Eingliederung der Datenerhebung in das Flussdiagramm einer ökonometrischen Untersuchung

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1 Eingliederung der Datenerhebung in das Flussdiagramm einer ökonometrischen Untersuchung Formulierung der Ziele Literatur, vergangene Ergebnisse Festlegung des Untersuchungsdesigns Endogene Variable Exogene Variable Modell Stichprobendesign Erhebung der Daten Mess gleichungen Parameterschätzung Konfidenzintervalle und Hypothesentests der Parameterwerte signifikant? N J Ergebnisse

2 Ablaufdiagramm einer verkehrsökonometrischen Datenerhebung Definition der Grundgesamtheit Definition der Ziehungsgrundlage Definition der Merkmale (endogene und exogene Variable) räumliche, zeitliche und sachliche Abgrenzung Endogene Variable Exogene Variable Modell Erhebungs Instru ment Pre Test Ziehungsmethode: Vollerhebung oder Stichprobe mit Auswahlregel Erhebungsform: automatisch, schriftlich, telefonisch, persönlich Erhebungsmethodik: Querschnitt/Längsschnitt, Panel Datenart: Verkehrsflussdaten/Mobilitätsdaten Durchführung Datenkategorien bezüglich der Zeit- und Merkmalsträgerdimension

3 Mehrere Querschnitte => Trend Design Zeitreihe Paneldaten Merkmale Querschnitts daten Zeit Merkmalsträger

4 Verkehrsflussdaten am Beispiel der A5-Frankfurt 2 Fluss (Fz/h/Spur) V (km/h) t (h) V (km/h) t (h) t (h) (rechts ist ein Ausschnitt zu sehen)

5

6

7 WEGE- FRAGEBOGEN Laufende Nummer der Person Wochentag (Stichtag) An diesem Tag nicht weggegangen, weil: (Bitte Grund angeben!) Ausgangspunkt des ersten Weges: Wohnung Anderer und zwar: (Straße, Nummer) (PLZ) (Ort) Um wieviel Uhr haben Sie diesen Weg begonnen? Zu welchem ZWECK haben Sie diesen Weg unternommen? Welche VERKEHRS- MITTEL haben Sie auf diesem Weg genutzt? (Bitte alle genutzten Verkehrsmittel angeben) Mit welchem dieser Verkehrsmittel haben Sie den längsten Teilweg zurückgelegt? (bitte Nummer des Verkehrsmittels ERSTER WEG BEGINN (Uhrzeit) ZWECK zur Arbeit Kindereinrichtung Schule/Ausbildung dienstlich/geschäftl. Einkauf private Erledigung (Bank, Arzt, Dienstleistungen...) Freizeitaktivität. zu Fuß 2. Fahrrad 3. Moped, Motorrad 8. Bus 9. Straßenbahn. U-Bahn : Holen/Bringen v. Personen nach Hause sonstiges, und zwar: VERKEHRSMITTEL PKW als Fahrer 4.im Haushalts- PKW 5.im anderen PKW PKW als Mitfahrer 6.im Haushalts- PKW 7.anderen PKW. S-Bahn, Nahverkehrszug 2. Fernzug 3. Anderes und zwar ZWEITER WEG BEGINN (Uhrzeit) ZWECK zur Arbeit Kindereinrichtung Schule/Ausbildung dienstlich/geschäftl. Einkauf private Erledigung (Bank, Arzt, Dienstleistungen...) Freizeitaktivität Holen/Bringen v. Personen nach Hause sonstiges, und zwar: VERKEHRSMITTEL. zu Fuß 2. Fahrrad 3. Moped, Motorrad PKW als Fahrer 4.im Haushalts- PKW 5.im anderen PKW PKW als Mitfahrer 6.im Haushalts- PKW 7.anderen PKW 8. Bus 9. Straßenbahn. U-Bahn. S-Bahn, Nahverkehrszug 2. Fernzug 3. Anderes und zwar : DRITTER WEG BEGINN (Uhrzeit) ZWECK zur Arbeit Kindereinrichtung Schule/Ausbildung dienstlich/geschäftl. Einkauf private Erledigung (Bank, Arzt, Dienstleistungen...) Freizeitaktivität Holen/Bringen v. Personen nach Hause sonstiges, und zwar: VERKEHRSMITTEL. zu Fuß 2. Fahrrad 3. Moped, Motorrad PKW als Fahrer 4.im Haushalts- PKW 5.im anderen PKW PKW als Mitfahrer 6.im Haushalts- PKW 7.anderen PKW 8. Bus 9. Straßenbahn. U-Bahn. S-Bahn, Nahverkehrszug 2. Fernzug 3. Anderes und zwar : Die weiteren Wege dieses Tages bitte auf der Rückseite eintragen!

8 Stated-Choice: Umfragewerte und Voraussage des Logit-Modells Hypoth. Situation Altern. : Fuß/Rad Altern. 2: ÖPNV Wahl h Wahl h 2 Logit: Logit: (h ) pred (h ) pred 3min 3min + e min 4 min + e min 5 min + e min 6min + e min 3 min + e min 3 min + 2 e min 3min + 3e min 3 min + e min 3 min + e Umfrage im Juni 29 unter den Hörern. Dargestellt sind die sieben abgefragten hypothetischen Situationen.

9 Stated-Choice: Veranschaulichung der Modellgüte 8 Zahl der Fuß und Radnutzer Choice Set Daten Modell Modellierung: Binäres Logit-Modell, deterministische Nutzenfunktion V ki = (β +β T )δ k +(β 2 T 2 +β 3 K 2 )δ k2 ML-Schätzung: ˆβ =.84, ˆβ =.296, ˆβ 2 =.227, ˆβ 3 =.88.

10 Stated-Choice: Weitere Modellvorhersagen vs. Daten Abhängigkeit von den komplexen Reisezeiten 3 2 Logit Modell Umfrage 2 Logit Modell Umfrage ln(p Fuß,Rad / P ÖV ) 2 3 ln(p Fuß,Rad / P ÖV ) T ÖV (min) T Fuß,Rad (min) 3 2 Logit Modell Umfrage Abhängigkeit von den ÖPNV-Kosten ln(p Fuß,Rad / P ÖV ) C ÖV (Euro)

11 Isolinien konstanter Entscheidungsanteile 5 4 T Fuß,Rad (min) 3 2 % Fuß,Rad 3% Fuß,Rad 5% Fuß,Rad 7% Fuß,Rad 9% Fuß,Rad 5% Fuß,Rad, 2 Euro ÖV Kosten T ÖV (min) Vorhersage gemäß dem auf die Umfrageergebnisse kalibrierten Logit-Modell

12 Korrelationsmatrix der Fehler der Parameterschätzer L(.,.) β β β 2 β β (Zeit Sensitivität Fuß/Rad) β (Globale bevorzugung Fuß/Rad vs. ÖV) β 2 β 2 (Zeit Sensitivität ÖV)(Zeit Sensitivität ÖV) β (Globale bevorzugung Fuß/Rad vs. ÖV) β 2 (Zeit Sensitivität ÖV) β (Zeit Sensitivität Fuß/Rad) β 3 β 3 (Geld Sensitivität ÖV) β (Globale bevorzugung Fuß/Rad vs. ÖV) β 3 (Geld Sensitivität ÖV) β (Zeit Sensitivität Fuß/Rad) β 3 (Geld Sensitivität ÖV) β 2 (Zeit Sensitivität ÖV)

13 Reduziertes Modell: Kalibrierung und Modellgüte Zahl der Fuß und Radnutzer Choice Set Daten Modell Komplexe Reisezeitdifferenz T Fuß,Rad T ÖV (min) (Grenz )kosten C (Euro) % Fuß,Rad 3% Fuß,Rad 5% Fuß,Rad 7% Fuß,Rad 9% Fuß,Rad Reduziertes Modell: V ki = β δ k +β T k +β 2 K 2 δ k2 ML-Schätzung: ˆβ = 2.68, ˆβ 2 =.24, ˆβ 3 =.76.

14 Reduziertes Modell: Korrelationsmatrix der Parameterschätzer L(.,.) β β β β (Zeit Sensitivität alle Modi) β (Globale bevorzugung Fuß/Rad vs. ÖV) β 2 β 2 (Geld Sensitivität ÖV) β (Globale bevorzugung Fuß/Rad vs. ÖV) β 2 (Geld Sensitivität ÖV) β (Zeit Sensitivität alle Modi)

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