Box-Cox Logit模型扩展及其模型形式改进

摘要

本文研究的目的主要是针对Logit模型中系统项效用标定提出一套改进方案，将BCL模型扩展到限制条件更宽松的Logit模型中，同时为改善Box-Cox转换模型自身的缺陷提出一个改进的模型形式。 系统项效用是影响Logit模型选择概率的一个关键因素，但从MNL模型发展而来的离散选择模型大都没有对系统项效用的结构形式做深入的分析研究，要么直接构造非线性模型，要么仅仅停留在线形结构假设的层面。针对这个问题本文提出BCL模型的扩展并对其模型形式进行了改进，同时结合示例提出一套便于操作的处理流程，具有一定的理论和实际意义。 本文的研究基于计量经济学关于离散选择模型的研究和统计学数据分析中关于Box-Cox数据转换的研究。为放宽IIA特性和系统项效用线性组合假设的限制，我们考虑将BCL模型扩展到其他离散选择模型(主要是Nested Logit模型)中，同时，针对BCL模型中Box-Cox转换函数定义域限制问题提出了改进转换函数模型，最后分别用计算示例将各个模型的计算流程及结果加以比较，进而得出结论。

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

第二章Logit离散选择模型及其发展

第三章Box-Cox数据变换

第四章Box-Cox Logit模型在NL模型中的扩展

第五章Box-Cox Logit模型形式的改进

第六章结论及展望

致谢

参考文献

附录