Capturing Flexible Heterogeneous Utility Curves: A Bayesian Spline Approach
Notice bibliographique
Résumé
Empirical evidence suggests that decision makers often weight successive additional units of a valued attribute or monetary endowment unequally, so that their utility functions are intrinsically nonlinear or irregularly shaped. Although the analyst may impose various functional specifications exogenously, this approach is ad hoc, tedious, and reliant on various metrics to decide which specification is “best.” In this paper, we develop a method that yields individual-level, flexibly shaped utility functions for use in choice models. This flexibility at the individual level is accomplished through splines of the truncated power basis type in a general additive regression framework for latent utility. Because the number and location of spline knots are unknown, we use the birth-death process of Denison et al. (1998) and Green’s (1995) reversible jump method. We further show how exogenous constraints suggested by theory, such as monotonicity of price response, can be accommodated. Our formulation is particularly suited to estimating reaction to pricing, where individual-level monotonicity is justified theoretically and empirically, but linearity is typically not. The method is illustrated in a conjoint application in which all covariates are splined simultaneously and in three panel data sets, each of which has a single price spline. Empirical results indicate that piecewise linear splines with a modest number of knots fit these data well, substantially better than heterogeneous linear and log-linear a priori specifications. In terms of price response specifically, we find that although aggregate market-level curves can be nearly linear or log-linear, individuals often deviate widely from either. Using splines, hold-out prediction improvement over the standard heterogeneous probit model ranges from 6% to 14% in the scanner applications and exceeds 20% in the conjoint study. Moreover, “optimal” profiles in conjoint and aggregate price response curves in the scanner applications can differ markedly under the standard and the spline-based models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».