Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một nghiên cứu thực nghiệm về sự tổng hợp các lựa chọn và ảnh hưởng của nó đến khả năng dự đoán trong các mô hình lựa chọn loại xe
Tóm tắt
Đánh giá và dự đoán lựa chọn loại xe là điều quan trọng cho phân tích chính sách. Các mô hình lựa chọn loại xe thường được dựa trên các lựa chọn tổng hợp. Điều này là do các nhà phân tích thường không quan sát các lựa chọn ở mức độ chi tiết mà chúng được thực hiện. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng dữ liệu đăng ký của tất cả các giao dịch mua xe mới ở Thụy Điển trong hai năm, nơi mà xe được quan sát theo thương hiệu, mẫu mã và loại nhiên liệu. Tuy nhiên, các lựa chọn được thực hiện ở mức độ chi tiết hơn. Do đó, một lựa chọn tổng hợp (được quan sát) có thể tương ứng với nhiều lựa chọn chi tiết (không được quan sát). Chúng tôi trình bày một nghiên cứu thực nghiệm toàn diện phân tích kết quả ước lượng, độ phù hợp trong mẫu và ngoài mẫu, cũng như hiệu suất dự đoán của năm đặc tả mô hình. Những mô hình này sử dụng các phương pháp tổng hợp khác nhau từ tài liệu có sẵn. Chúng tôi đề xuất một cấu hình của mô hình logit tổ hợp hai cấp có khả năng nắm bắt mối tương quan giữa các lựa chọn tổng hợp và chi tiết. Các tham số tỷ lệ cụ thể của tổ hợp được xác định là các hàm mũ có tham số để giữ cho số lượng tham số hợp lý. Kết quả cho thấy rằng độ phù hợp trong mẫu và ngoài mẫu cũng như hiệu suất dự đoán khác nhau. Mô hình tốt nhất chiếm được sự không đồng nhất giữa các lựa chọn chi tiết cũng như mối tương quan giữa cả lựa chọn chi tiết và tổng hợp. Nó vượt trội hơn so với phương pháp tổng hợp thường được sử dụng là đơn giản chỉ đưa vào một thước đo kích thước.
Từ khóa
#Mô hình lựa chọn loại xe #tổng hợp lựa chọn #phân tích chính sách #mô hình logit tổ hợp #dữ liệu thực nghiệmTài liệu tham khảo
Bayer, P., McMillan, R., Rueben, K.: An equilibrium model of sorting in an urban housing market. Technical report, National Bureau of Economic Research (2004)
Brownstone, D., Li, P.: A model for broad choice data. J. Choice Model. (2017). http://dx.doi.org/10.1016/j.jocm.2017.09.001
Brownstone, D., Bunch, D., Wong, T.: Aggregation bias in discrete choice models with an application to household vehicle choice. In: International Choice Modelling Conference, Austin, Texas, 10–13 May 2015
Daly, A.: Estimating choice models containing attraction variables. Transp. Res. B Methodol. 16(1), 5–15 (1982)
Daly, A., Bierlaire, M.: A general and operational representation of generalised extreme value models. Transp. Res. B Methodol. 40(4), 285–305 (2006)
De Jong, G., Fox, J., Pieters, M., Daly, A.J., Smit, R.: A comparison of car ownership models. Transp. Rev. 24(4), 379–408 (2004)
Haener, M.K., Boxall, P., Adamowicz, W.L., Kuhnke, D.: Aggregation bias in recreation site choice models: resolving the resolution problem. Land Econ. 80(4), 561–574 (2004)
Hensher, D.A., Plastrier, V.L.: Towards a dynamic discrete-choice model of household automobile fleet size and composition. Transp. Res. B Methodol. 19(6), 481–495 (1985)
Hugosson, M.B., Algers, S., Habibi, S., Sundbergh, P.: Evaluation of the swedish car fleet model using recent applications. Transp. Policy 49, 30–40 (2016)
Lerman, S.R.: Location, housing, automobile ownership, and mode to work: a joint choice model. Transp. Res. Rec. 610, 6–11 (1977)
Mabit, S.L.: Vehicle type choice and differentiated registration taxes. In: 39th European Transport Conference. Glasgow, Scotland, UK (2011)
Mabit, S.L.: Vehicle type choice under the influence of a tax reform and rising fuel prices. Transp. Res. A Policy Practice 64, 32–42 (2014)
Mai, T., Fosgerau, M., Frejinger, E.: A nested recursive logit model for route choice analysis. Transp. Res. B Methodol. 75, 100–112 (2015)
Mai, T., Frejinger, E., Fosgerau, M., Bastin, F.: A dynamic programming approach for quickly estimating large network-based MEV models. Transp. Res. B Methodol. 98, 179–197 (2017)
Mannering, F.L.: An econometric analysis of vihicle use in multivehicle households. Transp. Res. A Gen. 17(3), 183–189 (1983)
McFadden, D.: Modelling the choice of residential location. In: Karlqvist, A., Lundqvist, L., Snickars, F., Weibull, J. (eds.) Spatial Interaction Theory and Residential Location, pp. 75–96. North-Holland, Amsterdam (1978)
Page, M., Whelan, G., Daly, A.: Modelling The Factors which Influence New Car Purchasing. In: European Transport Conference. Homerton College, Cambridge (2000)
Parsons, G.R., Needelman, M.S.: Site aggregation in a random utility model of recreation. Land Econ. 68(4), 418–433 (1992)
Potoglou, D., Kanaroglou, P.S.: Disaggregate demand analyses for conventional and alternative fueled automobiles: a review. Int. J. Sustain. Transp. 2(4), 234–259 (2008)
Spiller, E.: Household vehicle bundle choice and gasoline demand: a discrete-continuous approach (2012). http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2129396
Train, K.E., Winston, C.: Vehicle choice behavior and the declining market share of us automakers. Int. Econ. Rev. 48(4), 1469–1496 (2007)
Zolfaghari, A., Polak, J., Sivakumar, A.: Choice set imputation in atomistic spatial choice models. Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board 2564, 138–146 (2016)