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Software per la stima della domanda di Car Sharing Eva Valeri, Romeo Danielis Unità di Ricerca – Area Economica Trieste, 08-07-2013.

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1 Software per la stima della domanda di Car Sharing Eva Valeri, Romeo Danielis Unità di Ricerca – Area Economica Trieste,

2 Agenda Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche. Software per la stima della domanda di adesione al Car Sharing.

3 Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche: il carsharing come strumento per qualificare lofferta turistica

4 Motivazione Migliore accessibilità delle mete turistiche; Flessibilità ed economicità per i turisti «senza auto al seguito»; Qualità ambientale in aree sensibili con auto a basso o zero impatto ambientale (zero inquinamento e minimo rumore con auto elettriche); Maggiore attrattività turistica dellarea.

5 Struttura e applicazione del modello di simulazione

6 Input

7 Output

8 Software per la stima della domanda di adesione o meno al Car Sharing: utilizzo unauto di proprietà o, in alternativa, scelgo il car sharing

9 Motivazione Mi conviene possedere e utilizzare unautomobile privata o usufruire dei mezzi alternativi di trasporto (tpl, car sharing, bici, taxi, a piedi)? – Valutazione della convenienza economica nel possedere unautomobile o, in alternativa, nell'utilizzare altre modalità di trasporto sulla base delle proprie esigenze di mobilità.

10 Struttura Automobile di proprietà Mezzi di trasporto alternativi: Bus Taxi Car Sharing Piedi Bici Dimostrazione DSS in excel

11 Conclusioni I Decision Support Software presentati possono costituire validi strumenti sia per lindividuo sia per il policy maker: Software per la stima della domanda di Car Sharing nelle aree urbane e turistiche. Software per la stima della domanda di adesione al Car Sharing. Potenziare ulteriormente questi strumenti: Per esempio: con riferimento al primo DSS, il modello simulativo potrebbe essere perfezionato: Aggiungendo variabili quantitative e qualitative (valutate in termini monetari); Descrivendo con maggiore dettaglio e con maggiore differenziazione le variabili socio-economiche e di contesto; Adattandolo al caso di studio; Utilizzando parametri con distribuzioni discrete o continue specifiche del caso di studio.


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