[spa] Los modelos de precios hedónicos constituyen uno
de los métodos más extendidos a la hora de realizar
ejercicios de valoración ambiental. Sin embargo,
investigación previa ha identificado algunas
limitaciones importantes en su aplicación: falta de
flexibilidad en la definición de su forma funcional y
falta de robustez en cuanto a su interpretación
causal. Este trabajo propone la aplicación de
algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine
Learning) para superar estas limitaciones y así
proveer de estimadores más robustos referentes a la
disposición marginal a pagar (MWTP por sus siglas
en inglés) de los individuos por bienes ambientales
de interés.
[eng] Hedonic pricing models are one of the most
widespread methods for conducting environmental
valuation exercises. However, previous research has
identified some important limitations in its
application: lack of flexibility in the definition of its
functional form and lack of robustness in terms of its
causal interpretation. This work proposes the
application of Machine Learning algorithms to
overcome these limitations and, thus, to provide
more robust estimators regarding the marginal
willingness to pay (MWTP) of individuals for
environmental goods of interest.