離散選擇模型（discrete choice model）是一類分析和研究二元選擇變量的重要工具,它揭示一定條件下微觀個體特定行為選擇的概率與相關(guān)解釋變量間的關(guān)系,在許多科學研究領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。此外,很多宏觀經(jīng)濟問題也可以通過離散選擇模型進行研究,因而此模型也成為了研究宏觀經(jīng)濟問題的重要方法。人們不總是獨立生存在社會中,當決策者做出決定時,往往會受到其他人的影響,這種個體與個體之間的相互影響就形成了復雜的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,若忽略其相關(guān)性,將會導致不準確的估計和預測。因此,將網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性引入離散選擇模型中是非常必要的。多模型推斷是近年來統(tǒng)計學家和計量經(jīng)濟學家廣泛研究的問題。在帶有網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性的離散選擇模型上進行模型選擇,可以避免構(gòu)造過于簡單或過于復雜的模型。本文研究了帶有網(wǎng)絡(luò)相關(guān)結(jié)構(gòu)的二元離散選擇模型的多模型推斷問題,包括模型選擇和預測。為簡化計算,本文采用近似成對最大似然估計（approximated paired maximum likelihood,即APML）對未知參數(shù)進行估計,依托二次損失函數(shù)和Kullback-Leibler（KL）損失函數(shù),分別導出了基于K... 

【文章來源】：云南財經(jīng)大學云南省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

所有備選模型設(shè)定偏誤時,基于二次損失函數(shù)和KL損失函數(shù)的K-fold CV模型選擇的漸近最優(yōu)性(ρ=0.5)

模擬2.在模擬1中,在帶有網(wǎng)絡(luò)相關(guān)結(jié)構(gòu)的離散選擇模型中,我們考慮了真實的DGP不包含在備選模型集中的情況。在本模擬中,我們考慮真實的DGP嵌套于備選模型集的情況。本模擬中,除了β=(0.3,-1.2,0,0)T外,其余設(shè)置均與模擬1相同。圖3:所有備選模型設(shè)定偏誤時,基于二次損失函數(shù)和KL損失函數(shù)的K-fold CV模型選擇的漸近最優(yōu)性(ρ=0)

圖2:所有備選模型設(shè)定偏誤時,基于二次損失函數(shù)和KL損失函數(shù)的K-fold CV模型選擇的漸近最優(yōu)性(ρ=-0.5)與模擬1相同,當ρ=0.5或ρ=-0.5時,我們有8個備選模型,當ρ=0時,由于增加了廣義線性模型,我們有12個備選模型。本模擬中,當ρ=0.5或ρ=-0.5時,我們將模型2設(shè)置為真實DGP,當ρ=0時,將模型10設(shè)置為真實DGP。模擬結(jié)果見表1,表2和表3,其中表中加粗數(shù)據(jù)為真實DGP被選擇的頻數(shù)。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]離散選擇模型研究進展[J]. 王燦,王德,朱瑋,宋姍.  地理科學進展. 2015(10)



本文編號：3414652