論文の概要: The Limit of the Marginal Distribution Model in Consumer Choice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06115v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 04:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-15 13:43:27.051898
• Title: The Limit of the Marginal Distribution Model in Consumer Choice
• Title（参考訳）: 消費者選択における限界分布モデルの限界
• Authors: Yanqiu Ruan, Xiaobo Li, Karthyek Murthy, Karthik Natarajan
• Abstract要約: 本研究では,限界分布モデルにより表現可能な選択確率の集合の正確な特徴付けを開発する。 この結果から, 限界分布モデルの方が, 多項ロジットよりも表現力に優れ, ランダムユーティリティモデルよりも計算性能に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.880424147378901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given data on choices made by consumers for different assortments, a key challenge is to develop parsimonious models that describe and predict consumer choice behavior. One such choice model is the marginal distribution model which requires only the specification of the marginal distributions of the random utilities of the alternatives to explain choice data. In this paper, we develop an exact characterisation of the set of choice probabilities which are representable by the marginal distribution model consistently across any collection of assortments. Allowing for the possibility of alternatives to be grouped based on the marginal distribution of their utilities, we show (a) verifying consistency of choice probability data with this model is possible in polynomial time and (b) finding the closest fit reduces to solving a mixed integer convex program. Our results show that the marginal distribution model provides much better representational power as compared to multinomial logit and much better computational performance as compared to the random utility model.
• Abstract（参考訳）: 異なる種類の消費者が選択したデータを考えると、重要な課題は消費者の選択行動を記述し予測する擬似モデルを開発することである。 そのような選択モデルの一つは、選択データを説明するために選択肢のランダムユーティリティの限界分布の仕様のみを必要とする限界分布モデルである。 本稿では,選択確率の集合の正確なキャラクタリゼーションを考案し,各集合の集合の辺縁分布モデルにより一貫した表現が可能となる。 それらのユーティリティの限界分布に基づいて、代替案をグループ化できる可能性を示す。 (a) このモデルによる選択確率データの整合性検証は多項式時間で可能であり、 (b)最も近いフィットを見つけることは、混合整数凸プログラムを解くことにつながる。 その結果,辺縁分布モデルは,多項ロジットと比較してはるかに優れた表現力を提供し,ランダムユーティリティモデルに比べて計算性能が向上した。

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