作者:
Kenneth E. Train
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2009-07-06
ISBN: 9780521766555
页数: 398
装帧: Hardcover
定价: USD 110.00
出版社: Cambridge University Press
出版年: 2009-07-06
ISBN: 9780521766555
页数: 398
装帧: Hardcover
定价: USD 110.00
内容简介 · · · · · ·
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作者简介 · · · · · ·
Kenneth E. Train
University of California, Berkeley
Contact Information
University of California
Department of Economics
530 Evans Hall #3880
Berkeley CA 94720-3880
Voice: 415-291-1023
Fax: 415-291-1020
train@econ.berkeley.edu
目录 · · · · · ·
Front Material and Quotations on Jacket
Chapter 1. Introduction
Chapter 2. Properties of Discrete Choice Models
Chapter 3. Logit
Chapter 4. GEV
Chapter 5. Probit
· · · · · · (更多)
Chapter 1. Introduction
Chapter 2. Properties of Discrete Choice Models
Chapter 3. Logit
Chapter 4. GEV
Chapter 5. Probit
· · · · · · (更多)
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2 有用 hzbbb 2017-10-03 07:19:33
非常的细致，推导也很简洁，很棒！
0 有用 柏拉图下港口 2024-01-28 13:19:55 日本
把理论谱系和操作化方法讲透的典范。DCM要做的，是在微观行为模型与选择数据之间搭建桥梁，假设一个人的选择由各种因素决定，研究者只能观察到其中的k项因素的数据和研究对象的选择结果，那么我们能否说这k项因素决定了他会做出这样的选择呢？于是就要采取类似于回归模型的结构：假设一个人之所以选择i而非j是因为对他来说i的效用大于j，那么在无法观察到效用的情况下，研究者只能把效用分解为可观测变量与扰动项之和（U... 把理论谱系和操作化方法讲透的典范。DCM要做的，是在微观行为模型与选择数据之间搭建桥梁，假设一个人的选择由各种因素决定，研究者只能观察到其中的k项因素的数据和研究对象的选择结果，那么我们能否说这k项因素决定了他会做出这样的选择呢？于是就要采取类似于回归模型的结构：假设一个人之所以选择i而非j是因为对他来说i的效用大于j，那么在无法观察到效用的情况下，研究者只能把效用分解为可观测变量与扰动项之和（U=V+ε），那么选择i而非j的概率就是i的V+ε大于j的V+ε的概率，既然V可观测，那么决定概率分布的便是对扰动项ε的建模。根据不同的建模思路，可以把模型分成Logit、GEV、Probit等。此外，还要把ε的分布数值在一定的限制下模拟出来，使其符合经济现实，故作者对模拟的程序做了事无巨细的讲解。 (展开)
0 有用 炼金法师学徒 2018-08-14 09:46:41
给老板干活读过，先读了前三章，大概明白要怎么做DCM
0 有用 肉和淀粉 2020-10-15 01:17:39
相当清楚 小白友好
0 有用 刺猬与鸢尾 2026-05-08 05:36:41 荷兰
选读了一二三和六章。重点读了标准logit和mixed logit，以更好澄清对论文选择模型的困惑。跳过了大部分数学推导，只能说经济学离我还是太遥远了…