Mô hình lựa chọn thương hiệu linh hoạt dựa trên phương pháp mạng nơ-ron: So sánh với mô hình hồi quy logistic đa danh mục theo độ tiện nghi tuyến tính và mở rộng lớp tiềm ẩn của nó

Các mô hình lựa chọn thương hiệu thường có hàm tiện ích tuyến tính (định đoạt), tức là chúng hiểu tiện ích như là tổ hợp tuyến tính của các yếu tố dự đoán như giá cả, các biến khuyến mại, tên thương hiệu và các thuộc tính sản phẩm khác. Để khám phá các hiệu ứng phi tuyến tính đối với tiện ích của các thương hiệu một cách linh hoạt, chúng tôi định nghĩa tiện ích định đoạt thông qua một loại mạng nơ-ron cụ thể. Mạng nơ-ron đa tầng đưa vào có khả năng gần đúng bất kỳ hàm đa biến liên tục nào và các đạo hàm của nó với mức độ chính xác mong muốn. Trong một nghiên cứu thực nghiệm, mô hình lựa chọn dựa trên mạng nơ-ron cho kết quả tốt hơn trên các mẫu ngoài so với các phiên bản đồng nhất và không đồng nhất của mô hình tiện ích tuyến tính MNL. Mặt khác, biến thể lớp tiềm ẩn của mô hình tiện ích tuyến tính MNL đạt được giá trị phù hợp tốt hơn cho dữ liệu ước lượng so với mô hình mạng nơ-ron. Cách tiếp cận mạng nơ-ron cho thấy độ co giãn về lựa chọn khác nhau cho hầu hết các yếu tố dự đoán và xác định các hiệu ứng phi tuyến tính (như hiệu ứng tương tác, ngưỡng, và hiệu ứng bão hòa).