MethodsChoice modeling techniqueCho

Methods
Choice modeling technique
Choice modeling (CM) technique has been recently paid
much attention by economists. This approach was first
developed by Louviere and Hensher [15] and then popularly
applied in the fields of marketing, transportation and
tourism [7, 21]. The CM method was originally developed
from conjoint analysis, but differed from typical conjoint
methods in terms of asking respondents to select one
alternative from choice sets of attributes instead of ranking
or rating them. Because of its consistency with random
utility theory (RUT), CM has been used to estimate the
passive use values of environmental goods [1].
Unlike the contingent valuation method that aims to
value a specific trade-off, the CM technique needs
respondents to select only one resource use option from
each of some sets of multiple resource use options [5]. The
method of CM identifies a function of the attributes and
labels to predict respondents’ choice behavior [23]. The
choice experiment method is developed from Lancaster’s
theory of consumer choice based on the behavioral
framework of RUT [17, 18]. RUT describes discrete
choices in a maximum utility and its function (Uij) is
assumed to form:
Uij ¼ Vij þ eij ¼ VZij; Si þ eZij; Si ð1Þ
where Vij is the systematic and deterministic component of
the latent utility for conservation management scenario
alternative j in choice set C; eij is the random and error
component [16]. The systematic component Vij could be
specified as a function of the vectors of conservation
management attributes Z which illustrate the alternative j
and social, economic and attitudinal characteristics S of the
respondent i. Since the component is random, choices
cannot be predicted certainly and perfectly. This leads to
the expression of the probability of choice:
PðiÞ ¼ PVij þ eij[Vim þ eim; 8m 2 C ð2Þ
Assuming that error terms are distributed independently
and identically (IID) and follow Gumbell or Weibull distribution,
the probability that alternative h will be selected
is estimated with multinomial logit model (MNL) [13, 18,
19] which is as follows:
PðiÞ ¼
expVij
Pj2C expðVijÞ
ð3Þ
The utility function in linear parameters for the jth
alternative is specified as follows:
Vij ¼ ASC þ b1Z1 þ b2Z2 þ b3Z3 þ  þbkZk
þ k1ðASC  S1Þ þ    þ kpASC  Sp ð4Þ
where k is the number of attributes and p the number of
socioeconomic variables. The parameters of b are often not
specified and vary with the alternatives in the choice sets,
meaning that the impact of a choice-specific variable on the
odds of a given option being chosen is the same without the
consideration of alternatives. ASC is defined as the alternative
specific constants of the MNL model and unique for
each of the alternatives considered in the choice sets. ASC
captures the mean effect of unobserved factors in the error
terms for each alternative. Although there are several
possible ways to eliminate the violations of irrelevant

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp
lựa chọn kỹ thuật mô hình
mô hình Choice (CM) kỹ thuật đã được gần đây đã trả
nhiều sự chú ý của các nhà kinh tế. Cách tiếp cận này lần đầu tiên được
phát triển bởi Louviere và Hensher [15] và sau đó phổ biến
áp dụng trong các lĩnh vực tiếp thị, giao thông vận tải và
du lịch [7, 21]. Phương pháp CM ban đầu được phát triển
từ phân tích kết hợp, nhưng khác với conjoint điển hình
cách về yêu cầu trả lời để chọn một
sự thay thế từ bộ lựa chọn các thuộc tính thay vì xếp hạng
hoặc đánh giá chúng. Bởi vì tính nhất quán của nó với ngẫu nhiên
lý thuyết hữu ích (RUT), CM đã được sử dụng để ước tính
giá trị sử dụng của hàng hóa bị động môi trường [1].
Không giống như các phương pháp đánh giá ngẫu nhiên nhằm
đánh giá một thương mại-off cụ, kỹ thuật CM cần
người trả lời chỉ chọn một tùy chọn sử dụng tài nguyên từ
mỗi của một số bộ nhiều tùy chọn sử dụng tài nguyên [5]. Các
phương pháp CM xác định một chức năng của các thuộc tính và
các nhãn để dự đoán hành vi lựa chọn trả lời "[23]. Các
phương pháp thí nghiệm lựa chọn được phát triển từ Lancaster của
lý thuyết về sự lựa chọn của người tiêu dùng dựa trên các hành vi
khuôn khổ của RUT [17, 18]. RUT mô tả rời rạc
lựa chọn trong một tiện ích tối đa và chức năng của nó (Uij) được
giả định là hình thức:
? Uij ¼ Vij þ eij ¼ V Zij; Si? þ e Zij?; Si? ð1Þ
nơi Vij là thành phần hệ thống và xác định các
tiện ích tiềm ẩn cho quản lý bảo tồn kịch bản
thay thế j trong sự lựa chọn tập C; eij là ngẫu nhiên và sai các
thành phần [16]. Các thành phần hệ thống Vij có thể được
quy định như một chức năng của các vectơ bảo tồn
quản lý thuộc tính Z mà minh họa những j thay thế
và xã hội, đặc điểm kinh tế và thái độ S của
người trả lời tôi. Kể từ khi thành phần này là ngẫu nhiên, sự lựa chọn
không thể dự đoán chắc chắn và hoàn hảo. Điều này dẫn đến
sự biểu hiện của các xác suất của sự lựa chọn:
? PðiÞ ¼ P Vij þ eij [Vim þ EIM ?; 8m 2 C ð2Þ
Giả sử rằng các sai số được phân phối độc lập
và hệt (IID) và làm theo Gumbell hoặc phân phối Weibull,
xác suất mà thay thế h sẽ được lựa chọn
được ước tính với mô hình đa thức logit (MNL) [13, 18,
​​19] đó là như sau:
PðiÞ ¼
? exp Vij?
Pj2C expðVijÞ
ð3Þ
Các chức năng tiện ích trong các thông số tuyến tính cho các thứ j
khác được quy định như sau:
Vij ¼ ASC þ þ b1Z1 b2Z2 þ þ b3Z3? ? ? ÞbkZk
þ k1ðASC? S1Þ þ? ? ? þ kp ASC? Sp? ð4Þ
đó k là số thuộc tính và p số lượng
các biến kinh tế xã hội. Các thông số của b thường không được
quy định và thay đổi với các lựa chọn thay thế trong bộ lựa chọn,
có nghĩa là tác động của một biến lựa chọn cụ thể về các
tỷ lệ cược của một tùy chọn cho được chọn là giống nhau mà không
xem xét các lựa chọn thay thế. ASC được định nghĩa như là thay thế
các hằng số cụ thể của mô hình MNL và duy nhất cho
mỗi người trong số các lựa chọn thay thế được xem xét trong các bộ lựa chọn. ASC
chụp hiệu ứng trung bình của các yếu tố không quan sát được trong các lỗi
ngữ cho từng phương án. Mặc dù có một số
cách có thể để loại bỏ các hành vi vi phạm không liên quan