logitr：基于偏好空间与支付意愿空间效用参数化的多项与混合 logit 模型快速估计
统计方法学
2022-10-21 v1
摘要
本文介绍了 logitr R 包，用于快速最大似然估计具有个体间未观测异质性的多项 logit 与混合 logit 模型，该异质性通过允许参数依据所选分布在各个体间随机变化来建模。该包比 mlogit、gmnl、mixl 和 apollo 等其他类似包更快，并且支持使用“偏好空间”或“支付意愿（WTP）空间”参数化指定的效用模型，从而可直接估计边际 WTP。在使用偏好空间模型于估计后计算 WTP 的典型流程中，可能导致混合 logit 模型中总体 WTP 分布不合理。本文讨论了每种效用参数化对 WTP 估计的一些影响。它还突出了一些使 logitr 具备高性能估计速度的设计特性，并包含了与类似包的基准测试。最后，本文强调了专为 WTP 空间模型设计的附加特性，包括用于在两个空间中指定模型的一致用户界面，以及并行化的多起点优化循环，这在估计具有非凸对数似然函数的模型时，对于搜索解空间中的不同局部极小值尤为有用。
引用
@article{arxiv.2210.10875,
title = {logitr: Fast Estimation of Multinomial and Mixed Logit Models with Preference Space and Willingness to Pay Space Utility Parameterizations},
author = {John Paul Helveston},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10875},
year = {2022}
}
备注
39 pages, 2 figures, to be published in the Journal of Statistical Software