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Efficient Estimation of Nested Logit models

David Brownstone · Kenneth A. Small刊期 1989-01 · 卷 7（1）Journal of Business & Economic Statistics已编入正刊

嵌套 Logit 模型的有效估计AI 解读

This article examines the sequential, full information maximum likelihood (FIML), and linearized maximum likelihood (LML) estimators for a nested logit model of time-of-day choice for work trips. These estimators are compared using a Monte Carlo study based on specification and data from a previously published empirical study. The sequential estimator is found to be much less efficient than LML or FIML, and its uncorrected second-stage standard-error estimates are strongly…

微观 · 离散选择极大与准极大似然
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