Menu-Dependent Stochastic Feasibility
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究消费者随机选择、备选项可用性及选择集规则，并讨论其与随机效用模型的关系，因此归入离散选择方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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菜单依赖的随机可行性
- 研究问题
- 当备选项是否可选具有随机性，且不同选项的可用性相互相关时，如何由随机选择数据刻画消费者选择及替代或互补关系？
- 方法与思路
- 作者以随机条件选择集规则（RCCSR）描述可行选项的形成，允许选项可用性相关，并通过随机选择数据上的条件刻画该模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型获得唯一刻画、推广既有随机考虑集规则，并可研究替代与互补关系；作者还指出它并非随机效用模型。
- 阅读关注点
- 核对刻画条件与模型表示的对应关系、菜单如何影响可行集，以及与随机考虑集和随机效用模型的边界及可检验差异。
- 阅读边界
- 摘要未列出刻画公理、相关可用性的约束或替代互补的具体定义，也未提供实证检验，因此不能判断现实选择数据的适配程度。
原文摘要
We examine the role of stochastic feasibility in consumer choice using a random conditional choice set rule (RCCSR) and uniquely characterize the model from conditions on stochastic choice data. Feasibility is modeled to permit correlation in availability of alternatives. This provides a natural way to examine substitutability/complementarity. We show that an RCCSR generalizes the random consideration set rule of [Manzini and Mariotti, 2014]. We then relate this model to existing literature. In particular, an RCCSR is not a random utility model.