Nested Logit Modelのパラメータ推定の安定性に関する研究 Study on Estimation Stability of Nested Logit Models

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Abstract

本研究では,Non-IIA Modelの中でも,Nested Logit Modelに着目して推定の安定性に関する検証を行った.同一のパラメータ・誤差構造を有する離散選択人工データを複数セット作成して,パラメータ推定値や誤差構造の再現性に着目した考察を行った.結果,人工データと等しいネスト構造を特定した場合には,高い推定精度を有することが示された.しかし,人工データと異なるネスト構造を特定した場合には,誤差相関係数が弱相関の時に,誤ったネスト構造を特定しているにも関わらず,さも妥当な推定結果のように分析者が誤って認識する危険性が示された.

 The Nested Logit Model is a class of non-IIA discrete choice models that can handle correlation among the alternatives. Although they have been frequently applied in choice analysis, properties of their parameter estimates are not well known. The Nested Logit estimation exercise on simulated data sets in this study shows that parameter estimates and choice probabilities are stable when the nest structure is identified correctly. However, if another structure is identified and moreover the correlation between error terms is low, scale-parameter estimates are instable.

Journal

  • INFRASTRUCTURE PLANNING REVIEW

    INFRASTRUCTURE PLANNING REVIEW 27(0), 501-506, 2010

    Japan Society of Civil Engineers

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