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El objetivo de este trabajo es investigar los factores que afectan el rendimiento del transporte ferroviario y determinar la magnitud de los efectos resultantes. Se desarrolló un modelo de regresión lineal múltiple con análisis de datos de panel, considerando los efectos fijos a lo largo del tiempo. Los datos recolectados corresponden al período de 2011 a 2018 y provienen de la Agencia Nacional de Transporte Terrestre (ANTT). Las variables explicativas utilizadas son: velocidad, mantenimiento, accidentes y volumen de carga (producción). Después de formular y ejecutar el modelo, los índices obtenidos se probaron para determinar su significación estadística. Tratamos de atenuar los errores heteroscedásticos calculando errores estándar robustos y realizamos una prueba de especificación del modelo. Se encontró que el volumen de carga transportada y la velocidad del tren tenían un impacto estadísticamente significativo en el rendimiento. El modelo desarrollado no presentó pruebas de una especificación deficiente y puede ayudar a planificar las actividades de las empresas observadas.
O objetivo deste trabalho é investigar os fatores que afetam o desempenho do transporte ferroviário de cargas e averiguar a magnitude dos efeitos decorrentes. Para isso, elaborou-se um modelo de regressão linear múltipla com análise de dados em painel, considerando os efeitos fixos ao longo do tempo. Os dados coletados correspondem ao período de 2011 a 2018 e advêm da Agência Nacional de Transporte Terrestres (ANTT). As variáveis explicativas utilizadas são: velocidade, manutenções, acidentes e volume de carga (produção). Após formulação e execução do modelo, os índices obtidos foram testados quanto à significância estatística. Buscou-se atenuar erros heterocedásticos por meio do cálculo dos erros-padrão robustos e realizou-se um teste de especificação do modelo. Detectou-se que o volume de carga transportada e velocidade do trem possuem um impacto estatisticamente relevante sobre o desempenho. O modelo desenvolvido não apresentou evidência de má especificação e pode auxiliar no planejamento das atividades das empresas observadas.
The objective of this paper is to investigate the factors that affect the performance of rail freight and to ascertain the magnitude of the resulting effects. A multiple linear regression model was developed with panel data analysis, considering the fixed effects over time. The data collected correspond to the period from 2011 to 2018 and come from the National Land Transportation Agency (ANTT). The explanatory variables used are: speed, maintenance, accidents and cargo volume (production). After formulating and executing the model, the obtained indices were tested for statistical significance. We attempted to attenuate heteroscedastic errors by calculating robust standard errors and performed a model specification test. It was detected that the volume of cargo transported and speed of the train have a statistically relevant impact on performance. The model developed showed no evidence of poor specification and can assist in the planning of the activities of the observed companies.
