离散选择模型在市场研究中的应用

离散选择模型是一种复杂、非线性的多元统计分析方法和市场研究技术，主要基于消费对产品/服务的选择来模拟费的购买行为。本通过手机话费价格研究介绍了离散选择模型的基本原理和操作步骤，以及采用Multinomial Logit Model计算属性效用值、选择概率和模拟市场占有率，获得价格弹性曲线的方法。     

燃油价格波动与汽车市场需求

以离散选择模型为基础,通过引入心理学中的随机效用模型解释了整体效用中由不可观测因素带来的随机效用部分,结合包括燃油价格在内的多种市场因素及各车型自身属性,给出了一个市场份额模型,并讨论了燃油价格波动对于不同汽车款型市场份额的影响.区别于以往基于人口统计学数据的传统方法,直接模拟了总体市场选择行为,一方面使方法简化从而提高了可操作性,另一方面也避免了由于人口统计学数据中的误差对模型整体准确性的影响.     

电动汽车购买意愿的离散选择分析

探索了消费者对电动汽车购买选择行为的影响因素.研究采用意向调查方法,通过设置电动汽车的不同属性(价格、补贴政策、续航里程和充电方式)和水平来获取郑州市民购买电动汽车意愿的行为数据.应用离散选择模型,分析意向数据,建立电动汽车购买意愿的二元logit模型.研究发现:电动汽车的购买价格、政府补贴、续航里程和充电方式均是影响消费者购买的重要因素;男性消费者更容易接受电动汽车;年龄越大的消费者选择电动汽车的倾向越大;驾龄为0~4年的人群较之驾龄为4年以上的人群,选择电动汽车的概率较小;注重电动汽车性能的消费者选择电动汽车的态度更为保守.     

基于离散选择模型的在线渠道消费者品牌选择行为

回顾品牌选择的离散选择模型的发展进程,并对在线渠道下消费者品牌选择进行了梳理,构建了品牌选择的多项Logit模型.运用该模型,对中国某著名网上商城消费者实际消费的可乐面板数据进行分析,研究和鉴别在线渠道消费者品牌选择行为的影响因素.结果表明:价格对于消费者网上品牌选择具有显著影响;作为网络属性的支付方式也会影响在线消费者的品牌选择;进行网上购买的消费者显示出对可口可乐品牌更强的内在偏好.     

通勤出行时间与方式选择

针对不同方式通勤出行者在出行时间上的差异性,从通勤出行方式对通勤出行时间的影响出发,将通勤出行方式选择和出行时间选择纳入同一模型系统,建立由离散选择模型和线性回归模型组成的离散 连续模型,对通勤出行方式和出行时间选择及其相互影响模式进行了深入分析.研究表明,通勤出行方式对出行时间选择有显著影响,通勤者年龄、性别及其家庭成员结构、工作活动属性及通勤途中的非工作活动安排等都是出行方式和出行时间选择的重要影响因素.本研究对准确预测通勤出行选择行为及其对交通管理工作的影响有重要意义.     

考虑出行者异质性的高铁站到达方式选择

出行者到达枢纽站的交通方式效用是交通出行选择的重要因素;另一方面,出行者方式的偏好具有显著的异质性,传统的离散选择模型不能很好地解释出行者异质性.本研究利用潜在类别条件Logit模型研究高铁站出行者的出行选择行为.潜在类别条件Logit模型考虑出行者异质性,在对出行者进行潜在类别划分的同时得到不同类别的出行者的出行行为效用函数.研究结果表明,将出行者划分为3个类别.不同类别出行者在步行时间、车内时间、价格、公交偏好、地铁偏好等方面具有显著差异.此外,出行者小汽车拥有情况、月收入等个人属性以及灵活性、舒适性、可靠性等潜在心理变量会影响出行者的类别划分.     

数学离散选择模型实证研究双语课程教学模式

本篇论文是在讨论大学数学类双语课程教学模式分类的基础上,以数学双语课程教学资源和教学效果为样本对象,运用二元离散选择模型对大学数学类双语课程教学模式选择和教学方法创新的有效性进行实证研究.研究发现,选择较高水平的双语教学模式主要受授课教师的英文水平影响;同时也发现教学方法的创新有利于改善学生学习的成绩.     

基于元胞自动机模型的企业战略选择研究

为了研究在区域市场环境和自身竞争能力影响下企业战略选择的过程及趋势,建立了一个基于元胞自动机的演化模型.并在该模型的基础上模拟了企业战略的选择过程.模拟结果与实践中不同条件下所观察到的特征相吻合,表明元胞自动机的微观演化机制是一种模拟企业战略选择过程的有效方法.     

方差缩减技术在GARCH类定价模型中的应用

利用GARCH、EGARCH模型对离散障碍期权的定价进行实证研究。同时,使用拟蒙特卡洛模拟方法来避免随机数不均匀的问题,并加入方差减少技术来进行优化。结果表明:GARCH类定价模型能更好的估计期权价格,并且拟蒙特卡洛方法和方差减少技术同样能在GARCH类定价模型中很好地提高估计精度,减小模拟误差。     

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.     

基于NL模型的北京公共交通票价对出行方式影响研究

利用SP(stated preference)调查挖掘了更多乘客选择出行方式时关注的因素,对比研究了MNL(multinomial logit)与NL(nest logit)模型机理,构建了更具适用性的交通方式选择NL模型,以北京市为例验证了模型的可靠性。应用模型分别探究了常规公交及地铁票价变化对乘客交通方式选择的影响。结果表明,随着常规公交票价的增加,0~10 km范围内常规公交出行者向私家车转移,10 km以上则会选择地铁出行;而随着地铁票价的增加,地铁出行方式的分担率明显下降,并导致公共交通分担率的下降。通过探究公共交通票价变化对乘客出行方式选择的影响,为北京市公共交通票价调整提出合理建议。     

上海世博会出行方式选择意愿的建模与场景分析

针对2010年上海世博会客流来源广泛、背景差异大的特点,设计了两阶段递进式的SP(stated preference survey)调查方法,进行了大规模的世博客流出行方式选择意愿调查,多层次地分析了各种影响因素的效用;以此为基础,建立了描述本地、外地住宿、外地一日游等不同类型游客出行方式选择行为的多项Logit模型;利用这些出行方式离散选择模型,分析对比了多种交通管理措施和政策的组合场景实施效果,针对性地给出了世博交通管理的建议措施.     

Studying on equilibriums between price and QoS in multi-provider overlay access networks

From the viewpoint of game theory, this paper proposes a model that combines QoS index with price factor in overlay access networks, and uses the multinomial logit （MNL） to model the choice behaviour of users. Each service class is considered an independent and competitive entity offered by each provider, which aims at maximizing its own utility. Based on noncooperative game, we prove the existence and uniqueness of equilibriums between QoS levels and prices among various service classes, and demonstrate the properties of equilibriums. Finally, these results are verified via ntunerieal analysis.     

居住地、出行方式与出发时间联合选择的

为刻画居住地、出行方式与出发时间的联合选择行为,选取房价、出行耗时、出行费用及个人属性等作为效用变量,以居住地选择子集合、出行方式选择子集合和出发时间选择子集合的组合作为模型的选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型,为方便对比,同时构建3种结构的传统巢式模型.利用2005年北京市第3次居民出行调查数据,对模型参数进行估计和检验,并进行弹性分析,分析效用变量的改变引起的备选方案选择概率的改变.参数估计结果表明,交叉巢式Logit模型具有比NL(Nested logit)模型更优的统计学特征,当效用变量改变时,选择者最先变更其出发时间,然后是出行方式,最后才考虑改变其居住地.直接和交叉弹性分析表明,对于小汽车方式的远距离通勤者,即使额外收取费用亦难以降低其出行比例;当通勤距离小于5km时,一种方式出行时间的变化对另一种方式选择概率的影响微乎其微,而当通勤距离在10～20km时,这种影响最显著.     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

图状信息板影响下的驾驶员路径选择行为

为了探索图状信息板(GRIP)对驾驶员路径选择行为的影响因素及其影响程度,借助GRIP信息发布平台,在信息板同时提供前方道路交通问题性质、事故严重程度的情况下,利用全因子方法设计了GRIP的6种假定交通情景,并对这6种情景下驾驶员路径选择行为数据进行采集.采用离散选择分析方法对路径选择行为的影响因素进行了多变量分析,并建立了路径选择概率的多元logit模型.研究表明,驾驶员对GRIP影响下路径选择影响程度的认知、开车类型、月收入、交通问题性质及严重程度在不同程度上影响驾驶员的出行决策行为.     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

Sparse assortment personalization in high dimensions

The data-driven conditional multinomial logit choice model with customer features performs well in the assortment personalization problem when the low-rank structure of the parameter matrix is considered. However, despite recent theoretical and algorithmic advances, parameter estimation in the choice model still poses a challenging task, especially when there are more predictors than observations. For this reason, we suggest a penalized likelihood approach based on a feature matrix to recover the sparse structure from populations and products toward the assortment. Our proposed method considers simultaneously low-rank and sparsity structures, which can further reduce model complexity and improve its estimation and prediction accuracy. A new algorithm, sparse factorial gradient descent (SFGD), was proposed to estimate the parameter matrix, which has high interpretability and efficient computing performance. As a first-order method, the SFGD works well in high-dimensional scenarios because of the absence of the Hessian matrix. Simulation studies show that the SFGD algorithm outperforms state-of-the-art methods in terms of estimation, sparsity recovery, and average regret. We also demonstrate the effectiveness of our proposed method using advertising behavior data analysis.     

出行弹性概念及其应用研究

基于出行链决策中各选择肢的被选概率及其离散程度,给出了出行弹性度的基本概念及数学定义,并提出了3种出行弹性度,即出行方式选择弹性度、出发时刻选择弹性度和出行链综合弹性度,给出了各选择肢被选概率标准差的相关量来确定以上3种出行弹性度的方法.利用广东省中山市的居民出行数据,建立了出行方式选择和出发时刻选择的多项Logit模型,标定了上述3种出行弹性度,并进行了弹性度分级.比较了考虑弹性度与不考虑弹性度时交通需求管理措施对交通方式转移量的预测,结果显示,不考虑弹性度的转移量预测模型一定程度夸大了交通需求管理措施的实施效果,验证了出行弹性度研究的必要性及其应用价值.     

基于上海市消费者的汽车共享选择分析

利用Mcfadden提出的离散选择模型研究了消费者选择汽车拥有和汽车共享的主要影响因素.基于对上海市消费者的问卷调查,构建单次出行选择汽车共享的多项Logit模型和因汽车共享而放弃购车的多项Logit模型,探讨影响消费者选择汽车共享因素的重要性,分析消费者个人长期的汽车拥有行为.