An Empirical Specification of Rational Inattention Multinomial Logit (RI- MNL) Model for Panel Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Classical discrete choice models are based on Random Utility Maximization (RUM), which assumes that decision makers have complete information on all of the attributes of their choices. Nowadays, this assumption is becoming less relevant with the expansion of the internet and social media, which provide a universal platform that grants anyone access to an endless amount of information. As a result, decision-making environments are transforming into settings in which individuals can be overwhelmed with information sources competing for their attention, causing them to become less attentive to the alternatives in their choice set. In such cases, individuals find themselves in scenarios where they wish to maximize utility but are uncertain about the payoffs associated with each action. There have been recent theoretical advancements in the study of the behaviour of inattentive decision makers in discrete choice contexts with the introduction of the Rational Inattention Multinomial Logit (RI-MNL) model. This paper proposes a closed-form empirical specification in the case of panel choice datasets to supplement the theoretical foundation of the (RI-MNL) model. Following this proposal is a sample application of the proposed specification using data from a panel survey on residential location preferences for the Greater Toronto Area in 2020 and 2021. This paper illustrates how the findings of the empirical model can be interpreted in the context of rational inattention theory.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».