada por Protransporte.. 57 Cuadro 25: Relación de los días sábados, domingos y feriados con respecto al día

típico....................................................................................................58Cuadro 26: Factor de estacionalidad mensual y su variación porcentual 59Cuadro 27: Información de demanda de Getinsa - Taryet.......................62Cuadro 28: Resultados de estimación del modelo lineal..........................63Cuadro 29: Resultados de estimación del modelo no lineal.....................66Cuadro 30: Resultados del modelo LOGIT................................................71Cuadro 31: Elasticidad precio de la demanda por propósitos de viaje.....72

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Cuadro 32: Gasto familiar en transporte público en Lima Metropolitana.73Cuadro 33: Uso del transporte público en Lima Metropolitana.................74Cuadro 34: Gasto en transporte como proporción del gasto total en Lima

Metropolitana......................................................................................75Cuadro 35: Distribución del gasto familiar mensual según principales

grupos de gasto por deciles de ingreso en Lima Metropolitana..........75Cuadro 36: Impacto de un incremento de 15% del gasto en transporte

público enLima Metropolitana.............................................................................76

Cuadro 37: Demanda equivalente...........................................................81Cuadro 38: Días especiales......................................................................82Cuadro 39: Días, sábados, domingos y feriados típicos...........................82Cuadro 40: Demanda diaria promedio.....................................................83Cuadro 41: Factor de expansión (escenario superior)..............................83Cuadro 42: Factor de expansión (escenario promedio)............................84Cuadro 43: Factor de expansión (escenario inferior)...............................84

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INTRODUCCIÓN

El presente capítulo tiene como objetivo central analizar la estructura de la demanda de viajes estimada del COSAC 1. El capítulo comprende cuatro secciones. La primera sección describe y analiza la estructura actual de la demanda del corredor; ello incluye información general del Área Metropolitana de Lima y datos del corredor específico, provenientes de información primaria y secundaria, entre la cual se destaca una encuesta de calificación del servicio existente por parte de usuarios de las vías que conformarán el COSAC 1 realizada en Noviembre de 2004.

En la segunda sección, se valida la demanda de viajes estimada por en los “Estudios Técnicos y Ambientales del Corredor Segregado de Alta Capacidad (COSAC I) y sus terminales de transferencia” realizado por Getinsa -Taryet, apoyo de TRN, Ingeniería y Planificación de Infraestructuras S.A., en Mayo 2003, así como su complementación para la extensión norte, realizada por Taryet en Septiembre de 2004. La validación incluye un análisis de las bases y metodologías de estimación, enfatizando los factores que pueden hacer variar la demanda estimada respecto a la demanda real. También se presentan una comparación de la estimación de demanda de viajes con otros sistemas de transporte masivo en América Latina.

En la tercera sección se realiza un análisis de estacionalidad con el propósito de establecer factores de expansión de la demanda de un día laboral típico a sábados, domingos y feriados, y para el valor de la demanda anual.

En la cuarta sección se realiza un análisis de sensibilidad sobre el efecto de eventuales variaciones del precio del pasaje en el corredor frente a otras alternativas de transporte.

Por último se incluye una sección de conclusiones. Los resultados de este informe son insumo para la estimación de ingresos y costos del modelo financiero del proyecto. La aproximación del consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton a la validación de la demanda es la de generar rangos de valores de la demanda diaria y los factores de expansión y crecimiento, así como distribuciones de probabilidad asociadas a dichos valores. De esta forma el alcance técnico del proyecto, la estimación de ingresos y los resultados financieros podrán ser definidos para distintos valores de confiabilidad.

2.1. ESTRUCTURA DE LA DEMANDA DEL CORREDOR

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El análisis de la estructura de la demanda del corredor se divide en dos partes. La primera presenta una caracterización de la demanda de viajes a partir de las características generales de Lima Metropolitana, de la estructura general de la demanda viajes en la ciudad, y de los datos observables en las vías que conformarán el COSAC 1. La segunda contiene indicadores sobre la calificación del servicio de transporte que actualmente reciben los usuarios de en las vías que conformarán el proyecto.

2.1.1. Caracterización de la Demanda

2.1.1.1. Características Generales

Esta sección presenta información demográfica y socioeconómica general. Se muestra la importancia relativa de Lima Metropolitana en el contexto nacional, la distribución de por género y edad de la población y la estructura socioeconómica y su ubicación espacial. Estas variables tienen una estrecha relación con el potencial de utilización del sistema integrado de transporte masivo.

Según las proyecciones realizadas por el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), la población del Perú alcanzó en el 2004 un total de 27.546 millones de habitantes, donde alrededor del 30% reside en las provincias constitucionales del Callao y de Lima Metropolitana (Gráfico 1).

Gráfico 1: Participación nacional de la población

Resto 70%

Callao 3%

Lima Metropolitana

27%

Fuente: INEI

El crecimiento poblacional que la ciudad capital ha experimentado en los últimos años es importante. La población se ha incrementado a un ritmo de promedio de 2% anual; 7% con respecto a 1999 (Gráfico 2).

Crecimiento: 2%promedio anual

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Gráfico 2: Número de habitantes en Lima Metropolitana (1999-2003)

8,000

7,800

7,600

7,400

7,200

7,000

1999 2000 2001 2002 2003

Fuente: INEI

Existe equilibrio entre el número de habitantes por género: 50% hombres, 50% mujeres (Gráfico 3). Asimismo, se observa que la población es relativamente joven, en donde el grupo de personas en el rango de 10 a 24 años concentra el 30% del total.

Gráfico 3: Población urbana según sexo y grupo de edad (2004)

De 80 y más

años De 70 a

74 años

De 60 a 64 años

De 50 a 54 años

Hombre Mujer

Los hab entre los 10 y 24 años concentran el 30% del

total de la pob. urbana

De 40 a 44 años

De 30 a 34 años

De 20 a 24 años

De 10 a 14 años

De 0 a 4 años

1200 900 600 300 0 300 600 900 1200(miles de hab)

La estructura socioeconómica muestra que más del 50% de la población es considerada de recursos escasos (D y E) 1, con ingresos promedios de 160 dólares mensuales. Las familias con ingresos superiores a 825 dólares mensuales (estratos A y B) sólo representan el 20% del total (Cuadro 1).

Mile

s d

e

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Capítulo II - Página 1 La clasificación socioeconómica por estratos es una herramienta de análisis comúnmente utilizada y acordada en el Perú por entidades encargadas de la investigación de mercados.

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100%

80%

60%

40%

20%

0%Less than 601 -1,001 - 1,501 - 2,001 -3,001 - 4,001 - More than

S/.6001,0001,5002,0003,0004,0007,0007,000

Household Income Rank

2 and above1 CarM/C Owning BicycleNo-owning

Cuadro 1: Características Socioeconómicas en Lima Metropolitana

EstratoPoblación

(000)Participación

(%)Ingreso familiar mensual

(promedio) - US$A 306 3.8 + 3025B 1,330 16.5 825C 1,871 23.3 326D 3,307 41.1 190E 1,229 15.3 140

Total 8,043 100Fuente: INEI y Ad Hoc Research.

El estudio del JICA (2004) muestra que la posesión de vehículos en Lima depende del nivel de ingresos de las familias. La encuesta arroja que el 80% de las personas con ingresos inferiores a 600 soles no cuentan con un vehículo privado. Sin embargo, a medida que los ingresos aumentan la posesión de vehículos se incrementa (Gráfico 4).

Gráfico 4: Posesión de vehículos por ingreso de los hogares

Fuente: Presentación Plan Maestro de Transporte, JICA, Noviembre 2004

La población de bajos ingresos se ubica predominantemente en la periferia de la ciudad, principalmente en el cono norte (Gráfico 5).

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Gráfico 5: Ubicación de la población de menores recursos

Fuente: Presentación Plan Maestro de Transporte, JICA, Noviembre 2004

En conclusión, se observa que Lima Metropolitana cuenta con un alto potencial de demanda para el sistema integrado de transporte masivo. El número de habitantes es importante y en crecimiento, existe una alta proporción de población joven, las familias predominantemente cuentan con niveles de ingreso bajo y medio, la tasa de motorización es baja, y la ubicación de la población de bajos ingresos se concentra en la periferia, en especial en el Norte.

2.1.1.2. Estructura de los Viajes en Lima Metropolitana y el Callao

La información sobre la estructura de viajes general en Lima Metropolitana y el Callao proviene del Estudio para el Plan Maestro de Transporte realizado con financiación de JICA (2004) en el cual se realiza una extensiva toma de información primaria, incluyendo encuestas domiciliarias, aforos y encuestas. Esta sección presenta algunos indicadores considerados relevantes y una comparación con los datos de la Encuesta de Origen Destino realizada en 1989.

De acuerdo con el informe preliminar del Plan Maestro (JICA, 2004), estima que actualmente se realizan 16.5 millones de viajes por día laboral en Lima Metropolitana y el Callao (Cuadro 2). El 75% de los viajes utilizan un vehículo (motorizado o bicicleta). Del total de viajes

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en vehículo 69% usa medio público masivo (combi, microbús, bus), 13% medio público no masivo (mototaxi, taxi, colectivo) y 17% medio privado. La mayor parte de los viajes en medio público

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masivo se realizan en vehículos pequeños; Combi representa el 45% de dichos viajes, Microbús 36% y Bus 20%.

Cuadro 2: Número de viajes por modos de transporte

ModoNúmero de

viajes

(1000)

% del Total% de los

viajes

motorizados

% Publico

/ Privado

Caminando 4,208 25.4Medio Privado 2,122 12.8 17.2 100.0

Bicicleta 84 0.5 0.7 4.0Motocicleta 30 0.2 0.2 1.4Carro 1,856 11.2 15.1 87.5Otros 152 0.9 1.2 7.2

Para - Transito 1,683 10.2 13.7 100.0Mototaxi 600 3.6 4.9 35.7Taxi 902 5.5 7.3 53.6Colectivo 181 1.1 1.5 10.7

Medio Público 8,525 51.5 69.1 100.0Combi 3,791 22.9 30.7 44.5Microbus 3,072 18.6 24.9 36.0Bus 1,661 10.0 13.5 19.5

Total 16,538 100.0 100Fuente: JICA

Nota: JICA clasifica la bicicleta como modo motorizado y denomina para- tránsito a los modos públicos no masivos

El principal propósito de los viajes en vehículo es el de retorno a casa (47%). Otros motivos cotidianos2 como viajes a trabajar y a estudiar tienen una participación de 19% y 12% respectivamente; 18% de los viajes en vehículo tienen motivos considerados no cotidianos (Cuadro 3).

Cuadro 3: Número de viajes por propósito de viajes

Propósito del ViajeTodos los Modos Viajes Motorizados

(1000) % % (1000) % %A trabajar 2,677 16.2 30.5 2,413 19.6 36.7A estudiar 2,300 13.9 26.2 1,519 12.3 23.1Por Trabajo 511 3.1 5.8 433 3.5 6.6

Por Trabajo 383 2.3 4.4 348 2.8 5.3Regreso al Trabajo 128 0.8 1.5 86 0.7 1.3

Privado 3,294 19.9 37.5 2,206 17.9 33.6Compras 1,248 7.5 14.2 677 5.5 10.3Restaurant 151 0.9 1.7 93 0.8 1.4Esparcimiento 164 1.0 1.9 109 0.9 1.7Llevar a un familiar 311 1.9 3.5 185 1.5 2.8Otros 1,420 8.6 16.2 1,142 9.3 17.4

Volver a Casa 7,756 46.9 5,758 46.7

TOTAL 16,538 100.0 12,330 100.0Fuente: JICA

2 Se consideran cotidianos los viajes de frecuencia diaria en días laborales. Viajes no cotidianos

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son los que no necesariamente se realizan todos los días laborales.

5 Respuesta a la observación Nº 1 relacionada a la estructura de demanda del

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En el Cuadro 4 se presenta una comparación de los principales indicadores de transporte resultado de Encuestas de Origen y Destino (EOD) en 1989 y 2004. La principal observación de esta comparación es el aumento en el volumen de viajes totales, producto de una mayor tasa de viajes observada, la cual pasó de 1.1 viajes por habitante a 2.1 viajes por habitante3.

Se observa que el número de viajes en el modo público masivo aumentó sustancialmente (3.2% anual); sin embargo, la participación de esta categoría en el total de viajes disminuyó de 81% en 1989 a 52% en el 2004. Esta reducción de participación se puede explicar en:

Aumento en los viajes considerados privados4 de 211% (7.9% anual),

Mayor tasa de motorización (27%, crecimiento de 1.6% anual), Deterioro de las condiciones de viajes de transporte público,

reflejadas en un aumento de tiempo de viaje de para esta categoría 20.8% (1.26% anual), mientras se observa disminución de tiempos de viaje en modo privado de 57%.

Cuadro 4: Comparación de indicadores de t ransporte entre 2004 y 1989 5

Indicador EOD 1989 EOD 2004 Observación

Tamaño de la Muestra 20,000 35,000 74% Mayor

Tamaño Promedio del Hogar 5.32 4.5 15% Menor

Tamaño de las Zonas de Tránsito 217 + 9 427 + 19 97% Mas Detallada

Macro zonas 44 -

Volumen Diario de Viajes 6.47 millones 12. 33 millones 91% Mayor (4.4% Anual)

Transporte Público 5.25 millones (81.2%) 8.53 millones (69.1%) 62% Mayor (3.2% Anual)

Transporte Privado 1.22 millones (18.8%) 3.80 millones (30.9%) 211% Mayor (7.9% Anual)

Tasa de Motorización 44 veh/1,000 persona 56 veh/1,000 persona 27% Mayor (1.6% Anual)

Tasa de Viajes por Persona 1.1 2.1 90% Mayor (4.4% Anual)

Hora Punta (Público) 08:00 – 09:00 am 07:00 – 08:00 am Mas Temprano

Hora Punta (Privado) 07:00 – 08:00 am 07:00 – 08:00 am Igual

Tasa de la Hora Punta (Público) 14.86% 14.0% 5.6% Menor

Tasa de la Hora Punta (Privado) 14.93% 14.4% 3.5% Menor

Tiempo de Viaje Promedio (Público) 37 min. 44.7 min. 20.8% Mayor (1.26% Anual)

Tiempo de Viaje Promedio (Privado) 58 min. 24.9 min. 57% Menor ( - 5.5% Anual)

Fuente: Fuente: MTU2001, Manual de Calibración, AATE, Mayo 2002 y Presentación Plan Maestro de Transporte, JICA, Noviembre 2004. Elaboración: Macroconsult – BAH.


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3 Eso puede ser resultado parcial de las técnicas de recolección y clasificación de la información, del aumento de la población y el aumento de la actividad económica.4 JICA considera viajes privados los viajes en mototaxi, taxi y colectivo. Son estas categorías las de mayoraumento entre 1989 y 2004.


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En resumen, existe una base de información de transporte reciente y de calidad proveniente de encuestas domiciliarias que indica una muy importante participación de los viajes en transporte público y un crecimiento neto en los últimos 15 años. Lo anterior a pesar del aumento en las tasas de motorización y del aumento de la participación de los viajes considerados privados. Los viajes en transporte público masivo son de predominantemente cotidianos, y han sufrido un sustancial deterioro en su calidad. Lo anterior confirma el alto potencial de demanda de viajes para el sistema integrado de transporte de Lima Metropolitana.

2.1.1.3. Demanda Observada del Corredor

La demanda observada en el corredor que conformará el proyecto se obtiene indirectamente a través de aforos y encuestas origen-destino a usuarios. Los aforos han sido realizados en otros estudios (Getinsa -Taryet, 2003; JICA, 2004) y directamente por el consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton, dichos aforos no incluyen un índice de renovación debido a que el consultor no cuenta con los datos de ascensos y descensos para todo el corredor6. La encuesta origen-destino fue realizada directamente por el consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton, y es indicativa de la estructura a nivel de distritos.

2.1.1.3.1. Aforos

Los aforos realizados en el corredor muestran un elevado nivel de demanda de viajes de transporte público. Se presentan a continuación volúmenes de carga horaria durante el día (desde 07:00 hasta 21:00) en algunos puntos de futuro corredor COSAC 1.


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Av. Tupac Amaru (Paradero Hiper Metro)Av. Tupac Amaru (Frente UNI) Puente del EjércitoAv. Alfonso Ugarte ( aprox. Bolognesi )

Av. Paseo de la República -Via Expresa (Puente Corpac)Paseo de la República (prolongación) Paradero Hiper Metro Chorrilos

Av. Bolognesi (Chorrillos )

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Cuadro 5: Puntos de las Vías que Conformarán el COSAC 1 con Aforos Analizados

Fuente: Elaboración Macroconsult-Booz Allen Hamilton

Avenida Túpac Amaru (Paradero Hiper Metro)

El Sector de la Av. Túpac Amaru correspondiente a Hiper Metro (Gráfico 6) muestra valores de demanda diaria de 347,000 pasajeros, concentrados en la mañana (7:00 – 11:00) con valores mayores a 18,000 pasajeros por hora por sentido (máximo cercano a 25,000 pasajeros por hora por sentido), en el sentido de norte a sur. Se observa mayor movilización en el sentido Norte a Sur. El período punta del mañana es mayor al de la tarde, reflejando viajes basados en el hogar hacia las áreas de mayor que el mayor movimiento comercial y económico localizadas en el centro de Lima (al sur de los distritos de los Olivos e Independencia), así como el sitio de localización de establecimientos educativos. El período punta de la tarde tiene un nivel de viajes inferior a la punta de la mañana pero su duración es mayor.

Pasajeros Hora Punta:Norte-Sur: 07:00 - 08:00 (24,932 pas / 7% del total)

Sur-Norte:19:00 - 20:00 (16,350 pas/ 4% del total ) Total de Pasajeros x día: 346,698

Sur-NorteNorte-Sur

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Pasajeros Hora Punta:Norte-Sur: 07:00 - 08:00 (29,942 pas / 7% del total)

Sur-Norte:19:00 - 20:00 (24,957 pas / 6% del total) Total de Pasajeros x día: 419,453

Sur-NorteNorte-Sur

Gráfico 6: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac Amaru (Paradero Hiper Metro)*

30,000

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

007:00 -08:00

08:00 -09:00

09:00 -10:00

10:00 -11:00

11:00 -12:00

12:00 -13:00

13:00 -14:00

14:00 -15:00

15:00 -16:00

16:00 -17:00

17:00 -18:00

18:00 -19:00

19:00 -20:00

20:00 -21:00

Fuente: GETINSA*Incluye número de pasajeros transportados por Omnibus, Micros y Combis

Avenida Túpac Amaru (Sector Universidad Nacional de Ingeniería UNI)

La Avenida Túpac Amaru en el Sector de la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), presenta un total de pasajeros al día es de 419,000 (Gráfico 7), con una demanda en hora punta (7 – 8 a.m.) de 29,942 pasajeros en el sentido norte a sur, que representa el 7% del total movilizado por día. El tráfico de sur a norte presenta en la s noches altos niveles de demanda alcanzando un total de 24,957 pasajeros en su hora pico (7 - 8 p.m.). El periodo valle se prologa desde las 9 de la mañana hasta 7 de la noche y moviliza en promedio 50% menos que lo que experimenta en las horas pico tanto de la mañana como en la noche.

Gráfico 7: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac Amaru (Paradero UNI)*

35,000

30,000

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

007:00 -08:00

08:00 -09:00

09:00 -10:00

10:00 -11:00

11:00 -12:00

12:00 -13:00

13:00 -14:00

14:00 -15:00

15:00 -16:00

16:00 -17:00

17:00 -18:00

18:00 -19:00

19:00 -20:00

20:00 -21:00


El consorcio Macroconsult -Booz Allen Hamilton realizó aforos en este punto en Noviembre de 2004 a través de MTV Perú (Gráfico 8). En forma similar a lo obtenido por Getinsa (2002), el flujo de pasajeros según MTV se observa gran

Pas

aje

Pa

sa

jer

Punete Corpac - Vía Expresa30,000

25,000

20,000

Pasajeros en Hora PuntaNorte-Sur: 07:00 - 08:00am (24,536 pas / 7%del total) Norte-Sur: 19:00 - 20:00pm (15,821 pas / 5% del total) Pasajeros x día: 331,527

Sur-NorteNorte-Sur

15,000

10,000

5,000

007:00 - 08:00 - 09:00 - 10:00 - 11:00 - 12:00 - 13:00 - 14:00 - 15:00 - 16:00 - 17:00 - 18:00 - 19:00 - 20:00 -08:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:00

INFORME FINAL

afluencia viajeros de norte a sur durante el transcurso de la mañana, concentrando en su hora pico (7-8 a.m.) el 7% del total movilizado durante todo el día. Las horas valle se concentran entre las 9 a.m. – 5 p.m. y experimentan una reducción aproximada de 16% de lo transportado en las horas pico de la jornada. Por último, la mayor concurrencia de pasajeros en el sentido sur a norte durante la noche, se da entre las 8-9 p.m. en el cual se desplaza el 5% del total movilizado en el día.

Gráfico 8: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Túpac Amaru (Puerta 3 UNI)

Fuente: MTV*Incluye número de pasajeros transportados por Omnibus, Microbus, combis

Puente del Ejército (Avenida Caquetá)

En el Puente del Ejército (Gráfico 10) se observó un volumen de 308,640 pasajeros día, con 23,533 pasajeros en su hora pico de la mañana (7 – 8 a.m.) en sentido note- sur. La información brindada por JICA (2004), muestra que el flujo de pasajeros en el Puente del Ejército alcanza sus mayores niveles durante las 7 y 9 a.m., periodo en el cual se moviliza el 15% del total de pasajeros del día. De otro lado, las horas valle muestran un ligero incremento alrededor de la 1pm donde la tendencia de pasajeros en la dirección sur a norte aumenta en mayor medida que de norte a sur. La hora pico en la noche (7 – 8 p.m.) en sentido sur a norte moviliza el 5% sobre el total de pasajeros al día.

Pa

sa

jer

Pasajeros Hora Punta:Norte-Sur: 07:00 - 08:00 (23,533 pas / 8% del total)Sur-Norte:19:00 - 20:00 (15,174 pas / 5% del total)

Total de Pasajeros x día : 308,640

Sur-NorteNorte-Sur

INFORME FINAL

Pasajeros Hora Punta:Norte-Sur: 07:00 - 08:00 (20,524 pas / 7%del total)

Sur-Norte:19:00 - 20:00 (17,275 pas / 6% del total) Pasajeros x día: 299,809

Sur-NorteNorte-Sur

Gráfico 9: Aforo de pasajeros de transporte público en el Puente del Ejercito*

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

007:00 -

08:0008:00 -09:00

09:00 -10:00

10:00 -11:00

11:00 -12:00

12:00 -13:00

13:00 -14:00

14:00 -15:00

15:00 -16:00

16:00 -17:00

17:00 -18:00

18:00 -19:00

19:00 -20:00

20:00 -21:00

Fuete: JICA

*Se consideran buses, microbuses y combis

Avenida Alfonso Ugarte (Acceso a Plaza Bolognesi)

En Cercado de Lima, en la Av. Alfonso Ugarte (Gráfico 9) la demanda es del orden de 300,000 pasajeros por día, con demanda máxima de 20,524 pasajeros en el periodo punta de la mañana (7 – 8 a.m.). El aforo de pasajeros en la Av. Alfonso Ugarte presenta, a diferencia de los anteriores puntos de congestión, un pico en la mañana que se prolonga por dos horas (7 – 9 a.m.) las cuales experimentan flujos de norte a sur de hasta 41 mil pasajeros. Se observa también que la hora valle se extiende desde las 9 a.m. hasta las 7 p.m. donde el tránsito de norte a sur siempre es ligeramente mayor. Es a partir de las 8 p.m. cuando el pico de la noche llega a alcanzar un movimiento del 6% sobre el total movilizado diariamente en el sentido sur a norte.

Gráfico 10: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Alfonso Ugarte (Plaza Bolognesi)*

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

007:00 -08:00 08:00

-09:00

09:00 -10:00

10:00 -11:00

11:00 -12:00

12:00 -13:00

13:00 -14:00

14:00 -15:00

15:00 -16:00

16:00 -17:00

17:00 -18:00

18:00 -19:00

19:00 -20:00

20:00 -21:00


PP

113,974

74,97675,110

31.09

Ptte.. Nuuevo

Pttee.. ddeeell Ejjeeerrrccciiitttoo e. HuascarPPPttteee...FFFaaauuuccceeetttttt

Pttteee... Saannttaa Roossaa PPttee..RRiiccaarrddooPPaallmmaa

INFORME FINAL

El Gráfico 11 presenta el nivel de tráfico de pasajeros en los distintos puntos que atraviesan el Río Rímac. Como bien se presento anteriormente el puente el Ejercito moviliza aproximadamente 114,000 pasajeros (en ambas direcciones) en la hora pico en un día normal.

Gráfico 11: Volumen de pasajeros en los distintos puntos que bordean al Río Rímac

Fuente: JICA (2004)

Vía Expresa (Avenida Paseo de la República - Puente Córpac)

En la información recabada por Macroconsult-Booz Allen Hamilton a través de MTV (Cuadro 6), se observa que en la Vía Expresa - Puente Córpac, el total de pasajeros transportados de norte – sur (53 mil) es inferior al total de pasajeros transportados de sur - norte (60 mil). Sin embargo, ésta diferencia no es muy significativa. En cuanto al número de pasajeros transportados en las horas punta tanto de la mañana como en la tarde, el mayor número de pasajeros transportados se registra en el sentido sur a norte.

Cuadro 6: Aforo de pasajeros en la Vía Expresa (Puente Córpac)

Norte - Sur Sur - NorteHora punta AM 7:00-9:00 8,071 10,090Hora punta PM 18:00-20:00 6,531 9,365Valle (horas fuera de punta) 38,292 40,207Total 52,894 59,662

Nota: se considera sólo a ómnibus. Fuente: MTV. Fecha: 16/11/2004

Avenida Paseo de la República (prolongación) Paradero Hiper Metro Chorrillos

El Sector de la Av. Paseo de la República correspondiente a Hiper Metro

INFORME FINAL

(Gráfico12) alcanza valores de demanda diaria de 115,000 pasajeros, los cuales concentran

007:00 - 08:00 -09:00 - 10:00 - 11:00 -12:00 - 13:00 - 14:00 - 15:00 - 16:00 - 17:00 - 18:00 - 19:00 -20:00 -08:0009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:00

12,000

10,000Pasajeros Hora Punta:

Sur:-Norte: 07:00 - 08:00 10,297 pas / 10%del total) Norte- Sur:18:00 - 19:00 5,256 pas / 5% del total) Pasajeros x día: 299,809

Sur-NorteNorte-Sur

8,000

6,000

4,000

2,000

INFORME FINAL

en la mañana (7:00 – 11:00) alrededor de 7,000 pasajeros por hora por sentido (movilizando en su hora pico 10,000 pasajeros), en la trayectoria de sur a norte diferenciándose de los sectores del cono norte de Lima Metropolitana, donde el mayor número de pasajeros en la mañana se trasladan en el sentido norte sur. De otro lado, cabe resaltar que se observa un período punta de la mañana mayor al de la tarde.

Gráfico 12: Aforo de pasajeros de transporte público en la Av. Paseo de la República (Paradero Hiper Metro)*

Fuente: GETINSA

La información anterior se resume en el Cuadro 7. Se observa que la zona norte, particularmente la Avenida Túpac Amaru es la que mayor volumen de pasajeros transporta en hora punta, mientras que el máximo número de pasajeros/hora/sentido de la zona sur se registra en la prolongación del Paseo de la República.

INFORME FINAL

Cuadro 7: Aforos de Getinsa (2002), JICA (2004) y MTV (2004)

Sector

Máximo Volumen Pasajeros/Hora/Sentido

Aforos 2002 Getinsa-Taryet

Aforos 2004 Macroconsult-BAH

Av. Tupac Amaru (Paradero HiperMetro)

24,923(7:00-8:00)

Av. Tupac Amaru (Frente UNI)29,957

(19:00-20:00)24,536 Bus/Combi

(7:00-8:00)

Av. Alfonso Ugarte (aprox. Bolognesi)20,524

(07:00-08:00)Av. Paseo de la República -ViaExpresa (Puente Corpac)

5,411 Bus(7:00-8:00)

Paseo de la República (prolongación) Paradero Hiper Metro Chorrilos

10,297(07:00-08:00)

Av. Bolognesi7,163

(8:00-9:00)

Fuente: Getinsa – Taryet y MTV. Elaboración: Macroconsult – BAH.Nota: Los aforos de MTV, de la Av. Túpac Amaru se realizó frente a la puerta 3 de la

UNI y de la Vía expresa en el puente Córpac el 16/11/2004.

La demanda observada de hora punta por sentido de Lima se encuentran en el rango de alto de la demanda hora punta observada en los distintos países de América Latina. En el Grafico 13 se aprecia la demanda de hora punta por dirección de transporte público en distintos recorridos o tramos de cuatro ciudades. Se observa que dentro de los cinco recorridos más cargados la demanda del sector Norte de Lima -correspondiente a la Av. Túpac Amaru frente UNI - es el tramo con mayor afluencia de pasajeros -con 29,957- después de la Troncal de la Av. Caracas en Bogotá.

INFORME FINAL

Gráfico 13: Comparación internacional de pasajeros por dirección y hora punta

PerúLima Sur

Lima

Norte

10,297

29,957

Vila Nova

Cachoenirinha Santo

Amaro/9 de Julho

3,442

17,658

Sao Paulo

Circular Sul 5,240

Brasil

Oeste 3,834

Leste

Sul

7,453

13,014Curitiba

Norte 7,198

Colombia

Boqueirao

Troncal Ave. Caracas

7,552

36,500

0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000

Fuente: Citado por Ardila (2004) de un reporte de Rebelo (2003)

Para el total del día los aforos disponibles muestran una demanda diaria por tramo alta (Cuadro 8), particularmente en el sector norte. Se observa una demanda diaria máxima de 419,453 en la Av. Túpac Amaru (frente a la UNI). En el sector Sur, la demanda diaria máxima de 115,162 viajes, se registra en sector del paradero del Hiper Metro de Chorrillos.

Cuadro 8: Demanda Diaria por tramo más cargado del COSAC

Sector Demanda Diaria por Tramo

Av. Túpac Amaru (Paradero Hiper Metro) 343,698

Av. Tupac Amaru (Frente UNI) 419,453

Puente el Ejército 308,640

Av. Alfonso Ugarte(aprox Bolognesi) 299,809

Paseo la República (prolongación) Paradero Hiper Metro Chorrillos

115,162

Av. Bolognesi 105,546

INFORME FINAL

Fuente: Getinsa – Taryet (2003), JICA, 2004 (Puente del Ejercito) y MTV (Vía Expresa y Túpac Amaru)

INFORME FINAL

A partir de los aforos se puede aproximar la demanda diaria de pasajeros del corredor. Si se considera un índice de renovación7 de 2, la demanda diaria de viajes del sector norte es de 838,906 viajes. Asimismo la demanda diaria de viajes del sector sur es de 230,324 viajes, lo que suma un total estimado de viajes actual en el corredor del orden de 1,069,230 viajes. Este es un valor referencial de potencial máximo de captación de demanda, incluyendo todos los viajes que actualmente usan el corredor, ya que incluyen viajes con orígenes y destinos fuera de su zona de influencia directa 8.

2.1.1.3.2. Matriz de Origen y Destino

El consorcio Macroconsult – BAH subcontrató a Ad Hoc Research para la realización de la encuesta “TRÁFICO POTENCIAL DEL CORREDOR SEGREGADO DE ALTA CAPACIDAD COSAC 1” en Noviembre de 2004 con el fin de:

Identificar la composición de los usuarios del corredor segregado de alta capacidad COSAC 1 según segmentos de pago (pasaje normal, pasaje escolar, pasaje universitario/instituto superior, miembros de FFAA y FFPP, etc.) y según las vías que se usan.

Conocer condiciones socio-económicas y los principales hábitos de movilidad de la población que utiliza dichas vías a través de transporte público.

Conocer la calificación del servicio de transporte público y sus componentes

Este estudio cuantitativo, realizado a través de entrevistas personales directas a 840 transeúntes (tamaño de muestra) de 12 a 65 años de edad, que usen servicio de transporte público en alguna de las vías que conformarán el Corredor segregado de alta capacidad COSAC 1, repartidos en 7 tramos que serán mencionados en la caracterización de los usuarios del corredor (sección 1.1.3.3.).

El tipo de muestro aplicado fue probabilístico estratificado, con selección aleatoria de las personas en puntos de parada seleccionados en cada tramo, seleccionando a la persona entrevistada de manera sistemática (cada 3 personas). La encuesta se diseñó para un margen de error de 3% con un 95% de confianza 9.

7 El índice de renovación se define como la demanda total de pasajeros dividido entre la demanda del tramo más cargado. La estimación de 2.0 corresponde a experiencia internacional y

INFORME FINAL

discusión con Protransporte.8 Los viajes con origen y/o destino fuera de la zona de influencia directa del corredor serán atendidos por rutas reestructuradas. Por ello el valor de demanda potencial máxima sólo será alcanzado en la medida que las rutas reestructuradas se integren a la operación del COSAC 1.9 Respuesta a la observación Nº 3 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1

Total de distritos ComasLos Olivos

IndependenciaSan Martín de Porres

Rímac LimaLa Victoria

LinceSan Isidro

Miraflores Surquillo Barranco Chorrillos Fuera Total

Valores Menores a 1%Valores entre 1% y 2%Valores Mayores a 2%

INFORME FINAL

Parte de la encuesta permite conocer la distribución espacial de los viajes que actualmente se realizan en el corredor. En el Cuadro 9, se presenta la Matriz de Origen y Destino de los viajes dentro y fuera de los distritos involucrados en el corredor. Esta matriz es simétrica, así que la suma de las participaciones tanto horizontal como vertical debe coincidir. Las celdas resaltadas en naranja oscuro son las que concentran valores superiores a 2% de los viajes, las celdas naranjas claras muestran valores entre 1% y 2%, mientras que las celdas en blanco reflejan las rutas (origen y destino) que concentran valores menores a 1%.

De la matriz se desprende, que el número de viajes con origen y destino en distritos de la zona de influencia del COSAC 1 (13 distritos en total) representan el 57.7% del total viajes observados en la encuesta. Se observan 39.9% de viajes con origen o destino en distritos fuera de la zona de influencia del corredor. Los viajes observados en el corredor con origen y destino fuera del corredor representan 2.4% del total.

Cuadro 9: Matriz Proporcional de Orige n y Destino de Viajes Totales Observados en el Corredor

Comas 0.8% 1.1% 0.1% 1.1% 0.7% 3.5% 1.3% 0.2% 0.8% 0.5% 0.2% 0.2% 0.5% 3.1% 14.2%

Los Olivos 1.1% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.2% 0.7% 0.1% 0.2% 0.5% 0.1% 0.1% 0.3% 0.0% 3.7%Independencia 0.1% 0.1% 0.1% 0.4% 0.2% 1.2% 0.3% 0.3% 0.4% 0.1% 0.2% 0.1% 0.4% 2.0% 5.7%

San Martín de Porres 1.1% 0.1% 0.4% 0.2% 0.2% 1.2% 1.0% 0.2% 0.4% 0.5% 0.2% 0.1% 0.2% 2.2% 8.1%

Rímac 0.7% 0.1% 0.2% 0.2% 0.1% 0.5% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.5% 2.7%

Lima 3.5% 0.2% 1.2% 1.2% 0.5% 0.1% 1.0% 0.4% 0.5% 0.6% 0.4% 0.5% 1.6% 4.6% 16.4%La Victoria 1.3% 0.7% 0.3% 1.0% 0.1% 1.0% 0.0% 0.1% 0.2% 0.1% 0.1% 0.1% 0.4% 1.2% 6.3%

Lince 0.2% 0.1% 0.3% 0.2% 0.0% 0.4% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.2% 0.2% 1.8%

San Isidro 0.8% 0.2% 0.4% 0.4% 0.0% 0.5% 0.2% 0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.2% 0.3% 1.4% 4.5%

Miraflores 0.5% 0.5% 0.1% 0.5% 0.1% 0.6% 0.1% 0.1% 0.2% 0.0% 0.1% 0.3% 0.2% 1.3% 4.6%Surquillo 0.2% 0.1% 0.2% 0.2% 0.1% 0.4% 0.1% 0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.1% 0.0% 0.4% 1.8%

Barranco 0.2% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1% 0.5% 0.1% 0.1% 0.2% 0.3% 0.1% 0.4% 0.3% 0.9% 3.4%

Chorrillos 0.5% 0.3% 0.4% 0.2% 0.1% 1.6% 0.4% 0.2% 0.3% 0.2% 0.0% 0.3% 0.1% 1.1% 5.7%Fuera 3.1% 0.0% 2.0% 2.2% 0.5% 4.6% 1.2% 0.2% 1.4% 1.3% 0.4% 0.9% 1.1% 2.4% 21.1%

Total 14.2% 3.7% 5.7% 8.1% 2.7% 16.4% 6.3% 1.8% 4.5% 4.6% 1.8% 3.4% 5.7% 21.1% 100.0%

Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004. Elaboración: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

Considerando solo los distritos dentro de la zona de influencia del corredor (ver cuadro N° 10) se observa que la Cercado de Lima, Comas, San Martín de Porras y La Victoria concentran el 57% del total de los viajes De otro lado se aprecia también que la ruta con mayor número de desplazamientos es Comas – Cercado de Lima el cual experimenta una tasa de 5.8%.

INFORME FINAL

Cuadro 10: Matriz Proporcional de Origen y Destino de Viajes Con Origen y Destino en Distritos de la Zona de Influencia del Corredor

Solo Troncal ComasLos

Independencia San Martín

Rímac LimaLa

Lince San

Miraflores Surquillo Barranco Chorrillos Olivos de Porres Victoria Isidro

Total

Comas

Los OlivosIndependencia

San Martín de Porres RímacLima

La Victoria Lince

San Isidro Miraflores Surquillo Barranco Chorrillos

1.4% 1.9% 0.1% 1.8% 1.2% 5.8% 2.1%

1.1%

0.4% 1.3% 0.9% 0.4% 0.4% 0.8% 18.4%

6.1%6.2%

9.8%3.8%

19.5%

8.5%2.8%

5.1%5.5%2.5%

4.2%7.5%

1.9% 0.0% 0.2% 0.2% 0.2% 0.4% 0.2% 0.3% 0.8% 0.2% 0.2% 0.5%0.5% 0.6% 0.1% 0.3% 0.1% 0.6%

0.3% 0.7% 0.9% 0.3% 0.2% 0.4%0.0% 0.0% 0.1% 0.1% 0.1% 0.1%0.7% 0.8% 1.0% 0.7% 0.9% 2.7%

0.1% 0.3% 0.2% 0.2% 0.1% 0.6%0.0% 0.0% 0.2% 0.0% 0.1% 0.3%

0.0% 0.0% 0.4% 0.0% 0.3% 0.5%0.2% 0.4% 0.0% 0.1% 0.5% 0.4%0.0% 0.0% 0.1% 0.0% 0.2% 0.0%

0.1% 0.3% 0.5% 0.2% 0.6% 0.5%0.3% 0.5% 0.4% 0.0% 0.5% 0.2%

0.1% 0.2% 0.2% 0.7% 0.4%

1.8% 0.2% 0.7% 0.4% 0.4%

2.0%2.0%

0.5%1.6%

1.2% 0.2% 0.4% 0.4% 0.2% 0.8% 0.2%5.8% 0.4% 2.0% 2.0% 0.8% 0.2% 1.6%

2.1% 1.1% 0.5% 1.6% 0.2% 1.6% 0.0%0.4% 0.2% 0.5% 0.3% 0.0% 0.7% 0.1%

1.3% 0.3% 0.6% 0.7% 0.0% 0.8% 0.3%0.9% 0.8% 0.1% 0.9% 0.1% 1.0% 0.2%0.4% 0.2% 0.3% 0.3% 0.1% 0.7% 0.2%

0.4% 0.2% 0.1% 0.2% 0.1% 0.9% 0.1%

0.8% 0.5% 0.6% 0.4% 0.1% 2.7% 0.6%

Total 18.4% 6.1% 6.2% 9.8% 3.8% 19.5% 8.5% 2.8% 5.1% 5.5% 2.5% 4.2% 7.5% 100.0%

Valores Menores a 1%Valores entre 1% y 2%Valores Mayores a 2%

Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004. Elaboración: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

Los principales pares (origen – destinos) se presentan en el Cuadro 11. Los viajes de los pares más importantes alcanzan a representar el 30.9% del total de distritos de Lima Metropolitana, mientras que si se considera sólo los viajes en el corredor su participación bordea el 52%.

Cuadro 11: Participación de los viajes en ambos sentidos (origen y destino) totales y con origen y destino en distritos de la zona de influencia del COSAC 1

Totales Solo Corredor

Comas Lima 7.0% 11.7%Lima Chorrillos 3.2% 5.3%Comas La Victoria 2.5% 4.2%Independencia Lima 2.4% 4.0%San Martin Lima 2.4% 4.0%Comas Los Olivos 2.3% 3.8%Comas San Martín 2.1% 3.6%Lima La Victoria 1.9% 3.2%Comas Comas 1.7% 2.8%Comas San Isidro 1.5% 2.6%Comas Rimac 1.4% 2.4%Los Olivos La Victoria 1.3% 2.2%Lima Miraflores 1.2% 2.0%

Participación Total 30.9% 51.8%

Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004

En conclusión, de la Matriz Proporcional de origen y destino se desprende que la mayor parte de los viajes observados en el corredor corresponden a orígenes y destinos en distritos dentro de la zona de

INFORME FINAL

influencia del proyecto. Así las cosas es probable que la demanda se encuentre por encima de 580,000 pasajeros por día laboral con un elevado nivel de confianza. Considerando los viajes en con origen

INFORME FINAL

y destino en distritos de la zona de influencia del corredor, los principales orígenes y destinos de viajes están dados por los Lima Cercado (39%) y Coma s (37%), seguidos por San Martín de Porres (19%) y Chorrillos (15%). En cuanto a pares origen-destino, los principales son Comas-Lima Cercado y Lima -Chorrillos.

2.1.1.3.3. Caracterización de los Usuarios del Corredor

El consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton contrató la encuesta “TRÁFICO POTENCIAL DEL CORREDOR SEGREGADO DE ALTA CAPACIDAD COSAC 1”con la firma Ad - Hoc Research para generar una caracterización de los usuarios del corredor y establecer indicadores sobre el servicio que actualmente reciben. Esta sección presenta los principales resultados de caracterización. En anexo a este informe se incluye en medio magnético el informe presentado por la firma de investigación de mercados y la base de datos resultado de la encuesta.

Las entrevistas se realizaron de forma directa a los transeúntes de 12 a 65 años de edad, que usen servicio de transporte público en alguna de las vías que conformarán el COSAC 1. En total se realizaron 840 encuestas en siete tramos del corredor entre el 3 y 9 de Noviembre de 2004. Estos tramos o sectores se muestran en el cuadro a continuación:

Cuadro 12: Sectores de aplicación de la encuesta

Por Vía N° de Casos

Sector I Avenidas Universitaria y Naranjal(Av. Sinchi Roca a Av. Tupac Amaru) 120Sector II Av. Tupac Amaru (Av. Naranjal a cruce Av. Caquetá y Francisco Pizarro) 120Sector III Cruce con Avenidas Caqueta y Francisco Pizarro a Plaza Ramón Castilla 120Sector IV Centro (Vías de circulación actual de buses entre Plaza Ramón Castilla y Plaza Grau) 120Sector V Plaza Grau - Av.Paseo de la República (hasta puente de la Av. México) 120Sector VI Vía Expresa (Puente Av. México a Ev. República de Panamá) 120Sector VII Corredor Sur (Av. República de Panamá-Cml Bologesi, Escuela Militar,Paseo de la República y Av. Las Gaviotas) 120

TOTAL 840Fuente: Ad Hoc Research,Diciembre 2004

Una de los principales resultados de la encuesta es la composición de los usuarios por tipo de pasaje pagado de las principales vías del corredor (Gráfico 14). Se observa que ocho de cada diez usuarios pagan pasaje “adulto”, 15% son estudiantes universitarios o de institutos y 4% son escolares, mientras que el segmento de personas que no paga pasaje, por pertenecer a las Fuerzas Armadas, Fuerzas Policiales o Cuerpo de Bomberos es mínimo: 0.6%.

14,80%

80.70%

16% 11%

73%

60% 40%

INFORME FINAL

Gráfico 14: Composición de los usuarios por tipo de pasaje pagado del corredor

3,90%

0,60%

Adulto Estudiante (medio) Escolar No paga

Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004.

Con relación a los niveles socioeconómicos (Gráfico 14), la encuesta muestra que los usuarios se encuentran ubicados en estratos inferiores al medio típico (con un ingreso familiar promedio inferior a los US$ 1,100 al mes), de los cuales el nivel socioeconómicos preponderante (el 73%) es de usuarios de niveles bajo superior (con un ingreso familiar promedio inferior a los US$ 326 mensual). La diferenciación de los usuarios según el género refleja que de cada 10 personas que utilizan el transporte público 6 son h ombres y el resto mujeres. De la misma forma, existe una mayor proporción de los adultos “jóvenes”, el grueso de los usuarios del servicio de transporte público (el 61%) en el corredor tiene menos de 34 años.

Gráfico 15: Principa les características de los usuarios del corredorNIVEL SOCIECONÓMICO SEXO EDAD

6 % 7%

26% 31%

30%

Medio Típico Bajo Superior Bajo Inferior Masculino Femenino

De 12 a 17 años De 18 a 24 años

De 25 a 34 años De 35 a 50 años

De 50 a 65 años


INFORME FINAL

A fin de determinar la periodicidad de uso del corredor, se examinó el número de veces por semana que los entrevistados utilizan el servicio. Como se observa en el

41%

21%18%

5% 6% 5% 4%

INFORME FINAL

Gráfico 16, los usuarios son relativamente cautivos al sistema, ya que el 80% de las personas utilizan el corredor entre 7 y 5 veces a la semana.

Gráfico 16: Frecuencia de Uso del corredor

50%

40%

30%

20%

10%

0%

7 6 5 4 3 2 1Veces por Semana


Según los distintos medios de transportes, el 81% de los usuarios utilizan un solo vehículo para completar su viaje, de los cuales el 44% emplean solamente ómnibus, 21% solo combi y 16% solo Coaster, mientras que el 12% de los usuarios utiliza más de una unidad de transporte para desplazarse. El Cuadro 13 muestra que en la Av. Caquetá y Francisco Pizarro (sector III) predomina un tránsito de 68% de combis pequeñas mientras que en la plaza Grau y la vía expresa (sectores VI y VII respectivamente) el uso de ómnibus es el dominante.

Cuadro 13: Participación de los viajes según tipo de vehículos del corredor

TotalSector (%)

I II III IV V VI VIISólo Ómnibus/Micro 44 27 26 6 38 73 87 53Sólo Combi(pequeña) 21 22 43 68 3 2 0 7Sólo Coaster (Combi grande) 16 26 21 8 33 7 0 22

Combi (pequeña)-Ómnibus/Micro 5 4 1 1 6 8 9 4Coaster-Ómnibus/Micro 4 2 0 0 8 7 4 6Combi (pequeña)-Coaster(combi grande) 3 2 0 8 7 0 0 3

Base 840 120 120 120 120 120 120 120


Con respecto a las tarifas de transporte (ver gráfico N° 17), el costo de viaje promedio estimado a partir de las entrevistas es S./1.36 para adulto con una desviación estándar de S./.0.49 para los casos con origen y destino en distritos dentro de la zona de influencia. Los estudiantes pagan 71% y los escolares 39% de la tarifa promedio de adulto. La tarifa ponderada resultante es 1.23 S./ (90% de la tarifa media de adulto).

INFORME FINAL

PromedioDesviación Estándar

0%00:1500:3000:4501:0001:1501:3001:4502:0003:00

Tiempo de Viaje

35% 33%

30%

25%

20%

19%

15%15%

11%11%10%

5%3% 2%4%

2%

La dispersión respecto a la media es el resultado de la práctica de cobro por distancia prevaleciente, y a la negociación entre usuario y cobrador por el precio del viaje, la cual se da, principalmente en distancias cortas. Esta modalidad de cobro nace de la excesiva competencia que pueden tener distintos operadores en una mismo recorrido.

Gráfico 17: Tarifa de transporte según usuario del corredor

1.60

1.40

1.20

1.00

0.80

0.60

0.40

0.20

0.00

Adulto Estudiante Escolar


Otro factor importante a tomar en cuenta para evaluar el servicio de transporte público del corredor es el tiempo de los viajes. Según la tabla de frecuencia presentada en el Gráfico 18, el 42% de los usuarios entrevistados reporta demoras entre 45 minutos y una hora, con un rango de dispersión desde 10 minutos hasta 3 horas. El tiempo de viaje se encuentra estrechamente relacionado con la distancia recorrida. Sin embargo, hay que considerar también que factores como congestión, número de paraderos y semáforos pueden afectar directamente al tiempo del desplazamiento.

Gráfico 18: Histograma de frecuencias

co

sto

en

INFORME FINAL


INFORME FINAL

En promedio, los usuarios caminan entre 4 y 5 cuadras en todo su recorrido (inicio, intermedio y final), el 19% camina más de 7 cuadras y el 3% camina menos de una cuadra 8 (ver gráfico N° 19). Aproximadamente el 44% de las personas caminan entre 4 a 6 cuadras en todo el viaje que realizan.

Gráfico 19: Número de cuadras que camina el usuario en todo su recorrido por el corredor

10 ó más cuadras

De 7 a 9 cuadras

De 4 a 6 cuadras

De 1 a 3 cuadras

Menos de una cuadra/No camina


En resumen, la mayor parte de los usuarios actuales del corredor pagan pasaje “adulto”, con un pago promedio de S./1.36. La tarifa ponderada resultante por pagos de estudiantes y escolares es 1.23 S./ (90% de la tarifa media de adulto). Los usuarios del corredor son preponderantemente de género masculino, jóvenes (el 61% tiene menos de 34 años) y de bajos ingresos (con un ingreso familiar promedio inferior a los US$ 326 mensual). Los usuarios son relativamente cautivos al corredor, con 80% de utilización entre 7 y 5 veces a la semana. La mayor parte de los usuarios usan un solo vehículo para completar su viaje, caminan en promedio entre 4 y 5 cuadras en todo su recorrido y se demoran entre 45 minutos y una hora en su recorrido.

2.1.2. Calificación del Servicio por los Usuarios del Corredor

El objetivo de esta sección es presentar los resultados de la encuesta de Ad Hoc Research para Macroconsult-Booz Allen Hamilton relacionada con la percepción de servicio de los usuarios actuales del corredor donde se implantará el COSAC 1. Esto permite identificar los principales elementos que afectan la percepción de los usuarios y generar elementos en el diseño del servicio del COSAC que atienda

5%

14%

44%

34%

3%

INFORME FINAL

estas percepciones. Asimismo la encuesta es útil en el diseño de incentivos a la calidad de servicio en los contratos de distintos operadores.

A continuación se presenta la calificación del servicio de transporte en general y por aspectos.

2.1.2.1. Calificación del Servicio de Transporte Público en General

La calificación del servicio por los entrevistados es desfavorable. La cuarta parte de los encuestados adjudica un calificativo malo o deficiente, en tanto que la mayoría lo ubica en un nivel “regular” (Gráfico N° 20). Entre distintos tipos de vehículos las combis obtienen el peor puntaje de calidad seguido por las coaster. Los Ómnibus reciben mejor calificación, sin embargo, esta es de servicio regular.

0,3%

18%

60%

INFORME FINAL

Gráfico 20: Calificación de la calidad del servicio de transporte público en general y por tipo de vehículos

0,4%

20%

2%

Servicio en general Sólo Omnibus Sólo Combi Sólo Coaster

Promedio: 2.87 3.03 2.58 (*) 2.96

Base: 840 371 174 138

Excelente (5)Bueno (4) Regular (3) Malo

(2)Deficiente (1)

(*) Diferencias significativas entre los promedios Base: Total de entrevistados, 840 casosFuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004.

2.1.2.2. Calificación de los Aspectos de la Prestación del Servicio de Transporte Público

Cada uno de los aspectos evaluados muestra una calificación desfavorable (Gráfico N° 21), con calificación por aspectos significativamente menor para las combis. Los aspectos relacionados al personal que provee el servicio son los que obtienen la más baja calificación, principalmente lo que se refiere a la amabilidad tanto del conductor como del cobrador. Otro aspecto altamente criticado es el del estado de las pistas, ya que cuatro de cada diez consideran que éste es malo o deficiente.

14% 20%

64%

12%3%

5%

56%

61%

25%

18%

10%5%

INFORME FINAL

12%

49%

49% 47%55%

31% 31% 32%

6% 5%

22%3%

3% 4% 7%

Gráfico 21: Calificación de la calidad de los componentes del servicio de transporte público por tipo de vehículos

0,4% 1% 1% 0,2% 0,1%

18% 15% 16%

Cuidado personal conductor y cobrador

Amabilidad conductor y cobrador

Estado vehículo Seguridad vehículo Comodidad vehículo Estado de pistas

Total: 2.68 2.65 2.90 2.78 2.77 2.66Sólo Omnibus: 2.86 2.80 3.08 2.97 2.96 2.70Sólo Combi 2.31 (*) 2.35 (*) 2.51 (*) 2.46 (*) 2.35 (*) 2.62Sólo Coaster 2.71 2.59 2.94 2.82 2.84 2.57

Excelente (5) Bueno (4) Regular (3) Malo (2) Deficiente (1)

(*) Diferencias significativas entre los promedios Base: Total de entrevistados, 840 casosFuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004.

2.1.2.3. Calificación de los Paraderos del Servicio de Transporte Público

La percepción de los paraderos es ligeramente mejor. No obstante, sigue siendo minoritario el porcentaje de personas que le otorgan una calificación positiva (ver gráfico N° 22). Así, el 28% considera que el Estado de los paraderos es “bueno”, en tanto que la quinta parte hace lo propio con la Seguridad de los mismos. Cabe señalar que el 28% de los entrevistados sostiene que la seguridad de los paraderos es mala.

Mas que el estado de los paraderos, la seguridad del mismo es que el más preocupa a la mayor parte de los encuestados, de este modo, la calificación de esta última es en promedio menor al otorgado al estado de los mismos.

12%

47%

33%

11%

46%

37%

INFORME FINAL

Gráfico 22: Calificación del estado y seguridad de los paraderos del servicio de transporte público por tipo de vehículo

0,3%

28%

0,3%

20%

48%

57%

27%

1%12%

Estado paradero Seguridad paradero

Total: 3.16 2.90Sólo Omnibus : 3.22 2.94Sólo Combi: 3.00 2.71Sólo Coaster: 2.83 2.67

Excelente (5)

Bueno (4)

Regular (3)

Malo (2)

Deficiente (1)

Base: Entrevistados que se encontraron en paraderos: 315 casos Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004.

2.1.2.4. Calificación de las Tarifas, Tiempo de Espera y Velocidad del Servicio de Transporte Público

Las tarifas que tiene actualmente el servicio de transporte están en un rango entre regulares y altas, opinión que se ve generalizada al distinguir a los usuarios según el tipo de transporte que usan (ver gráfico N° 23).

El tiempo que los usuarios esperan para tomar el vehículo de transporte tiende a ser regular, no obstante, una tercera parte se encontraría insatisfecha, pues considera que el tiempo de espera es alto o muy alto.

Mayor consenso existe al calificar la velocidad en que circula el vehículo: dos terceras partes consideran que es regular. No obstante, una cuarta parte sostiene que la velocidad es muy rápida.

13% 8% 4%

19%29%

41%

65%49%

44%

2% 13% 11%1%

INFORME FINAL

Gráfico 23: Calificación de las tarifas, tiempo de espera y velocidad del servicio de transporte público

Muy alto (5)

Alto (4)

Regular (3)

Bajo (2)

Muy bajo (1)

Tarifas Tiempo de espera Velocidad

Total: 3.65 3.32 3.14Sólo Omnibus : 3.69 3.32 3.13Sólo Coaster: 3.63 3.36 3.20Sólo Combi: 3.58 3.29 3.15

Base: 827 entrevistados.Fuente: Ad Hoc Research, Diciembre 2004.

En resumen, la calidad del servicio de transporte público en general, en las vías evaluadas del corredor obtiene una calificación desfavorable. Los aspectos relacionados al personal que provee el servicio son los que obtienen la más baja calificación, la amabilidad tanto del conductor como del cobrador. La seguridad de los paraderos genera una mayor preocupación que su estado. Las tarifas son consideradas regulares a altas así como los tiempos de espera. La velocidad es considerada regular. Las combis obtienen calificaciones más desfavorables que el resto de los vehículos de transporte público.

2.2. DEMANDA ESTIMADA DEL COSAC 1

INFORME FINAL

INFORME FINAL

2.2.1. Bases y Met odología de Estimación de la Demanda

El diseño operacional y de ingeniería fue realizado por un grupo consultor español entre 2002 y 2003, dentro del proceso de desarrollo del proyecto COSAC 1:

Estudio Principal:o Título: Estudios Técnicos y Ambientales del Corredor

Segregado de Alta Capacidad (COSAC I) y sus terminales de transferencia.

o Contratista: Getinsa-Taryet, apoyo de TRN, Ingeniería y Planificación de Infraestructuras S.A..

o Financiamiento: Banco Interamericano de Desarrollo.o Fecha: Mayo 2003.

Análisis Adicionales:o Estimación de demanda expansión troncal Naranjal-Sinchi Roca (Av.

Universitaria)o Elaboración: Miguel Ángel Pérez (Taryet).o Fecha: Agosto 2003.

Información de Soporte:o Modelo de Transporte Urbano MTU2001, Elaborado por la

Autoridad Autónoma del Tren Eléctrico, Gerencia de Desarrollo, Mayo de 2002.

La demanda de viajes se estimó a partir de modelos de planeamiento de transporte comúnmente utilizados en aplicaciones similares y usando paquetes computacionales comerciales:

Ambiente de Mode lación: TRANSCAD (paquete comercial desarrollado por Caliper Co. http://www.caliper.com/tcovu.htm, que combina sistema de información geográfico GIS con aplicaciones de transporte).

Tipo de Modelación: Asignación de Matriz Origen-Destino de Viajes de Transporte Público a Red de Transporte Público. No incluye viajes atraídos de otros modos (i.e. vehículo privado) ni viajes generados por mejoras en movilidad.

Mecanismo de Asignación: Estrategias Optimas:o Método desarrollado por Spiess H. and Florian M. (1989). (Optimal

strategies: A new assignment model for transit networks Transportation Research B 23, 83 -102.).

o Utiliza costo generalizado de viaje (tiempo de caminata, tiempo de espera, tiempo de recorrido, tiempo de transporte y costo de

INFORME FINAL

viaje) y frecuencia de llegada de buses para asignar en forma probabilística los pasajeros que

INFORME FINAL

viajan entre determinado par origen-destino entre las opciones disponibles de ruta o combinación de rutas.

o Incorpora un mecanismo de ajuste por restricción de capacidad usando una función no lineal de tiempo en función del flujo y la capacidad de los vehículos de la ruta.

La información de entrada es de nivel adecuado para planeación estratégica de transporte y consistente con la información global de la ciudad:

Matriz Origen-Destino de Transporte Público usada en Estudio de Autoridad Autónoma del Tren Eléctrico en el Año 2001:o 2 Horas Punta AM 7:00-9:00 (PAM)o 2 Horas Punta PM 18:00-20:00 (PPM)

1,405,250 viajes1,380,117 o 2 Horas Valle (VAL)

o Total Dia (PAM+1.25*PPM+6.25*VAL)o Proporción de Viajes en Transporte

Público

817,082 viajes8,237,160 viajeso Población Lima Callao 2001

o Tasa de Viajes en Transporte Público 1.107,488,955

Características:o 631 zonas; red vial 2804 arcos y 1561 nudos; red de transporte

público 770 rutas (1 por cada sentido) y 25797 paradas individuales.

o Proviene de Estudio Complementario de la Red del Metro de Lima 2000.

o Ajuste por Líneas Cortina con datos de 2001 (Balanceo Tridimensional de Matrices).

o Método de Gradiente (Implementado en EMME/2).

Elementos Calibradoso Parámetros de Funciones de Tiempo de Trasporte Público; Peso del

Ponderador de Caminata en Función de Costo Generalizado; Peso del Ponderador de Tiempo de Trasbordo en la Función de Costo Generalizado; Factor de Tiempo de Espera.

2.2.2. Estimación de la Demanda

La modelación fue realizada con información disponible en 2001; sin embargo en el agregado global muestra gran similitud con los datos reportados por JICA (2004).

INFORME FINAL

Cuadro 14: Comparación de información de viajes y participación del transporte público entre Getinsa y JICA

ComponenteValor Usado en

Modelación Getinsa- Taryet 2002

Valor Reportado Plan Maestro de

Transporte JICA 2004Cambio

Viajes por Día enTransporte Público 8.24 8.53 3.50%

Participación TransportePúblico 77.60% 69.10% -11.00%

Población Lima-Callao 7,49 7.86 4.94%

Tasa de Viajes en Transporte Público

1.1 1.09 -0.09%

Fuente: Getinsa Taryet y presentación Plan Maestro de Transporte, JICA, Noviembre 2004.

El modelo refleja adecuadamente el comportamiento de los viajes, con buen ajuste de los aforos y aceptable precisión en líneas cortina y partición modal, así como la dispersión de tiempos de recorrido:

El modelo calibrado para el periodo punta AM (7:00-9:00):

o Estima los pasajeros de un tramo específico con una precisión media de 7%, 4% para rutas del Paseo de la República.

o Tiende a subvalorar los volúmenes altos de viaje (pendiente menor de 1).

o Tiene una precisión general de +/- 11% para conteos en líneas cortina.

o Tiende a sobreestimar en 7% los viajes en ómnibus.o Tiende a subvalorar (-2.5%) la participación de viajes en

transporte público respecto al total.

Cuadro 15: Modelo calibrado para el periodo punta AM (7:00-9:00)

Precisión Modelo Pendiente (esperado=1) Observaciones

Pasajeros Punta AMpor tramo R2=0.86 0.926

210 Puntos, 2001 yanteriores

Pasajeros Punta AM por tramo

R2=0.93 0.996 108 Puntos de 2001

Pasajeros Punta AM por tramo

R2=0.96 0.897Rutas corredor Paseo

de la RepúblicaPasajeros Punta AM

Líneas Cortina+/- 11% 4 líneas cortina

INFORME FINAL

Composición AM Omnibus Microbus

Camioneta RuralColectivo

7%-3%-4%0%

Incluye transbordos entre tipos de vehículo

Partición Modal AM -2.50%Observado 80.1%,Modelado 77.6%

Fuente: MTU2001, Manual de Calibración, AATE, Mayo 2002

INFORME FINAL

Cuenta también con buen ajuste para el periodo punta de la tarde. El modelo calibrado para el periodo punta PM (7:00-9:00):

o Estima los pasajeros de un tramo específico con una precisión media de 3%, 2% para rutas del Paseo de la República.

o Tiende a subvalorar los volúmenes altos de viaje (pendiente menor de 1).

o Tiene una precisión general de +/- 26% para conteos en líneas cortina, explicado por dobles conteos en puntos de las líneas cortina.

o Tiende a sobreestimar en 6% los viajes en ómnibus.o Tiende a subvalorar en forma marginal (-0.4%) la participación de

viajes en transporte público respecto al total.

Cuadro 16: Modelo calibrado para el periodo punta PM (7:00-9:00)

Precisión Modelo Pendiente (esperado=1) Observaciones

Pasajeros Punta PM por tramo

R2=0.97 0.98297 Puntos, 2001

y anterioresPasajeros Punta PM

por tramoR2=0.98 0.975 Rutas corredor

Paseo de la Pasajeros Punta AM

Líneas Cortina+/-26% 4 líneas cortina

Composición PM Omnibus Microbus

Camioneta RuralColectivo

6%-7%1%0%




El ajuste es aceptable para el total del día, para el total del día (17 horas) el modelo calibrado:

o Tiende a sobreestimar la oferta de buses (2.2%) y camionetas rurales (+4.3%).

o Tiende a sobreestimar la demanda de viajes en ómnibus (+0.9%) y camionetas rurales (2.9%) y subestimar la demanda de viajes en microbús (- 3.8%).

o Tiende a subestimar la participación de viajes en transporte público (-1.6%).

INFORME FINAL

Cuadro 17: Modelo calibrado para todo el día (17 horas)

Precisión Modelo Observaciones

Composición Oferta

2.20%de Vehículos-Hora

OmnibusMicrobus -6.50%

Camioneta Rural 4.30%

Composición

0.90%-3.80%


Pasajeros Omnibus Microbus

Camioneta Rural 2.90%



También tiene ajuste aceptable en términos de la distribución de tiempos de viaje y recorridos de usuarios de transporte público.

Vale la pena indicar que datos tomados en 2004 en el corredor COSAC 1 (Ad Hoc Research para Macroconsult-Booz Allen Hamilton) muestran tiempos de caminata menores a los de 2001, tiempos totales de viaje mayores y número de trasbordos menores a los del modelo:

Cuadro 18: Comparación de los Tiempos de viaje modelados el 2001 y la encuesta de Ah-Hoc Research

Concepto Observados (2001) Modelados (2001) DiferenciaEncuesta

Macroconsult- BAH (Nov 2004)

Tiempo de Caminata11.13 minutos

~7 cuadras9.42 minutos~6 cuadras

-15.36% 7.5 minutos~5 cuadras

Tiempo en Vehículo 38.40 minutos

~17 Km/h

33.00 minutos

~20 Km/h

-14.06% 47.9 minutos

Tiempo Total deViaje (incluye

espera)

51.00 minutos

~13 Km/h

44.00 minutos

~15 Km/h

-13.72% 55.4 minutos

Trasbordos 1.34 1.37 2.24% 1.09

Fuente: MTU2001, Manual de Calibración, AATE, Mayo 2002; Tráfico Potencial Cosac1, Ad HocResearch, Diciembre 2004

Los valores subjetivos de tiempos de viaje utilizados en el modelo original (2001) son relativamente altos; fueron ajustados por Getinsa -Taryet (2002) hacia abajo.

INFORME FINAL

Cuadro 19: Valores subjetivos del tiempo de viaje

Valores para Transporte Público

Encuestas de Preferencias Declaradas

para el Transporte Público (2001)

Ajuste para Modelo de Transporte Urbano

(2001)

Valores usados por Getinsa-Tayet (2002)

Viaje del Hogar al Trabajo y Estudio

0.03 S/./Minuto

1.8 S/./Hora

0.100 S/./Minuto

6.00 S/./Hora

0.583 S/./Minuto

3.50 S/./HoraViaje del Hogar a Compras

0.02 S/.Minuto

1.2 S/./Hora

0.067 S/./Minuto

4.02 S/./Hora

Viaje del Hogar a Otros Propósitos y Viajes no Basados en el Hogar

0.04 S././Minuto

2.4 S/./Hora

0.013 S/./Minuto

0.78 S/./Hora

Peso del tiempo de caminata:

Peso del tiempo de espera y trasbordo:

7.0 (trabajo); 4.67 (estudio);29.50 (compras); 6.50 (otros)

3.6 (trabajo); 2.3 (estudio);4.0 (compras); 2.5 (otros)

6.0 (calibrado)

2.0 (espera, calibrado)1.3 (trasbordo, calibrado)

6.0 en hora punta AM,4.5 el resto de

periodos 2.0

Fuente: MTU2001, Manual de Calibración, AATE, Mayo

2002 Del análisis anterior se concluye lo siguiente:

El ajuste del modelo original (2001) es adecuado (+/-11% en líneas cortina; 7% para carga en tramos del Paseo de la República).

El valor subjetivo del tiempo del modelo original (2001) implica una tendencia a sobreestimar cambios de demanda por mejoras en la velocidad de transporte y subestimar la importancia de la caminata, la espera y el trasbordo.

Getinsa-Taryet realizaron un ajuste hacia abajo del valor del tiempo de viaje, el cual corrige parcialmente estos sesgos; sin embargo el valor usado sigue siendo alto para el ingreso medio de los usuarios:o El ingreso medio en Lima es 1.037 Soles/Hora, según Encuesta

Permanente de Empleo, Octubre 2004, INEI.o El valor del tiempo usado es 3.37 veces el ingreso medio de Lima.

El informe de Getinsa-Taryet no muestra la precisión del modelo utilizado con respecto a aforos realizados por el consultor en 2002.

A criterio del consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton, el volumen estimado de demanda de viajes en corredor es sensato para las características de Lima Metropolitana:

La demanda estimada del corredor COSAC 1 representa 8.4% de los viajes totales en transporte público.

La demanda estimada se compara adecuadamente con Sistemas de Transporte Masivo en América Latina.

INFORME FINAL

Cuadro 20: Comparación internacional de la demanda estimada del COSAC 1 con algunos sistemas de América Latina

Sistema (A)Pasajeros/Dia

(B) KM

(C)Pasajeros/Km-

dia

(D)Viajes en

Transporte Público (millones)

(C)/(D)

Metro Sao Paulo 1,734,457 57 30,429 8.0 3,803

RIT Curitiba 339,000 Troncal1,000,000 Sistema

58 5,84417,241

1.5 3,89611,494

Metro Santiago 606,200 38 15,953 5.3 3,022

TransMilenio Bogotá

950,000 53 17,924 7.0 2,561

Lima (estimado) 713,000 (total)534,000 (troncal)

37 19,27014,432

8.53 2,259 (total)1,691 (troncal)

Fuente: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

Sin embargo la demanda estimada puede variar respecto a la demanda real por los siguientes factores:

Factores que pueden reducir el valor real:

o El modelo tiende a sobreestimar los viajes atraídos por mejoras en velocidad de recorrido y subestimar el efecto negativo de los trasbordos y el tiempo de espera.

o El modelo usa tarifas planas iguales en el corredor y las alternativas, eventualmente sobreestimando la demanda del corredor en la medida que los servicios alternativos usan tarifas relacionadas con la distancia de viaje.

o La reorganización de servicios en otras rutas puede darse en forma diferente a lo definido el escenario de modelación.

Factores que pueden aumentar el valor real:

o Los valores obtenidos en las encuestas domiciliarias de JICA indican un total de viajes en transporte público mayor al usado en la estimación por Getinsa -Taryet.

o No se estiman viajes generados por mejora de accesibilidad ni cambio modal, solo hay viajes atraídos al corredor desde otros servicios de transporte público (combi, micro, bus). El corredor tiene el potencial de atraer viajes en colectivo, taxi y mototaxi, especialmente en las áreas de alimentación.

Mínimo -85%

PromedioDesviación Estándar MáximoMínimo

-47%28%0%-90%

INFORME FINAL

o No se consideran viajes atraídos por mejoras en calidad de servicio en seguridad, limpieza de las instalaciones y los buses y mejoras en información a usuarios.

2.2.3. Experiencia Internacional en la Estimación de la Demanda de Transporte Público

La experiencia mundial en estimación de demanda de transporte público en los 1980s mostraba una clara tendencia a la sobreestimación.

El Estudio Pickrell D., 1992 “Un Tranvía Llamado Deseo: Fantasía y Hechos en Planeamiento de Transporte Público del Departamento de Transporte de EEUU (APA Journal, Spring 1992) muestra las siguientes relaciones entre demanda real y proyectada:

o Washington -28%o Baltimore -59%o Miami -85%o Buffalo -68%o Pittsburgh -66%o Portland -54%o Sacramento -71%

El Estudio sobre Transporte Público en Países en Desarrollo de Halcrow Fox (Allport et al, 1990 ‘Study of Mass Rapid Transit in Developing Countries’, Contractor Report CR188,Halcrow Fox, TRRL, 1990) muestra lo siguiente:

Mejor que la predicción

Ninguno De acuerdo con la predicción 1Entre 100% y -50% 3Entre -50% y -90% 5

En los últimos años se observan mejoras en la estimación con la aplicación de mejores técnicas de modelación. Sin embargo, aún existe tendencia a elaborar predicciones optimistas, y existen resultados dispersos como consecuencia de cambios en las condiciones supuestas como se observa en el Gráfico 24.

Promedio -62%

Desviación Estándar 18%

Máximo -28%

INFORME FINAL

Gráfico 24: Comparación internacional de estimación de demanda

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

Mexico Sao Paulo Hong Kong Cairo Bogota Pusan Manila Santiago Tunez

Fuente: World Bank Urban Transport Strategy Review – Mass Rapid Transit in Developing Countries, Final Report, July 2000, Halcrow Fox in association with Traffic and Transport Consultants

Una de las mejoras es la introducción de mecanismos de participación privada en la prestación organizada de servicios de transporte masivo. Se considera que aún no existe una amplia experiencia en proyectos de transporte público con participación privada. La experiencia privada está concentrada en carreteras de peaje. Una muestra de 68 proyectos de participación privada en carreteras de pea je anteriores a 2003 por S&P sugiere una distribución de valor real sobre valor estimado con media 0.74, con desviación estándar de 0.26 (Gráfico 25).

Mile

s de

Pas

ajer

os D

ia

Baja Alta Observada

Los financiadores de proyectos de inversionistas privados siempre castigan la demanda estimada

INFORME FINAL

Gráfico 25: Distribución del valor estimado de demanda

Fuente: Traffic Forecasting Risk Study: Update 2003, By Robert Bain & Jan Willem Plantagie,Infrastructure Finance, Standard and Poor’s

Como resultado de la experiencia internacional en estimación de demanda, los financiadores de proyectos de inversionistas privados tienen una alta tendencia a castigar la demanda estimada. Una alternativa a este castigo es trabajar con rangos de demanda y distribuciones de probabilidad. Esta alternativa ha sido adoptada por el consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton en el desarrollo de esta validación de demanda estimada.

2.2.4. Conclusiones

2.2.4.1. Sobre la Estimación de la Demanda del COSAC 1

Al respecto se pueden hacer las siguientes observaciones:

o Para la estimación de demanda se han utilizado métodos generalmente aceptados; se cuenta con un modelo adecuadamente ajustado a las observaciones (2001).

o El modelo usado tiende a sobreestimar el efecto de reducciones en tiempo de viaje y subestimar el efecto de transbordos y caminatas; sin embargo no considera atracción de viajes de otros modos y generación de nuevos viajes gracias a las nuevas condiciones de movilidad.

o Los valores resultantes de la modelación de demanda son

INFORME FINAL

aceptables, aunque con nivel de riesgo:

INFORME FINAL

Cambios en la ciudad entre la estimación y la puesta en marcha. Errores propios de la toma de información de soporte y de la

modelación (especificación y estimación de parámetros).o La experiencia mundial en estimación de demanda

demuestra una tendencia a sobreestimar la demanda en etapa de preparación.

o Se considera necesario incorporar la incertidumbre inherente a la estimación de demanda en la modelación financiera y en el diseño de la concesión.

En conjunto con otros análisis realizados por el consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton, se puede afirmar lo siguiente:

Se espera que por lo menos el 58% de la demanda que actualmente se observa en el corredor (del orden de 1,000,000 de pasajeros por día laboral) se mantenga en el corredor. Este porcentaje corresponde a orígenes y destinos en distritos en la zona de influencia directa del COSAC 1. En este sentido es válido afirmar que existe un alto nivel de confianza para que la demanda sea superior a 580,000 pasajeros por día.

A este valor es posible sumar viajes que tienen origen o destino fuera del corredor.

En este sentido, y teniendo en cuenta la metodología del proceso de estimación de demanda y las condiciones generales del transporte público en Lima Metropolitana es válido afirmar que la cifra de 713,000 calculada Taryet (revisión septiembre 2004) es sensata.

2.2.4.2. Rango Recomendado y Distribución de Probabilidad

En la sección estimación de la demanda se identificó algunos factores que pueden generar incremento o reducción de la demanda real con respecto a la demanda estimada por Taryet y validada por el consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton. A continuación proponemos una metodología probabilística para definir el rango de demanda y de distribución de probabilidad de viajes de día laboral para el COSAC 1.

Basado en los análisis presentados en este capítulo y la experiencia del equipo consultor en la preparación y desarrollo de proyectos de participación privada en infraestructura, especialmente en el área de transporte público urbano proponemos los siguientes rangos presentados en el Cua dro 21 para los factores que pueden afectar la demanda estimada. En esta propuesta se considera que los factores están representados por distribuciones de probabilidad triangulares determinadas por un valor inferior (mínimo), un valor superior (máximo) y un valor medio. Las distribuciones propuestas son

INFORME FINAL

simétricas.

INFORME FINAL

Cuadro 21: Rangos de Distribuciones de Probabilidad para los factores que pueden afectar el nivel de Demanda Real frente al nivel de demanda estimado

Factor Mínimo Máximo Media Observaciones

Reducción de demanda por efecto de sobrestimación del efecto de mejora en velocidad y subestimación de los efectos de tiempo de espera, caminata y

- 18.0%

0.0%-

9.0%

Estimado a partir de la sensibilidad al valor del tiemp o

Reducción de demanda por efecto de sobrestimación de la influencia de tarifas planas en un mercado de tarifas basadas en distancia, especialmente en recorridos cortos

-9.0% 0.0%-

4.5%

Estimado a partir del efecto precio demanda en tramos Reducción de demanda por

efecto de modificaciones en la implantación de la propuesta preliminar de reestructuración de rutas alternativas implícita en el modelo

- 25.0%

0.0%-

12.5%

Propuesta inicial está siendo verificada; alta incertidumbrAumento de la demanda por

efecto de uso de una matriz de transporte público con un número de viajes inferior al observado por los consultores de JICA en 2004

0.0% 8.0% 4.0%

La diferencia media entre las matrices OD es del orden de 4%

Aumento de la demanda por efecto de atrac ción de viajes considerados privados en la Matriz Origen-Destino de Transporte Público (automóviles, mototaxis, taxis, colectivos)

0.0% 25.0%12.5%

Colectivos representan 10% más potencial de mototaxis, taxis y autos privados

Aumento de la demanda por efecto de viajes generados por mejoras en la accesibilidad (nuevos viajes)

0.0% 19.0% 9.5%

Aumento de actividad en corredor, menor tiempo de viaje permite viajes Fuente: Elaboración Consorcio Macroconsult-Booz Allen Hamilton

INFORME FINAL

Con base en estas distribuciones de probabilidad, se realizó una Simulación de Montecarlo en la cual se seleccionan en forma aleatoria valores para los factores y se obtiene una distribución de probabilidad para el resultado. La simulación se instrumentó con la

herramienta Crystal Ball (ver http://www.decisioneering.com/).Se realizaron 10,000 simulaciones hasta obtener un error estándar de la media de 659 (0.09%). Como resultado se obtuvo una distribución de probabilidad con valor medio de 712,874 y desviación estándar de 65,972 (Coeficiente de Variación de 9.25%).

Los datos de entrada de simulación Montecarlo son:

Cuadro 22: Datos de entrada de la simulación Montecarlo

Minimo Maximo Media

Sobrestimacion Velocidad -18.0% 0.0% -9.0%Sobrestimacion Tarifas Planas -9.0% 0.0% -4.5%Sobrestimacion Rutas Alternativas -25.0% 0.0% -12.5%Subestimacion Matriz Origen Destino JICA 0.0% 8.0% 4.0%Atraccion de Viajes Privados (incluye colectivos) 0.0% 25.0% 12.5%Viajes Generados 0.0% 19.0% 9.5%

Los resultados obtenidos fueron:

Forecast: Demanda

Summary:Display Range is from 546,586.06 to 879,900.55 Entire Range is from 492,760.94 to 943,592.58After 10,000 Trials, the Std. Error of the Mean is 659.73

Statistics:Trials

Value 10000

Mean 712,874.68Median ModeStandard Deviation

712,979.95---

65,972.91Variance 4,352,425,501.06Skewness 0.01Kurtosis 2.80Coeff. of Variability 0.09Range Minimum 492,760.94Range Maximum 943,592.58Range Width 450,831.65Mean Std. Error 659.73

El resultado de esta simulación se presenta en el Gráfico 26.

Forecast: Demanda calculo 4

546,586.06 629,914.68 713,243.31 796,571.93 879,900.55

10,000Trials.021

FrequencyChart 9,910 Displayed212

.016 159

.011 106

.005 53

.000 0

INFORME FINAL

Gráfico 26: Distribución de Probabilidad Normal para el Nivel de Demanda de Día Laboral

Fuente: Macroconsult-Booz Allen Hamilton.

Esta distribución de probabilidad es simétrica y puede asimilarse a una distribución normal N ~ (712,874, 65,972). De acuerdo con este análisis, existe un 90% de probabilidad que la demanda real esté entre 604,359 y 821,390 pasajeros por día laboral.

Es importante acotar que la fijación del nivel de demanda resulta en dos tipos de riesgos:

o Sobreestimar la demanda puede resultar en un requerimiento de capacidad de transporte (número de buses) excesivo, lo cual implica un riesgo financiero para los operadores.

o Subestimar la demanda puede resultar en un requerimiento de capacidad de transporte (número de buses) insuficiente, lo cual implica un riesgo de calidad de servicio.

El Consorcio Macroconsult - Booz Allen Hamilton recomienda priorizar el riesgo financiero sobre el riesgo de calidad de servicio, mitigando este último mediante un mecanismo de incorporación de flota flexible:

o El requerimiento de flota a los operadores será de un número de buses dado por pasajero (por ejemplo 1,700 pasajeros/día/bus10 ).

10 El valor definitivo de requerimiento de flota hace parte de un análisis separado en el cual se valida la oferta del sistema.

INFORME FINAL

o La solicitud de requerimiento de flota podrá tener un componente mínimo fijo (dado por el nivel de riesgo financiero) y máximo (dado por el número de buses requeridos para cubrir el riesgo de subestimación de demanda).

De esta forma el operador estará en la obligación de adaptar la oferta en función de la demanda, manteniendo un nivel de servicio mínimo adecuado para los usuarios y sin estar sujeto a una inversión en capital excesiva.

2.3. ESTACIONALIDAD DE LA DEMANDA

INFORME FINAL

INFORME FINAL

Esta sección está orientada a obtener valores de factores de transformación del día típico laboral en otros días de la semana (sábado, domingo, feriado) y de expansión anual. Esta expansión es fundamental en la definición de los niveles de oferta (kilometraje) y demanda de viajes (ingresos). Es necesario verificar esta estacionalidad por sus efectos en el modelo financiero del proyecto.

El análisis de estacionalidad de la demanda tiene como objetivo examinar los siguientes puntos:

Encontrar la relación del sábado, domingo y feriado con respecto al día laboral típico.

Encontrar la relación entre la demanda anual con el día laboral típico.

Por día típico se entiende al día laboral promedio entre los meses de abril, mayo, junio, setiembre, octubre y noviembre, sin contar los fines de semanas y feriados. Los meses de diciembre y enero se consideran de verano.

El examen se realizó en base a tres fuentes de información:

1. Aforo diario de vehículos de transporte público en el peaje de Circunvalación durante el 2003 – Fuente EMAPE.

2. Aforo mensual de vehículos de transporte público en el peaje de circunvalación entre 1998 y 2003 – Fuente EMAPE.

3. Aforo de pasajeros de transporte público en tramos del eje COSAC. Fuente – Protransporte.

El análisis de estacionalidad de la demanda está limitado a la información disponible (mencionada líneas arriba) con que cuenta el consultor11. Dicha información tiene algunas fortalezas y limitaciones que vale pena mencionar

Entre las fortalezas de las fuentes de información se encuentran:

Los aforos vehiculares en el peaje de Circunvalación permiten aproximar los valores diarios y anuales a lo largo de todo el año.

El aforo de pasajeros en distintos puntos del corredor nos brinda información de referencia en el corredor.

Entre las limitaciones de las fuentes se encuentran:

El aforo de vehículos de transporte público en el peaje de Circunvalación puede presentar sesgos en la aproximación del flujo de pasajeros dado que no

INFORME FINAL

11 Respuesta a la observación Nº 7 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1


INFORME FINAL

necesariamente un mayor número de unidades de transporte equivale a un aumento de la demanda por el servicio.

El peaje de Circunvalación puede presentar un comportamiento distinto al eje del COSAC 1, sin embargo puede mostrar tendencias útiles para la estimación del factor de expansión.

Los aforos de pasajeros disponibles en el corredor son puntuales y no constituyen una muestra representativa del comportamiento a lo largo del año, sólo una indicación.

Por las anteriores consideraciones el consultor realiza una combinación de fuentes para recomendar un factor de expansión apropiado a la modelación financiera. El factor de expansión recomendado es de 333 días por año, considerado conservador de acuerdo con las observaciones realizadas.

En el Cuadro 2312 se aprecia la participación de los días según su clasificación con respecto a las jornadas acumuladas en un año (365). El total de días útiles representa aproximadamente 57% del año, mientras que la proporción restante se clasifica como el conjunto de días especiales, en los cuales se considera los fines de semanas, feriados y los días de verano (enero y febrero).

Cuadro 23: Clasificación de los días del año calendario en días laborales y especiales (2003)

Clasificación Número de Días %

Total Días Especiales 155 42.47

Domingos Normales 44 12.05

Domingos de Verano 8 2.19

Sábados Normales 44 12.05

Sábados de Verano 8 2.19

Feriados 9 2.47

Laborables de Verano 42 11.51

Laborables Normales 210 57.53Días por Año 365 100

Fuente: Booz Allen Hamilton – Macroconsult.

Cálculo de factores para Sábado, Domingo y Feriado

Con respecto a la relación entre los fines de semana y el día típico, la información diaria del peaje de circunvalación presenta que los sábados mantiene un mayor nivel de tránsito vehicular, sin embargo los domingos y feriados experimentan un menor número de desplazamientos (Gráfico 27).

13 Respuesta a la observación Nº 9 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.

Diferencia Prom; 738

Diferencia Promedio 3,676

Dia LaboralSábadosDomingos y Feriados

INFORME FINAL

Gráfico 27: Evolución de mensual de los días laborales, sábado, domingos y feriados (2003)

20,000

19,000

18,000

17,000

16,000

15,000

14,000

13,000

12,000

Ene Feb Mar Abril Mayo Jun Jul Ago Sept Oct Nov Dici

Fuente: EMAPE

Considerando 17,423 vehículos como el tránsito promedio de un día laboral típico (según información de EMAPE), se estima que un sábado promedio puede encontrarse en un rango de 91% y 113% del promedio, los domingos entre 69% y 88%, mientras que los feriados entre 61% y 85%.

El rango de los sábados refleja una alta actividad los fines de semana, lo que podría explicarse por el alto nivel de trabajo informal en la economía. La información disponible sugiere que los sábados pueden ser considerados como un día laboral normal. El consultor considera conveniente mantener esta información de referencia para los proponentes en la medida que constituye la mejor base de información disponible sobre el comportamiento diario, confirmado con el análisis de la serie anual durante 7 periodos13.

Cabe mencionar que los datos diarios de Emape, sólo recogen información de una vía urbana diferente al corredor a implementarse. Además esta información es de vehículos, no de pasajeros. Se realiza un supuesto fuerte, consistente en que el volumen vehicular refleja el volumen de pasajeros, lo cual no necesariamente es cierto, ya que no es posible establecer un margen de error en la aproximación de pasajeros a través del flujo vehicular en la medida que no hay aforos de frecuencia y ocupación visual, que permitan identificar la relación de pasajeros por vehículos en ese corredor14.

Ve

híc

ul

15 Respuesta a la observación Nº 11 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1

INFORME FINAL

Como ejercicio de validación se realizó un análisis sobre información de aforos de pasajeros en los futuros tramos del corredor entregada por Protransporte en septiembre del 2004, la cual se muestra en el siguiente cuadro15.

Cuadro 24: Información de aforos de pasajero proporcionada por Protransporte

Vias del Eje del Sistema Troncal

TramoDia Típico Años 1997, 2001 y 2002

Setiembre d el año 2004

Sábado Domingo

Norte-Sur Sur-NorteAmbos

SentidosNorte-Sur Sur-Norte

Ambos

SentidosNorte-Sur Sur-Norte

Ambos

Sentidos

Av. Tupac Amaru Revolución x Los Incas 22,257

9,424

22,25712,592 13,470 26,062

7,711 7,756 15,467Santa Rosa x Puno 36,887 36,887 13,711 9,525 23,236Los Jazmines x T. Valle 37,956 47,380 38,519 13,460 51,979 23,522 13,682 37,204Habich x Caqueta 56,353 23,042 79,395 35,421 17,630 53,051 29,552 15,558 45,110

Via expresa Pasero de la Republica

Javier Prado x CORPAC 17,432 12,922 30,354 10,897 7,159 18,056 5,082 6,249 11,331Bolognesi Plaza Espinoza x Ovalo Proceres 8,842 12,135 20,977 10,082 9,573 19,655 4,798 5,792 10,590

Emancipación Rufino Torrico x Tacna 546 749 1,295 1,295 1,295Lampa N. Piérola x Cuzco 1,498 1,498 1,498 1,498

Fuente: Protransporte. Elaboración: Consorcio Booz Allen Hamilton – Macroconsult.

El Gráfico 28, muestra la relación de sábados y domingos para 6 tramos. Los sábados fluctúan entre 59% en su cota inferior - en el tramo de Javier Prado con Córpac - hasta 110% en su cota superior -en el tramo de las Av. Los Jazmines con Tomas Valle. De otro lado, los domingos presentan una cota inferior y superior de 37% y 79% respectivamente.

Gráfico 28: Relación de los días típicos, sábados y domingos con las rutas evaluadas 16

90,000

80,000

70,000

60,000

50,000

40,000

30,000

20,000

10,000

0

Revolución x Los Incas

Santa Rosa x Puno

Los Jazmines x T. Valle

Habich x Caqueta Javier Prado xCORPAC

Plaza Espinoza x Ovalo Proceres

Fuente: Protransporte. Elaboración: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

Un

idad

es

DIA TÍPICO SÁBADO

100%DOMINGO

110%100%

66%

79%

57%

100%

100%

100%

71%

63% 100%59% 94%

69%50%37%

17 Respuesta a la observación Nº 13 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.

INFORME FINAL

El Cuadro 2517 resume los resultados obtenidos bajo los análisis antes descritos. La alta variabilidad que presentan los distintos análisis, no genera confianza sobre el valor de los promedios. Sin embargo, los datos permiten inferir rangos para la relación entre los distintos días de la semana. Considerando el promedio ponderado de los resultados obtenidos según cada fuente de información – EMAPE y Protransporte – se estimó la equivalencia promedio de los días especiales, lo que nos permite concluir que los sábados oscilan en promedio aproximadamente entre el 83% y 105% de un día laboral típico, mientras que los domingos lo hacen entre 63% y 83%. El consultor sólo adoptará el valor inferior de sábados y domingos, resultante en 333 días laborales al año para efectos de modelación financiera, lo cual puede considerarse conservador en términos de modelación de ingresos y costos anuales18.

Cuadro 25: Relación de los días sábados, domingos y feriados con respecto al día típico

Días Especiales

EMAPE ProtransporteMínimo

(%)Promedio

(%)Máximo

(%)Mínimo

(%)Promedio

(%)Máximo

(%)Sábados 91 105 113 59 83 110

Domingos 69 80 88 37 63 79Feriados 61 73 85

Fuente: EMAPE y Protransporte. Elaboración: Booz Allen Hamilton - Macroconsult

Cálculo del factor de expansión anual

El segundo objetivo del análisis de estacionalidad consistió en determinar la relación entre la demanda anual con el día laboral típico. El resultado de este ejercicio es un factor que representa el número de días laborales equivalentes para estimar la demanda anual a partir del día laboral típico. De la misma manera que el análisis para días de la semana, se consideran tanto de los aforos vehiculares de EMAPE como de los aforos de pasajeros de Protransporte.

El factor de expansión estimado se ubicó entre los 333.22 y 356.19 días y esta cifra es válida aún cuando se amplía la muestra (ver Anexo N° 1). Estos valores son superiores a los observados en otras ciudades latinoamericanas y reflejan niveles de actividad altos a lo largo del año y baja influencia de las temporadas de vacaciones escolares.

De otro lado, en la serie mensual entre 1998 y 2003 del peaje de Circunvalación, se observa que el flujo de vehículos de transporte público presenta un pico superior e inferior repetitivo en los meses de febrero y diciembre (ver gráfico 29).

Normal TrafficAdjusted series (additive method)Adjusted Traficc (multiplicative method)

INFORME FINAL

Gráfico 29: Series de tráfico normal y desestacionalizados

650000

600000

550000

500000

450000

400000

350000

300000

Fuente: EMAPE. Elaboración: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

El análisis de estacionalidad se rea lizó con la metodología multiplicativa del promedio móvil (para ver mayores detalles ver Anexo N° 2), el factor de estacionalidad es interpretado como el porcentaje en que difiere la serie de tráfico original respecto de la serie de tráfico ajustada (desestacionalizada) en un determinado periodo de tiempo obteniéndose de esa manera el componente tendencial subyacente de la serie de tráfico. En el Cuadro 26 se aprecia el factor de estacionalidad con su respectiva variación porcentual:

Cuadro 26: Factor de estacionalidad mensual y su variación porcentual

Meses Factor de estacionalidad Variación %Enero 0.99 -0.01Febrero 0.91 -0.09Marzo 1.02 0.02Abril 0.98 -0.02Mayo 1.02 0.02Junio 0.98 -0.02Julio 1.01 0.01Agosto 1.01 0.01Septiembre 0.98 -0.02Octubre 1.03 0.03Noviembre 1.00 0.00Diciembre 1.07 0.07

Fuente: Booz Allen Hamilton - Macroconsult.

En resumen, se observa que la serie de tráfico mensual es estacional, pero sin variaciones sustanciales. Los meses de febrero y diciembre presentan las mayores variaciones. Según información diaria de EMAPE y datos de aforos suministrados por Protransporte, se estimó que la equivalencia promedio de los sábados oscila en

Trá

fico

de

veh

icu

los

Fe

b

-98

Abr

-

98

Jun

-

98

Ago

-

98

Oct

-

98

Dic

-

98

Fe

b-

99

Abr

-

99

Jun

-

99

Ago

-

99

Oct

-

99

Dic

-

99

Fe

b-

00

Abr

-

00

Jun

-

00

Ago

-

00

Oct

-

00

Dic

-

00

INFORME FINAL

entre el 83% y 105% de un día laboral típico, mientras que los domingo s lo hacen entre 63% y 83%. Asimismo el factor de expansión estimado se ubicó entre los333.22 y 356.19 días laborales.

2.4. SENSIBILIDAD DE LA DEMANDA

INFORME FINAL

INFORME FINAL

El objetivo de este análisis es contar con datos de referencia sobre el efecto de eventuales variaciones del precio del pasaje en el corredor frente a otras alternativas de transporte.

En la primera parte se presenta información extractada de la modelación de transporte por Getinsa-Taryet (ver subcapítulo 2 “Demanda estimada del COSAC”, capítulo 2 “Estructura de la demanda”)19. La segunda parte presenta un análisis de datos de preferencias declaradas provenientes de un estudio realizado en 1998 (AATE con SOGELERG-CAL Y MAYOR-CESEL). La tercera parte contiene un análisis de la disponibilidad a pagar de acuerdo con el nivel de ingreso de los usuarios. Por último se presentan conclusiones y recomendaciones.

2.4.1. Información Extractada del Modelo de Transporte por GETINSA-TARYET

La información presentada por Getinsa-Taryet permite identificar algunas variaciones de la demanda (VD) a las variables de tarifa (VT)20, valor de tiempo y tiempo que se desean validar. Estos datos son (ver cuadro N° 27):

Cuadro 27: Información de demanda de Getinsa - Taryet

Variación Tarifa (VD)

Valor del Tiempo Tiempo

Demanda Troncal

Variación (VD)

Elasticidad VD/VT

-30% 3.50 1.00 630,735 44.3% -1.477-20% 3.50 1.00 566,354 29.6% -1.480-10% 3.50 1.00 496,389 13.6% -1.3580% 3.50 1.00 437,031 0.0%

10% 3.50 1.00 387,615 -11.3% -1.13120% 3.50 1.00 349,184 -20.1% -1.00530% 3.50 1.00 309,020 -29.3% -0.97640% 3.50 1.00 275,728 -36.9% -0.92350% 3.50 1.00 246,206 -43.7% -0.8730% 6.00 1.00 700,000 60.2%

-10% 4.50 0.80 459,494 5.14% -0.51410% 4.50 0.80 458,140 4.83% 0.48320% 4.50 0.80 476,014 8.92% 0.446

Fuente: Informe Getinsa-Taryet, 2003.

Se observa que la demanda depende del precio, del valor del tiempo y del tiempo relativo entre el COSAC 1 y las alternativas. Si bien el número de datos es pequeño, es posible realizar un análisis estadíst ico para determinar el impacto de cada una de estas variables en el nivel de la demanda. En este cuadro el Valor del Tiempo está en Soles por hora, y en la columna de tiempo el valor de 1.00

INFORME FINAL

19 Respuesta a la observación Nº 15 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.20 Respuesta a la observación Nº 16 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.

INFORME FINAL

corresponde a la modelación base y 0.8 a una reducción de 20% en la mejora de tiempo de viaje entre el COSAC 1 y las Alternativas.

Se presentan dos análisis. En primer lugar, se supone que la demanda es una función lineal de las variables de entrada (explicativas). Para efectos del análisis se toma una tarifa de referencia de 1.36 S/. (promedio observado en el corredor COSAC 1 para completar un viaje).

2.4.1.1. Modelo Lineal

La especificación del modelo lineal es:

Demanda = a + b1 * tarifa + b2 * valor del tiempo + b3 * tiempo

relativo + e Los resultados de estimación por el método de

mínimos cuadrados son:

Cuadro 28: Resultados de estimación del modelo lineal

Dependent Variable: DEMANDA Method: Least Squares observations: 13

Variable Coefficient

Std. Error

t-Statistic Prob.

TARIFA -324174.

37471.31

- 0.0000VTIEMPO 97997.7

317398.75

5.632458

0.0003TIEMPO 2953.11

41496.495

1.973354

0.0799C 257579.

1194131.2

1.326830

0.2172

Mean dependentR-squared Adjusted R-

0.930485 var

0.907314 S.D. dependent var

445531.5

134607S.E. of regression

Akaike info40980.57 criterion 24.3272

4Sum squared resid

1.51E+10 Schwarz criterion 24.50107Log likelihood

Durbin-Watson stat

-154.1271 F-statistic

1.283489 Prob(F-statistic)

40.15629

0.0000Fuente: Booz Allen Hamilton – Macroconsult.

INFORME FINAL

La variación de los datos de entrada explica el 90.7% de la variación de la variable dependiente (R2). Se puede rechazar la hipótesis que todos los coefic ientes son iguales a cero con más del 99.8% de confianza (Valor crítico de F=0.0155%). Los valores del estadístico t indican que no se puede rechazar la hipótesis que la intercepción y el coeficiente de tiempo relativo son iguales a cero con un 95% de conf ianza (probabilidades de 21.7% y 7.99%). Se puede rechazar la hipótesis que los coeficientes de tarifa y valor del tiempo son iguales a cero, indicando que son significativos con un 99% de confianza.

Los signos de los coeficientes son correctos. Existe un nivel mínimo de demanda de 257,000 pasajeros (59% de la demanda estimada). El número de pasajeros disminuye en 32,400 por cada 0.10 soles de diferencia entre la tarifa de las alternativas y el COSAC 1. El número de pasajeros aumenta en aproximadamente 98,000 por cada 0.10 soles de valoración de tiempo de viaje. El signo del tiempo relativo es incorrecto en la medida que la demanda aumenta 295,311 pasajeros por cada 1% de aumento entre el tiempo relativo entre el COSAC 1 y las alternativas; sin embargo est e es un valor no significativo con un 95% de confianza, y no puede rechazarse la hipótesis que el coeficiente es igual a cero.

La elasticidad precio de la demanda para una especificación lineal es variable. Para el nivel de tarifa del transporte público de 1.36 soles es igual a -0.795, es decir, un incremento de 10% en tarifa relativa del COSAC 1 respecto al resto del transporte en Lima generaría una caída de 7.95% en la demanda (ver gráfico N° 30).

INFORME FINAL

Gráfico 30: Elasticidad preci o demanda

Tarifa

0.000 0.500 1.000 1.500 2.000 2.5000.000

-0.500

-1.000

-0.526

-0.649

-0.795

-0.969

-1.180

-1.442

-1.776

-2.000

-2.215

-2.500


2.4.1.2. Modelo No Lineal (Cobb-Douglas)

La especificación de un modelo no lineal (función de Cobb-

Douglas) es: Demanda = a * Tarifa b1 * Valor del Tiempo b2 *

Tiempo b3

Los resultados de estimación por el método de mínimos cuadrados son (ver cuadro29):

Ela

stic

i

INFORME FINAL

Cuadro 29: Resultados de estimación del modelo no lineal

Dependent Variable: LOG(DEMANDA)Method: Least Squares observations: 13

Variabl e Coefficient Std. Error t-StatisticProb.

LOG(TARIFA) - 0.12411 - 0.0000LOG(VTIEMPO) 0.93366

20.185616

5.030074

0.0007LOG(TIEMPO) 0.34010

80.323729

1.050595

0.3208C 10.5713

41.618947

6.529765

0.0001

R-squared 0.9312 Mean dependent 12.9632Adjusted R-squared 0.9082

71S.D. dependent var 0.31231

6-S.E. of regression 0.09459

1Akaike info criterion

1.630857 -

Sum squared resid

0.080527

Schwarz criterion 1.457026Log likelihood 14.6005

7F-statistic 40.6065

4Durbin-Watson stat

1.494946

Prob(F- 0.0000Fuente: Booz Allen Hamilton – Macroconsult.

La variación de los datos de entrada explica el 90.8% de la variación de la variable dependiente (r2). Se puede rechazar la hipótesis que todos los coeficientes son iguales a cero con más del 99.8% de confianza (Valor crítico de F=0.0148%). Los valores del estadístico t indican que no se puede rechazar la hipótesis que el coeficiente de tiempo relativo es igual a cero con un 95% de confianza (probabilidad de 32%). Se puede rechazar la hipótesis que el intercepto y los coeficientes de tarifa y valor del tiempo son iguales a cero, indicando que son significativos con un 99% de confianza.

Los signos de los coeficientes son correctos. Existe un nivel mínimo de demanda de 39,000 (9% de la demanda estimada). El número de pasajeros se disminuye en 1.14% por cada aumento de 1% de la tarifa relativa entre el COSAC1 y el resto del transporte público. El número de pasajeros aumenta en 0.934% por cada 1% de aumento en el valor del tiempo. La demanda disminuye en 0.34% por cada 1% de reducción entre el tiempo relativo entre el COSAC 1 y las alternativas (aunque es valor no es significativo con un 95% de confianza)

La elasticidad precio de la demanda para una especificación no lineal es constante. Un incremento de 10% en tarifa relativa del COSAC 1

INFORME FINAL

respecto al resto del transporte en Lima genera una caída de 11.4% en la demanda del corredor.

INFORME FINAL

2.4.1.3. Comparación de Modelos

Los modelos lineal y no lineal (Cobb -Douglas) ref lejan de forma similar los resultados obtenidos por el modelo de transporte. Los resultados se presentan en forma gráfica para el valor de tiempo de viaje 3.5 S/. por hora (ver gráfico N° 31).

Gráfico 31: Comparación de la variación de la demanda ante variaciones de la tarifa del modelo lineal, no lineal y del modelo de transporte (Getinsa)

650,000

600,000

550,000

500,000

450,000

400,000

350,000

300,000

250,000

200,000

0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2

Tarifa Cosac (Tarifa Otros fija en 1.36 S/.)


Se observa que la forma de la curva de demanda en función de la tarifa arrojada por el modelo de simulación de demanda, es no lineal. Sin embargo, en el rango de análisis los dos modelos ofrecen similar ajuste. Al realizar una multiplicación por la tarifa, los resultados del modelo de transporte y de las aproximaciones lineal y no lineal muestran diferencias.

Pas

aje

ros

po

r D

ia

Demanda Troncal Lineal No

616,193

610,890

618,

614,733

600, 60

607,580

594,300590,981

594,362

598,667

584,328

575,549

579,872

569,868

560,669

570,609

559, 80 554,258

546,347

808

4

0

INFORME FINAL

Gráfico 32: Ingresos esperados en troncal (soles por día)

630,000

620,000

610,000

600,000

590,000

580,000

570,000

560,000

550,000

540,000

530,000

0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8

Tarifa Cosac (Tarifa Alternativas 1.36 S/.)


Se observa que el modelo lineal sobrestima el ingreso para valores mayores a 1.2 soles por viaje y el modelo no lineal subestima los ingresos diarios para el rango1.0 S/. a 1.7 S/. por viaje respecto a la modelo de transporte. El máximo de ingreso del modelo de transporte se encuentra en 1.1 S/., el máximo del modelo lineal en1.4 S/. y el máximo del modelo no lineal por debajo de 1.0 S/. por viaje. El rangode variación de ingresos entre los modelos es de 6% en promedio.

En los tres casos el ingreso marginal se reduce para una tarifa promedio mayor a1.4 S/.

Si se adopta una elasticidad constante igual a -1.14 (proveniente del modelo no- lineal), el máximo de ingresos se obtiene en una tarifa de 1.26 S/, equivalente al 93% de la tarifa media existente (ver gráfico N° 33).

Ingreso Modelo Ingreso Lineal Ingreso No

INFORME FINAL

Gráfico 33: Ingresos diarios esperados en troncal para una elasticidad constante=-1.14

600

590

580

570

560

550

540

1.05 1.15 1.25 1.35 1.45 1.55 1.651.75

Tarifa Cosac (Tarifa Alternativo 1.36 S./)


Finalmente resaltamos que las regresiones tanto lineal y no lineal realizadas no buscan validar la modelación sino aproximar por diferentes metodologías el impacto de la tarifa en la demanda (elasticidad tarifa-demanda). La tarifa es relativa del COSAC respecto a las alternativas de transporte público. Las distintas aproximaciones revelan elasticidades mayores que la unidad, lo cual indica un riesgo para los ingresos del sistema de adoptar tarifas relativas mayores y sustentan la recomendación formulada por el consultor. El modelo en sí mismo es una aproximación y las regresiones son una segunda aproximación por ello no se consideran útiles para validación de la demanda. De igual manera, no consideramos conveniente realizar extrapolaciones por fuera de los datos reportados. Las aproximaciones por regresión sólo son aplicables en el rango de datos de las variables independientes y dependientes. Ambos modelos reflejan de manera similar los resultados obtenidos en la modelación de Getinsa -Taryet, debido a que el R2 (estadístico de la bondad de ajuste) es similar en los dos ejercicios. Sin embargo, cada aproximación por regresión resulta en máximos distintos. El hecho que resaltamos es que, sin importar la aproximación que se adopte, el total del ingreso decrece para tarifa mayor a 1.36 S./ adulto en el COSAC, cuando la tarifa del sistema alternativo se mantiene en 1.36 S./. Entonces el valor de elasticidad que se adopte sólo es valido en el rango cercano a la demanda estimada. La conclusión del consultor, que se refiere exclusivamente al hecho de adoptar tarifas más altas, genera un riesgo de pérdida de demanda en un mercado competitivo. El consultor simplemente advierte del riesgo que evidencia n

Mile

s

INFORME FINAL

los datos disponibles y sugiere adoptar una tarifa meta para el Cosac menor o igual que observada en el corredor21.

Asimismo, el consultor realizó una validación de la demanda para distintos elementos, y considera que los supuestos realizados sobre los tiempos de viaje y de espera son adecuados. Sin embargo, se pone énfasis en el impacto de la tarifa sobre la demanda, debido a que los usuarios actuales del transporte público en Lima tienen como principal variable de decisión al transportarse la tarifa del transporte público. Las variaciones en los tiempos relativos están adecuadamente manejadas en la aproximación probabilística a la demanda 22.

2.4.2. Información Extractada del Estudio de Preferencias Declaradas por AATE con SOGELERG -CAL y MAYOR-CESEL (1998)

El estudio complementario de la Red del Metro de Lima incluyó la estimación de un modelo de selección modal Logit calibrado mediante encuestas de preferencias declaradas.

La especificación del modelo Logit binario es la

siguiente: Pi = e(Ui) / (e(Ui) + e(Uj))

Donde:

Pi : Probabilidad de Escogencia del Modo i Ui : Función de Utilidad del Modo i

La función de Utilidad especificada es lineal y considera el costo de viaje y los tiempos de caminata, transferencia, y a bordo del vehículo de la siguiente forma:

Ui = a0 + a1 Ci + a2 Tcami + a3 Ttransbi + a4

Tvehi Donde:

Ci : costo de la opción iTcami : tiempo de caminata de la opción i Transbi : tiempo de trasbordo de la opción i Tvehi: tiempo en el vehículo de la opción i a0 : constante específica del modo ia1, a2, a3, a4 : coeficientes del modelo

INFORME FINAL

21 Respuesta a la observación Nº 17 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.22 Respuesta a la observación Nº 18 relacionada a la estructura de demanda del Informe No 1.

INFORME FINAL

Los coeficientes estimados mediante el método de máxima verosimilitud a partir de 2,500 encuestas de preferencias declaradas son:

Cuadro 30: Resultados del modelo LOGIT

Motivo de Viaje en Transporte Público

ConstanteCosto (Soles)

Tiempo

de Caminata

Tiempo de Transferencia (minutos)

Tiempo en

elVehículoHogar-

Trabajo

-0.4087 -1.3640 -0.1924 -0.1808 -0.0354

Hogar- Estudio

-0.2439 -1.6130 -0.2232 -0.1383 -0.0442

Hogar- Compras

-0.3327 -1.9140 -0.3641 -0.1970 -0.0408

Hogar otros y No Basado en Hogar

-0.7450 -1.1418 -0.2109 -0.1349 -0.0503

Fuente: Informe Final Estudio de Demanda – Estudio Complementario de la Red del Metro deLima. AATE con SOGELERG-CAL Y MAYOR-CESEL, 1998

Conceptualmente la demanda del modo i esta

dada por: Di = VT * Pi

Donde:

VT: Viajes Totales en Transporte Público Pi : Probabilidad de Escogencia del Modo i

Por su parte la elasticidad precio de la demanda de transporte en el modo i esta dada por:

Elasticidad = dDi/dCi * Ci/Di

Elasticidad = VT * dPi/dCi * Ci/Di

Se puede mostrar que, para un modelo Logit con función de utilidad lineal, la derivada de la probabilidad respecto al costo es igual a:

dPi/dCi = 1/3 (dUi/dCi) = a1/3 (ver Anexo N°3)

INFORME FINAL

Así, la elasticidad precio de la demanda estaría

dada por: Elasticidad = VT * a1/3 * Ci/Di

Para efectos de este cálculo se adoptan los siguientes valores provenientes delmodelo de demanda:

Viajes Totales en Transporte Público (con trasbordos) VT = 11,242,568 Viajes en Ómnibus Di = 4,266,771Costo de Viaje en Ómnibus Ci = 0.86 S./

De acuerdo con lo anterior la elasticidad precio de la demanda para los distintos motivos de viaje sería:

Cuadro 31: Elasticidad precio de la demanda por propósitos de viaje

Motivo de Viaje en Transporte

Público Hogar-Trabajo

Coeficiente deCosto

-1.3640

Elasticidad

-1.030

Hogar-Estudio -1.6130 -1.218Hogar-Compras -1.9140 -1.446Hogar otros y No Basado en Hogar -1.1418 -0.862

Fuente: Informe Final Estudio de Demanda – Estudio Complementario de la Red delMetro de Lima. AATE con SOGELERG-CAL Y MAYOR-CESEL, 1998

Esta aproximación arroja valores de elasticidad precio de la demanda mayores a 1 para viajes basados en el hogar, y similares a los extractados directamente de la modelación de transporte de Getinsa -Taryet.

La aproximación conceptual realizada respecto a la aplicación del modelo Logit es débil, por lo cual los valores de elasticidad resultantes de este ejercicio deben considerarse sólo indicativos de una condición de demanda elástica. No se recomienda adoptar los valores resultantes de esta aproximación en el cálculo de variaciones de demanda y estimación de ingresos del COSAC 1.

INFORME FINAL

2.4.3. Análisis de Disponibilidad a Pagar

Los análisis presentados se basan en modelos de transporte que tienen en cuenta la combinación de costo y el tiempo de viaje como las variables para la selección de la alternativa de viaje. Existen otros elementos de decisión, cuya inc orporación en modelos matemáticos de selección o asignación es compleja. Como complemento a la validación realizada con base en los modelos, se presenta a continuación un análisis de la disponibilidad a pagar por transporte para distintos grupos poblacionales. Se debe observar que el transporte es una actividad derivada de las actividades de las familias (trabajo, estudio, recreación, etc.) y por tanto su consumo no tiene una demanda directa. La discusión en este capítulo se basa en el principio que la demanda de viajes es fija y existen alternativas para completar el viaje, además de existir varias alternativas de viaje (a pie, transporte informal, transporte formal tradicional y COSAC 1).

El gasto familiar en transporte público para los diferentes deciles de ingreso se presenta en el Cuadro 32. Se observa que el gasto familiar en transporte público crece con el nivel de ingreso. Por su parte la participación en el gasto familiar es menor en los deciles 1, 2, 9 y 10. En los deciles bajos esto puede ser el resultado de una baja participación en el mercado laboral y a la imposibilidad de efectuar gasto en transporte por no-disponibilidad de recursos. En los deciles altos esto se debe a la disponibilidad de modos alternos de transporte (vehículo particular) y a que el nivel de gastos en otros usos se incrementa más que proporcionalmente respecto al transporte público.

Cuadro 32: Gasto familiar en transporte público en Lima Metropolitana

DecilIngreso familiar

mensual /1

Gasto familiar mensual /1

Gasto familiar en transporte público /1

Gasto familiar en transporte

públicoUS$ US$ US$ % Gasto total

1 87 181 11 6%2 177 215 16 7%3 245 266 23 9%4 308 291 24 8%5 379 338 29 9%6 478 374 31 8%7 602 440 36 8%8 791 531 39 7%9 1176 711 43 6%

10 3030 1213 41 3%

/1 Ingresos y gastos mensuales obtenidos a partir de variables anuales deflactadas

INFORME FINAL

Fuente: INEI, Encuesta Nacional de Hogares 2003. Elaboración: Macroconsult- BAH

INFORME FINAL

El cuadro 33 presenta una estimación del monto promedio pagado por viaje en transporte público a partir de la información de la encuesta de hogares. Se observa que el monto promedio está alrededor de 1 S./, con promedios inferiores para decil 1 y 2 y una tendencia creciente hasta 1.25 en el decil 10. La práctica de negociar la tarifa y el mayor uso de modos informales en periferia puede ser la explicación a la variación entre deciles.

Cuadro 33: Uso del transporte público en Lima Metropolitana

DecilViajes

semanales por familia /1

Viajes pagados por

familia /1

Monto promedio

pagado por viaje

Número % S/.

1 9.2 9.2 0.972 12.3 12.3 0.983 18.5 18.3 1.024 18.7 18.4 1.035 23.4 23.3 1.016 25.2 25.0 1.047 30.1 29.9 1.018 30.3 30.1 1.079 34.5 34.4 1.0910 29.9 29.7 1.25

/1 Considera sólo a los miembros del hogar mayores de 14 años


La exclusión de las personas de menores ingresos se evidencia en la distribución de gasto en transporte (Cuadro 34), mientras en los deciles 1 y 2 el 25% y 17% no gasta en transporte público en los deciles 3 a 9, la proporción de familias que no gasta en transporte público se mantiene en un rango entre 3% y 8%. Para estos grupos de ingreso la mayor proporción de familias se ubican entre 5% y 10% de gasto en transporte público como proporción del gasto total. Este análisis evidencia distintos patrones de consumo de transporte público entre familias de distintos deciles.

INFORME FINAL

Cuadro 34: Gasto en transporte como proporción del gasto total en Lima Metropolitana

Decil0% (no gasta)

De 0% a 5%De 5% a

10%De 10% a

15%De 15% a

20%De 20% a

25%Más de

25%Total de familias

1 25% 26% 22% 12% 8% 2% 4% 100%2 17% 23% 32% 16% 7% 4% 2% 100%3 6% 20% 36% 22% 11% 5% 1% 100%4 8% 22% 33% 23% 10% 2% 2% 100%5 5% 25% 33% 20% 11% 4% 2% 100%6 4% 25% 33% 28% 7% 2% 2% 100%7 7% 19% 41% 20% 9% 4% 0% 100%8 3% 31% 38% 18% 7% 2% 1% 100%9 8% 32% 34% 19% 6% 1% 1% 100%

10 14% 52% 21% 10% 2% 0% 1% 100%


La distribución del gasto familiar entre distintos tipos de bienes y servicios se presenta en el Cuadro 35. Se observa que la mayor proporción de gasto se aplica en alimentos y vivienda, y un incremento importante en la participación de gastos flexibles (e.g. esparcimiento y diversión) con el incremento del gasto. El gasto en alimentos que en decil 1 representa casi la mitad del gasto, es sólo de una quinta parte en decil 10. El gasto de vivienda tiene una tendencia similar.

Cuadro 35: Distribución del gasto familiar mensual según principales grupos de gasto por deciles de ingreso en Lima Metropolitana

Decil AlimentosVestido y Calzado

Alquiler vivienda, combustible, etc

Muebles y enseres,

mantenimiento de vivienda

SaludTransportes y

comunicacionesEsparcimiento,

diversionOtros bienes y

serviciosTotal

1 49% 3% 20% 4% 6% 6% 5% 6% 100%2 50% 4% 18% 4% 7% 5% 7% 6% 100%3 51% 4% 15% 4% 5% 7% 7% 6% 100%4 49% 5% 16% 4% 8% 6% 8% 6% 100%5 45% 4% 15% 4% 6% 11% 9% 6% 100%6 42% 6% 15% 4% 6% 9% 11% 7% 100%7 40% 4% 14% 5% 8% 11% 13% 6% 100%8 35% 4% 15% 4% 8% 11% 16% 6% 100%9 30% 4% 13% 7% 7% 18% 16% 5% 100%

10 21% 3% 17% 8% 7% 19% 20% 5% 100%

Fuente: INEI, Encuesta Nacioanl de Hogares 2003


Por su parte el cuadro 36 muestra el efecto eventual de un incremento de 15% en gasto en transporte (del orden de 15 céntimos por viaje para los primeros deciles) implica en distintos grupos de gasto familiar considerados flexibles. Se observa que este incremento afecta más que proporcionalmente la participación de los otros grupos de gasto. Para los deciles inferiores implica reducciones del doble en la participación de los gastos de muebles y vestido y calzado.

INFORME FINAL

Cuadro 36: Impacto de un incremento de 15% del gasto en transporte público en Lima Metropolitana

DecilMuebles y enseres,

mantenimiento de vivienda

Vestido y Calzado SaludEsparcimiento,

diversion

1 -28% -33% -17% -21%2 -35% -37% -21% -19%3 -40% -41% -32% -23%4 -44% -34% -20% -20%5 -43% -40% -26% -18%6 -38% -28% -26% -14%7 -32% -37% -20% -12%8 -31% -33% -18% -8%9 -16% -28% -17% -7%10 -7% -19% -8% -3%

Nota: Se asume que el incremento del gasto en transporte afecta a un solo grupo de gasto.


Del análisis anterior se puede confirmar la relativa alta elasticidad de la demanda - precio de transporte, especialmente para los estratos más bajos. Los usuarios potenciales del COSAC 1, pertenecen principalmente a hogares en los deciles intermedios y bajos (2 a 5, predominantemente 4). Se observa que su nivel de gasto con cierto nivel de flexibilidad es relativamente bajo. La suma de muebles y enseres, vestido y calzado, salud y esparcimiento y diversión es de 16% en decil 3. Un 15% de aumento en el transporte elimina la posibilidad de dedicar ingresos a estos usos y genera presión sobre grupos de gasto con menor flexibilidad. Así los usuarios tendrán poca disponibilidad a pagar por valores adicionales al transporte (velocidad, comodidad, seguridad, confort) y buscarán alternativas de costo y calidad menor.

2.4.4. Conclusión y Recomendación

Los análisis presentados muestran que existe una importante sensibilidad de la demanda al precio relativo del COSAC 1 respecto al resto del transporte público. Esto refleja el bajo ingreso relativo promedio de los usuarios del corredor.

La disponibilidad a pagar es baja como consecuencia de ingresos bajos y altos compromisos de los mismos en usos inflexibles (vivienda, educación, alimentación).

Se recomienda adoptar una tarifa meta del sistema igual o menor a la tarifa promedio del transporte público en el corredor observada, equivalente a 1.36 S./. (adultos)

INFORME FINAL

En la medida que el mercado de transporte público es altamente flexible en cuanto a los precios por el servicio esta estrategia reduce la percepción de riesgo de los inversionistas respecto a los niveles de demanda e ingresos del sistema.

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CONCLUSIONES

El potencial de demanda del sistema integrado de transporte público de Lima Metropolitana es elevado. La ciudad tiene una amplia población, en crecimiento. Esta población es predominantemente joven y de bajos ingresos. La población de bajos ingresos reside en su mayor parte en la periferia de Lima, particularmente en el cono norte.

La participación de los viajes en transporte público es importante, en especial los para los propósitos recurrentes de volver a casa, ir a trabajo y al centro de estudios. El número de viajes en transporte público aumentó sustancialmente entre 1989 y 2004, sin embargo su participación en el total de viajes ha disminuido. Esta reducción puede ser explicar por el aumento en la tasa de motorización privada y al deterioro de las condiciones de viaje de transporte público.

La demanda de viajes en transporte público observada en las vías que conformarán el COSAC 1 es alta, sobre todo de la zona norte. La demanda observada de hora punta por sentido del corredor se encuentran en el rango de alto de la demanda hora punta observada en corredores de transporte público de distintos países de América Latina. De acuerdo con los aforos disponibles y estimados de rotación de demanda, se estima que el corredor cuenta con una demanda potencial máxima del orden de un millón de pasajeros día, incluyendo viajes con origen o destino fuera del área de influencia del proyecto.

De información de campo recogida en forma expresa para este estudio, se tiene que el 57.7% de los viajes observados en el corredor tiene origen y destino en distritos del área de influencia del proyecto. Los distritos más importantes por generación y atracción de viajes son Comas y el Cercado de Lima.

La información de campo también indica que la proporción de usuarios con pago adulto es 80%, 15% paga pasaje de estudiantes universitarios o de institutos y 4% de escolares. El costo de viaje promedio para un adulto es S./1.36 con una desviación estándar de S./.0.49 para los casos con origen y destino en distritos dentro de la zona de influencia. Los estudiantes pagan 71% y los escolares 39% de la tarifa promedio de adulto. La tarifa ponderada resultante es 1.23 S./ (90% de la tarifa media de adulto). Los usuarios del corredor son preponderantemente de género masculino (de cada 10 personas 6 son hombres y el resto mujeres) jóvenes (el 61% tiene menos de 34 años) y de bajos ingresos (con un ingreso familiar promedio inferior a los US$ 326 mensual).

Los usuarios son relativamente cautivos al sistema; el 80% de las personas utilizan el corredor entre 7 y 5 veces a la semana. La mayor parte de los usuarios (81%) usa un solo vehículo para completar su

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recorrido. Las personas caminan en promedio

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entre 4 y 5 cuadras, y la mayoría (67% de los usuarios) se demora entre 30 minutos y una hora en su recorrido.

Los usuarios consideran que la calidad del servicio de transporte público es desfavorable, en especial por el cuidado y atención de los conductores y cobradores. Las tarifas son consideradas entre regulares y altas. El servicio de transporte prestado por las combis es la que peor calificación obtiene. La seguridad en los paraderos preocupa a los usuarios más que el estado de los mismos.

La estimación de demanda de viajes usada para el diseño del COSAC 1 utiliza métodos generalmente aceptados y cuenta con un modelo adecuadamente ajustado a las observaciones (2001). El modelo calibrado tiende a sobreestimar el efecto de reducciones en tiempo de viaje y subestimar el efecto de transbordos y caminatas. Sin embargo, la modelación no considera atracción de viajes de otros modos y generación de nuevos viajes gracias a las nuevas condiciones de movilidad. Los valores resultantes de la modelación son aceptables, aunque con nivel de riesgo. Cambios en la ciudad entre la estimación y la puesta en marcha y errores propios de la toma de información de soporte y de la modelación (especificación y estimación de parámetros) generan incertidumbre.

La experiencia mundial en estimación de demanda demuestra una tendencia a sobreestimar la demanda en etapa de preparación. Se considera necesario incorporar la incertidumbre inherente a la estimación de demanda en la modelación financiera y en el diseño de la concesión.

Se espera que por lo menos el 60% de la demanda observada se mantenga en el corredor una vez implantado el COSAC 1 – Demanda que corresponde a viajes a orígenes y destinos en distritos en la zona de influencia directa del proyecto. Se considera conveniente modelar la demanda adoptando la cifra estimada de 713,000 pasajeros por día como valor medio de la demanda, con una distribución de probabilidad normal con desviación estándar de 66,000 pasajeros por día.

En cuanto a la estacionalidad se estima que la equivalencia promedio de los sábados está en un rango entre 83% y 105% de un día laboral típico, mientras que los domingos y feriados está entre 63% y 83%. El factor de expansión para transformar datos diarios en valores anuales está entre 333.22 y 356.19 días, reflejando niveles de estacionalidad muy moderados respecto a otras ciudades latinoamericanas.

El análisis de sensibilidad de la demanda muestra una importante sensibilidad de la demanda al precio relativo del COSAC 1 respecto al resto del transporte público. Esto refleja el bajo ingreso relativo promedio

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de los usuarios del corredor. La disponibilidad a pagar es baja como consecuencia de ingresos bajos y altos

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compromisos de los mismos en usos inflexibles (vivienda, educación, alimentación). Se recomienda adoptar una tarifa meta del sistema igual o menor a la tarifa promedio del transporte público observada en el corredor, equivalente a1.36 S./ (Adulto). En la medida que el mercado de transporte público es altamente flexible en cuanto a los precios por el servicio esta estrategia reduce la percepción de riesgo de los inversionistas respecto a los niveles de demanda e ingresos del sistema.

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ANEXOS

Anexo 1

Validación del factor de expansión

El presente análisis busca validar los resultados obtenidos del factor de expansión estimado.

Una de las principales limitaciones en el análisis de la relación entre la demanda anual y el día laboral típico fue que ambas fuentes de información utilizadas para la estimación del factor de expansión23, sólo consideraban aforos de vehículos y pasajeros para un determinado año24. De otro lado, el aforo anual de vehículos en el peaje de circunvalación, en un primer nivel, solo nos permitía obtener el factor de expansión de un día cualquiera del año, mas no de un día laboral promedio.

A fin de aprovechar la información mensual del aforo de vehículos de EMAPE, entre los años 1998 y 2003, se procedió a estimar el equivalente de tránsito vehicular en un día laboral promedio. Para tales casos, se identificó el acumulado de transporte público que experimentaron los meses típicos de Abril, Mayo, Junio, Setiembre, Octubre y Noviembre.

Cuadro 37: Demanda equivalente

Año Demanda Anual Demanda de meses Tipicos

1998 5,390,098 2,752,0041999 6,016,122 3,015,964

2000 6,307,252 3,139,027

2001 6,509,019 3,261,590

2002 6,519,512 3,250,9852003 6,209,205 3,078,950


Cabe mencionar que la demanda de los meses típicos observada incluye el tránsito de vehículos en sábados, domingos y feriados lo que la simple división entre la demanda de meses típicos y los días que concentran los mismos (182) no representa óptimamente el equivalente a un día laboral promedio.

23 El factor de expansión se define como:

FE Demanda anual de pasajeros o vehículos

Demanda del día Típico

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24 El aforo diario de vehículos de EMAPE en el peaje de circunvalación solo consideró el año 2003, mientras que el aforo de pasajeros de Protransporte recopiló información de día laboral, de un sábado y un domingo en diferentes tramos, como el promedio entre los años 1999,2001 y 2002

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La primera parte del análisis se focaliza entonces en extraer la proporción de la demanda que corresponde a los días especiales del total experimentado en los meses típicos.

El análisis diario de vehículos durante el 2003 nos permitió establecer la equivalencia de los días especiales con respecto al día laboral promedio, encontrándose estos en un rango mínimo y máximo como se muestra en el cuadro a continuación.

Cuadro 38: Días especiales

Dias EspecialesEMAPE

Mínimo Promedio Máximo

Sabados 91% 105% 113%Domingos 69% 80% 88%Feriado 61% 73% 85%


El total de días no laborables concentra alrededor del 30% del total de los meses típicos, los cuales se distribuyen de la siguiente forma:

Cuadro 39: Días, sábados, domingos y feriados típicos

Año Dias útiles típicos Sábados Típicos Domingos Típicos Feriados Típicos

1998 124 26 26 61999 126 26 26 4

2000 125 26 26 5

2001 123 25 26 8

2002 125 26 25 62003 125 26 26 5Fuente: Booz Allen Hamilton – Macroconsult.

Asumiendo la demanda promedio de un día cualquiera como la división entre el total movilizado durante los días típicos y el total de días acumulados en los mismos, se procede a calcular la demanda de los días no laborables, tomando en cuenta los distintos escenarios de la equivalencia máxima, promedio y mínima de los días especiales.

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Cuadro 40: Demanda diaria promedio

Año Demanda diaria promedio

1998 15,1211999 16,571

2000 17,247

2001 17,921

2002 17,8632003 16,917


Asumiendo los puntos máximos de las relaciones de los días especiales con el día típico, el factor de expansión para cada año se encuentra entre 355 y 366 días.

Cuadro 41: Factor de expansión (escenario superior)

AñoDemanda Sábados

Demanda Domingos

Demanda Feriados

Demanda No Laboral

Demanda Laboral

Día TípícoFactor de Expansión

1998 444,252 345,966 77,117 867,335 1,884,669 15,199 3551999 486,863 379,150 56,342 922,355 2,093,609 16,616 362

2000 506,729 394,621 73,301 974,651 2,164,376 17,315 364

2001 506,263 410,028 121,862 1,038,153 2,223,437 18,077 360

2002 524,802 392,976 91,099 1,008,877 2,242,108 17,937 3632003 497,031 387,068 71,899 955,997 2,122,953 16,984 366


La columna de la demanda no laboral se define como la suma de la demanda de sábados, domingo y feriados estimados. Posteriormente, se proyecta la demanda laboral mediante la diferencia entre la demanda total de los meses típicos y el tránsito calculado para los días no laborables, obteniendo la demanda total de días útiles de cada año. Asimismo, el día típico laboral no es más que la división entre el total del tránsito de vehículos en los meses típicos sobre el número de días laborables experimentados en dichos meses. Por último el factor de expansión es la relación del total de la demanda anual sobre el día típico estimado, que para un escenario “máximo” el promedio entre 1998 y 2003 es 362 días.

Los resultados, considerado la equivalencia promedio de los días especiales, se aprecian en el cuadro a continuación:

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Cuadro 42: Factor de expansión (escenario promedio)


Demanda Domingos

Demanda Feriados

Demanda No Laboral

Demanda Laboral


1998 412,801 314,515 66,230 793,545 1,958,459 15,794 3411999 452,395 344,682 48,388 845,464 2,170,500 17,226 3492000 470,854 358,746 62,953 892,553 2,246,474 17,972 351

2001 470,422 372,753 104,658 947,832 2,313,758 18,811 346

2002 487,648 357,251 78,238 923,137 2,327,848 18,623 3502003 461,843 351,880 61,748 875,471 2,203,479 17,628 352


Siguiendo la misma metodología que en el caso anterior, el factor de expansión en un escenario “promedio” se encuentra entre los 341 y 352 días al año, lo que en término medio significa 348 jornadas laborables.

Por último, bajo el escenario “inferior” de las equivalencias de los días especiales, el factor de expansión se localiza entre los 323 y 334 días, lo que representa un promedio anual de 330 jornadas.

Cuadro 43: Factor de expansión (escenario inferior)


Demanda Domingos

Demanda Feriados

Demanda No Laboral

Demanda Laboral


1998 357,761 271,269 55,342 684,372 2,067,632 16,674 3231999 392,075 297,288 40,434 729,797 2,286,167 18,144 332

2000 408,074 309,418 52,605 770,096 2,368,931 18,951 333

2001 407,699 321,500 87,454 816,652 2,444,938 19,878 327

2002 422,628 308,129 65,377 796,134 2,454,851 19,639 3322003 400,264 303,497 51,598 755,358 2,323,592 18,589 334

Fuente: Booz Allen Hamilton – Macroconsult

En conclusión, el análisis realizado bajo la información anual del tránsito de vehículos de transporte público presenta una leve estacionalidad, en el cual el factor de expansión proyectado es similar al encontrado bajo los análisis de estacionalidad diaria (el cual se ubica entre 333 y 356 días).

Normal TrafficAdjusted series (additive method)Adjusted Traficc (multiplicative method)

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Anexo N° 2

Estacionalidad

mensual

Existen varios métodos de para desestacionalizar una serie, en particular losmétodos más conocidos son los siguientes: Census X12 y X11 de la U.S. Census Bureau, Tramo/Seats (Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observation, and Outliers / Signal Extraction in Arima Time Series) desarrollado por Victor Gómez y Agustín Maravall, y finalmente están los Métodos de Promedios Móviles tanto aditivo como multiplicativo (Ratio to moving average – multiplicative y Difference from moving average – additive).

Según la experiencia, la mayoría de estás técnicas arrojan resultados muy parecidos en cuanto al grado de ajuste estacional de la serie, es por esta razón que se puede escoger cualquiera de los métodos arriba mencionados. Para fines explicativos, escogimos hacer el análisis de estacionalidad con la metodología de promedios móviles en sus dos formas tanto el aditivo como el multiplicativo.

El análisis de estacionalidad se realiza con la metodología de promedios móviles en sus dos formas tanto el aditivo como el multiplicativo.

Los resultados de desestacionalización de la serie de tráfico de ambas métodos de promedios móviles son similares. Esto se puede apreciar en el siguiente gráfico, donde se muestra que las serie de tráfico de vehículos públicos normal exhibe claramente estacionalidad marcada en los meses de febrero y diciembre de cada año, mientras que las series ajustadas, después de la desestacionalización son más suaves, reflejando de está manera el componente tendencial subyacente de la serie original de tráfico.

Gráfico 34: Series de tráfico normal y desestacionalizados

650000

600000

550000

500000

450000

400000

350000

Trá

fico

de

veh

icu

los

INFORME FINAL

300000


Fe

b- 98

Abr

-

98

Jun

-98

Ago

-98

Oct

-98

Dic

-

98

Feb

-99

Abr

-

99

Jun

-99

Ago

-99

Oct

-99

Dic

-

99

Feb

-00

Abr

-

00

Jun

-00

Ago

-00

Oct

-00

Dic

-

Multiplicative MethodAdditive MethodNormal

INFORME FINAL

Asimismo, se puede apreciar el ajuste de las series de días equivalentes cuando son obtenidas a partir de las series desestacionalizadas del tráfico de vehículos públicos. Las series ajustadas son, al igual que en el caso anterior, obtenidas de por las metodologías de promedios móviles.

Gráfico 35: Serie de días normales y días equivalentes32

30

28

26

24

22

20


Uno de los resultados más importantes del análisis de estacionalidad, es el factor de estacionalidad obtenido para cada mes del año. De acuerdo a la metodología de los promedios móviles, éstas asumen que el factor de estacionalidad de cada mes del año es igual para todo los años analizados o periodos analizados, la cual es una característica propia de la metodología. Supuesto que puede variar si se aplican otras metodologías que consideran que este factor estacional de cada mes es variable en años diferentes.

Di

Fe

b

-98

Abr

-

98

Jun

-

98

Ago

-

98

Oct

-

98

Dic

-

98

Fe

b-

99

Abr

-

99

Jun

-

99

Ago

-

99

Oct

-

99

Dic

-

99

Fe

b-

00

Abr

-

00

Jun

-

00

Ago

-

00

Oct

-

00

Dic

-

00

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Anexo N° 3

Modelo LogitAsumiendo que el modo i representa la opción B se procede con el cálculo de la derivada de la probabilidad de ocurrencia de la opción B respecto al costo. Se define la siguiente función de utilidad lineal:

U (T ) a0 a1C(T ) a2T (T )

Se especifica la utilidad respecto a una opción B.

U (B) a1C (B) a2T (B)

Se define la función de probabilidad del modelo Logit.

Pr (B) eU (B)

eU (T ) eU (

B)

Se procede con las operaciones:

[(eU ( B) U ( B))(eU (T ) eU (B ) ) (eU (T ) U (T )

eU ( B ) U ( B))eU (B ) ]Pr ( B)

C( B)

C( B) C(

B) (eU (T ) eU ( B ) ) 2

C (B)

[eU ( B) (eU (T ) U ( B) eU (B ) U (B)

) eU (B ) (eu (T ) U (T ) ) eU ( B ) U ( B)

]Pr ( B)

C ( B ) C ( B ) C ( B ) C ( B ) C( B) (eU (T ) eU ( B) ) 2

eU ( B ) (eU (T ) ( U ( B )

U ( T )

))Pr ( B)

C ( B ) C ( B )

C( B) (eU (T ) eU ( B) ) 2

(eU ( B ) eU ( T ) ) U ( B )

Pr (B) C ( B )

C(B) e 2U (T ) 2eU ( T ) eU ( B ) e 2U ( B )

Pr (B) U ( B ) / C ( B )

C(B) eU (T )U ( B) 2 eU ( B) U (T )

Pr ( B) 1 U ( B )

C(B) 3 C(B)

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Pr (B)

1 aC(B) 3

1

capitulo ii - estructura de la demanda

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