A Discrete Choice Model for Ordered Alternatives
有序备选项的离散选择模型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：摘要明确研究有序离散备选项、多项 Logit 扩展及选项间相关性，研究对象与方法均直接对应离散选择模型。
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有序备选项的离散选择模型
- 研究问题
- 当离散备选项具有次序时，如何刻画位置接近选项间的随机相关性，并检验通常的多项 Logit 设定是否适用？
- 方法与思路
- 作者在广义极值模型类中扩展多项 Logit，允许位置接近的选项具有随机相关性；另给出截断选择集扩展及借助既有软件的两阶段检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型与随机效用最大化一致，可处理从截断选择集中取得的观测；同时提出针对多项 Logit 的设定检验，并简述两项应用。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对次序与相关结构的参数化、截断选择集的处理条件，以及两阶段检验的原假设、统计量和适用范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明参数识别条件、估计与检验的具体实现及两项应用的结果，无法仅据摘要判断模型的实证表现或适用边界。
原文摘要
A generalization of the multinomial logit (MNL) model is developed for cases where discrete alternatives are ordered, by allowing stochastic correlation among alternatives in close proximity. The model belongs to the Generalized Extreme Value class and is therefore consistent with random utility maximization. An extension can handle cases where observations have been selected from a truncated choice set. A two-stage procedure using MNL computer software provides a specification test for MNL against the proposed model. Two empirical applications are briefly described. Copyright 1987 by The Econometric Society.