Because the Logit model easily calculates probabilities for choice alternatives and estimates parameters for explanatory variables, it is widely used as a traffic mode choice model. However, this model includes an assumption which is independently and identically distributed to the error component distribution of the mode choice utility function. This paper is a study on the estimation of the Heteroscedastic Logit Model. which mitigates this assumption. The purpose of this paper is to estimate a Logit model that more accurately reflects the mode choice behavior of passengers by resolving the homoscedasticity of the model choice utility error component. In order to do this, we introduced a scale factor that is directly related to the error component distribution of the model. This scale factor was defined so as to take into account the heteroscedasticity in the difference in travel time between using public transport and driving a car, and was used to estimate the travel time parameter. The results of the Logit Model estimation developed in this study show that Heteroscedastic Logit Models can realistically reflect the mode choice behavior of passengers, even if the difference in travel time between public and private transport remains the same as passenger travel time increases, by identifying the difference in mode choice probability of passengers for public transportation.
This research explores different non-work trip characteristics between the elderly group (65+) and the working age group (20-64) using heteroscadastic ordered logit model. The analysis is based on travel survey data of Seoul Metropolitan area in 2006. The results show that age induces heteroscadasticity and the model provides a better fit than ordered logit model. The factors increasing the number of non-work trip of the elderly were driver's license and household income. Conversely, the number of non-work trips decreased in those groups that were male, with a job, in aging, and with the number of preschool children. The factors having opposite effects (increased the number of non-work trips in the working age groups and decreased in the elderly group) between the elderly group and working age group were age and job.
본 연구는 다음의 두 가지 목적이 있다. 첫째, 각종 실증분석에 있어서의 다중모형의 효율성에 대한 소개와, 둘째, 다중모형의 분석에 있어서 상위단계의 예측되는 가치를 측정하기 위한 새로운 통계를 소개하는 데 있다. 다중모형의 이론적 틀은 광범위하게 사용되는 기존의 1단계 모형의 통계적 문제점(이분산 등)을 보완하고, 현실을 더욱 실체적으로 파악한다는 측면에서 앞으로 지역분석의 중추적 틀로서 자리매김하리라 예상되고 있다. 본 연구는 이러한 다중모형의 효율성을 가상 자료가 아닌 실제 자료를 이용하여 검증하였으며, 특히 기존에 제시되지 않은 다중로짓모형에서의 상위수준의 잔차 또는 예측치를 계산하는 통계량을 제시하였다. 이 새로운 통계량은 실증분석에 있어서의 관찰치와의 상관관계와 그 분산의 분석에 있어서 잘 행위하고 있는 것으로 나타났다.
Park, Jae-Dong;Kim, Tae-Kyun;Jang, Woo-Whan;Lim, Cheong-Ryong
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.329-338
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2019
In this study, we analyze consumer preferences based on the agricultural box scheme attributes, and make a suggestion for business revival. We estimate the marginal willingness to pay (MWTP) for box scheme attributes using a choice experiment. Attributes include the bundle method, the delivery method, and price. To select an efficient model for statistical analysis, we evaluate the conditional logit model, heteroscedastic extreme value model(HEV model), multinomial probit model, and mixed logit model under different assumptions. The results of these four models show that the bundle method, the delivery method, and price are statistically significant in explaining the probability of participation in a box scheme. The results of likelihood ratio tests show that the heteroscedastic extreme value model is the most appropriate for our survey data. The results also indicate that MWTP for a change from fixed type to selection type is KRW 7,096.6. MWTP for a change from parcel service to direct delivery and cold-chain delivery are KRW 3,497.5 and KRW 7,532.7, respectively. The results of this study may contribute to the government's local food policies.
The Hurdle model can to analyze zero-inflated count data. This model is a mixed model of the logit model for a binary component and a truncated Poisson model of a truncated count component. We propose a new hurdle model with a general heterogeneous random effects covariance matrix to analyze longitudinal zero-inflated count data using modified Cholesky decomposition. This decomposition factors the random effects covariance matrix into generalized autoregressive parameters and innovation variance. The parameters are modeled using (generalized) linear models and estimated with a Bayesian method. We use these methods to carefully analyze a real dataset.
This study applied choice experiment(CE) method(which is included in the stated preference method) to estimate values of some important attributes(i.e. type of estuary, water quality of river in estuary, water quality of sea in estuary, biodiversity level of estuary) of 4 major river(Hangang, Guemgang, Yeongsangang, Nakdonggang) estuaries in Korea. Although the multinomial logit model(MNL) is generally applied to analyse the CE data, testing for IIA assumption with the Hausman and McFadden test in MNL model shows that the IIA assumption in our data is rejected. Therefore, the heteroscedastic extreme value model(HEV) and the multinomial probit model(MNP) which are not based on the IIA assumption are used to analyse our CE data. As results, the coefficients and the elicited economic values of MNL model are seriously distorted if the IIA assumption is not satisfied in MNL model. The estimation results of MNP model show that the economic values are elicited as 352.3 billion won(95% C.I. 261.1 - 477.8 billion won) for natural estuary, 411.5 billion won(95% C.I. 338.5 - 525.5 billion won) for one grade improvement of river water quality in estuary, 358.9 billion won(95% C.I. 292.5 - 457.0 billion won) for one grade improvement of sea water quality in estuary, and 151.9 billion won(95% C.I. 99.0 - 218.6 billion won) for one grade improvement of biodiversity level of estuary. Therefore, the value of estuary is reached to 2,197.0 billion won(95% C.I. 1,721.0 - 2,879.9 billion won) if any natural estuary in 4 major rivers has good water quality of river in estuary(i.e. 2nd grade), good water quality of sea in estuary(i.e. 1st grade), and good biodiversity level of estuary.
The purpose of the study is to analyze the travel characteristics of freight trucks in metropolitan areas, focusing on activity generation, destination choice, and trip chaining behaviors. The results showed that the number of service companies at departure areas has a primary influence on the activity generation pattern and destination choice behavior of trucks in metropolitan areas. The number of trips within a trip chain is largest, in case where the prevailing industry in destination areas is wholesale or retail and the shipment item is food or beverage. These results imply that for the reasonable estimation of truck travel demand both the trip chaining behaviors and the industrial compositions in departure and destination areas should be separately considered for each type of commodity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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