MethodsChoice modeling technique Ch

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 alternatives (IIA) and improve model fit, this study analyzes the MNL model including socioeconomic attributes in the hope of reducing bias and obtaining more accuracy in the results of the choice model [23].

Kết quả (Việt) 1:

Phương phápLựa chọn mô hình hóa kỹ thuật lựa chọn mô hình hóa (CM) kỹ thuật đã được mới trả tiền nhiều sự chú ý của nhà kinh tế. Cách tiếp cận này lần đầu tiên được phát triển bởi Louviere và Hensher [15] và sau đó phổ biếnáp 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 truyên phân tích, nhưng khác với từ điển hình truyên phương pháp trong điều khoản của yêu cầu trả lời để chọn một thay thế từ sự lựa chọn bộ thuộc tính thay vì xếp hạng hoặc đánh giá họ. Bởi vì của nó nhất quán với tiện ích ngẫu nhiên lý thuyết (RUT), CM đã được sử dụng để ước tính các giá trị sử dụng thụ động của môi trường hàng [1]. Không giống như đội ngũ đánh giá phương pháp nhằm giá trị thương mại-off cụ thể, kỹ thuật CM cần trả lời chọn tuỳ chọn sử dụng chỉ có một tài nguyên từ mỗi của một số bộ tuỳ chọn sử dụng nhiều tài nguyên [5]. Phương pháp CM xác định một chức năng của các thuộc tính và nhãn để dự đoán hành vi của sự lựa chọn của người trả lời [23]. Phương pháp thử nghiệm sự lựa chọn được phát triển từ của Lancasterlý thuyết của người tiêu dùng sự lựa chọn dựa trên hành vi khuôn khổ RUT [17, 18]. RUT mô tả các lựa chọn rời rạc trong một tiện ích tối đa và chức năng của nó (Uij) được giả định dạng:Uij ¼ Vij eij þ ¼ V Zij; Si þ e Zij; Si ð1Þnơi Vij là các thành phần hệ thống và xác định của các tiện ích tiềm ẩn cho bảo tồn quản lý kịch bản thay thế j trong sự lựa chọn thiết lập C; eij là thành phần ngẫu nhiên và lỗi [16]. Các thành phần hệ thống Vij có thể được xác định như là một chức năng của các vectơ bảo tồnmanagement 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 ð2ÞAssuming 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 ¼expVijPj2C expðVijÞð3ÞThe utility function in linear parameters for the jth alternative is specified as follows:Vij ¼ ASC þ b1Z1 þ b2Z2 þ b3Z3 þ  þbkZkþ k1ðASC  S1Þ þ    þ kpASC  Sp ð4Þwhere 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. ASCnắm bắt các hiệu ứng có nghĩa là yếu tố hạt trong điều kiện lỗi nhất thay thế mỗi. Mặc dù có một số cách có thể để loại bỏ các hành vi vi phạm của lựa chọn thay thế không liên quan (IIA) và cải thiện mô hình phù hợp, nghiên cứu này sẽ phân tích các mô hình MNL bao gồm thuộc tính kinh tế xã hội với hy vọng giảm thiên vị và nhận được chính xác hơn trong các kết quả của các mô hình lựa chọn [23].

Kết quả (Việt) 2:

Phương pháp
lựa chọn mô hình lựa chọn kỹ thuật mô hình (CM) kỹ thuật đã được gần đây đã rất 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 các phương pháp conjoint điển hình 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 lý thuyết tiện ích ngẫu nhiên (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 trả lời để lựa chọn chỉ có một lựa chọn sử dụng tài nguyên từ mỗi của một số bộ nhiều tùy chọn sử dụng tài nguyên [5]. 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 khuôn khổ hành vi của RUT [17, 18]. RUT mô tả sự lựa chọn rời rạc trong một tiện ích tối đa và chức năng của nó (Uij) được giả định dạng:
? 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 xác định như là 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 để thay thế h sẽ được chọn sẽ được tính toán với các 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 thay thế thứ j 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 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 là các hằng số cụ thể thay thế của mô hình MNL và duy nhất cho mỗi sự 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 điều kiện lỗi cho mỗi phương án. Mặc dù có một số cách có thể để loại bỏ các hành vi vi phạm pháp thay thế không phù hợp (IIA) và cải thiện mô hình phù hợp, nghiên cứu này phân tích các mô hình kinh tế xã hội MNL bao gồm các thuộc tính với hy vọng giảm thiên vị và có được độ chính xác hơn trong các kết quả của các mô hình lựa chọn [23] .