THE FAST DECAY PROCESS IN RECREATIONAL DEMAND ACTIVITIES AND THE USE OF ALTERNATIVE COUNT DATA MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 1990s, researchers have routinely used count data models (such as the Poisson and negative binomial) to estimate the demand for recreational activities. Along with the success and popularity of count data models in recreational demand analysis during the last decade, a number of shortcomings of standard count data models became obvious to researchers. This had led to the development of new and more sophisticated model specifications. Furthermore, semi-parametric and non-parametric approaches have also made their way into count data models. Despite these advances, however, one interesting issue has received little research attention in this area. This is related to the fast decay process of the dependent variable and the associated long tail. This phenomenon is observed quite frequently in recreational demand studies; most recreationists make one or two trips while a few of them make exceedingly large number of trips. This introduces an extreme form of overdispersion difficult to address in popular count data models. The major objective of this paper is to investigate the issues related to proper modelling of the fast decay process and the associated long tails in recreation demand analysis. For this purpose, we introduce two categories of alternative count data models. The first group includes four alternative count data models, each characterised by a single parameter while the second group includes one count data model characterised by two parameters. This paper demonstrates how these alternative models can be used to properly model the fast decay process and the associated long tail commonly observed in recreation demand analysis. The first four alternative count data models are based on an adaptation of the geometric, Borel, logarithmic and Yule probability distributions to count data models while the second group of models relied on the use of the generalised Poisson probability distribution. All these alternative count data models are empirically implemented using the maximum likelihood estimation procedure and applied to study the demand for moose hunting in Northern Ontario. Econometric results indicate that most of the alternative count data models proposed in this paper are able to capture the fast decay process characterising the number of moose hunting trips. Overall they seem to perform as well as the conventional negative binomial model and better than the Poisson specification. However further investigation of the econometric results reveal that the geometric and generalised Poisson model specifications fare better than the modified Borel and Yule regression models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».