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Valor de la Información Pre-Posterior Bayesiana para Mejorar el Análisis del Costo del Ciclo de Vida de las Inversiones en Carreteras

Autores: Alfasi, Baraa A.; Khan, Ata M.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Valor de la Información Pre-Posterior Bayesiana para Mejorar el Análisis del Costo del Ciclo de Vida de las Inversiones en Carreteras


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Civil y Estructural

Palabras clave

Evaluación de riesgos
Costo del ciclo de vida
Inversiones en carreteras
Incertidumbre
Información bayesiana pre-posterior
Alternativas de inversión

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La evaluación del riesgo en las estimaciones de costos y beneficios del ciclo de vida de las inversiones en carreteras es recomendada por organizaciones importantes como el Banco Mundial y la Administración Federal de Carreteras de EE. UU. Esta tarea desafiante necesita apoyo metodológico. Las alternativas de inversión mutuamente excluyentes pueden diferir en términos de los costos de construcción, mantenimiento, rehabilitación y valor al final de su vida útil. Debido a muchos factores causales y la larga vida de la infraestructura vial, estos elementos no pueden ser estimados con certeza. Para ir más allá del estudio de las fuentes de incertidumbre, se necesita un método para verificar la viabilidad económica de adquirir información adicional para obtener una comprensión más profunda. Este documento informa sobre la investigación del valor de la información bayesiana pre-posterior para refinar el análisis de costos del ciclo de vida de costos y beneficios inciertos para evaluar alternativas de inversión en carreteras. Las aplicaciones de ejemplo demuestran cómo se puede aplicar el análisis bayesiano pre-posterior para verificar la viabilidad de obtener nueva información para mejorar el análisis de costos del ciclo de vida de las inversiones en carreteras. El valor de la información bayesiana pre-posterior se ilustra para reducir el riesgo. Además, dependiendo de las especificidades de los estados inciertos, se puede investigar un cambio en la elección de la alternativa de inversión para su implementación. El producto de esta investigación puede potencialmente mejorar la planificación y las prácticas de gestión de la infraestructura vial.

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