A Diagnostic Test for the Multinomial Logit Model
多项 Logit 模型的诊断检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕多项 Logit 等离散选择模型的设定检验展开，并讨论随机效用参数与无关替代独立性限制，直接对应离散选择方向。
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代码、数据与补充材料
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多项 Logit 模型的诊断检验
- 研究问题
- 如何对多项 Logit 模型进行设定诊断，并考察针对 dogit 备择模型的检验在其他离散选择模型下的功效与参数敏感性？
- 方法与思路
- 作者提出以 dogit 模型为备择的拉格朗日乘数检验，通过蒙特卡洛研究有限样本性质，并考察对嵌套多项 Logit 与多项 Probit 的功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供多项 Logit 的诊断检验并研究其有限样本表现；检验对线性随机效用函数中的回归参数取值较敏感。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对 dogit 与原模型的关系、检验统计量及适用条件，并检查模拟参数如何影响功效，以及检验与无关替代独立性限制的关系。
- 阅读边界
- 摘要未报告检验的尺寸或功效数值，也未列出正则条件；其参数敏感性意味着不能仅凭摘要判断不同设定下的检验可靠性。
原文摘要
I propose a Lagrange multiplier test for the multinomial logit model against the dogit model (Gaudry and Dagenais 1979) as the alternative hypothesis. In view of the well-known drawback of the restrictive property of independence from irrelevant alternatives implied by the multinomial logit model, a specification test has much to recommend it. Finite sample properties of the test are studied using a Monte Carlo experiment, and the test's power against the nested multinomial logit model and the multinomial probit model is investigated. The test is found to be sensitive to the values of the regression parameters of the linear random utility function.