Rational inattention in discrete choice models: Estimable specifications of RI-multinomial logit (RI-MNL) and RI-nested logit (RI-NL) models
Notice bibliographique
Résumé
As opposed to the fully informed choice-making assumption in classical discrete choice models, the theory of Rational Inattention (RI) 1 in discrete choice modelling has been recently proposed in the literature. Matějka and McKay (2015) proposed the RI-multinomial logit (RI-MNL), and Fosgerau et al. (2020) proposed the RI-nested logit (RI-NL) model. These models consider that choice makers are bayesian agents with prior probabilities of choices and process any further information assuming an information processing cost to have the updated/posterior choice probabilities. However, the proposed RI-MNL and RI-NL models are theoretical formulations without any estimable empirical specifications. This paper proposes econometric formulations of RI-MNL and RI-NL models that are estimable using classical maximum likelihood estimation methods and suitable for revealed crossectional choice data. The proposed models are estimated for commuting mode choices in the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) using data from a household travel survey conducted in the region. Empirical investigation reveals that the induction of RI in the classical discrete choice models (MNL and NL) improves the model fit by large margins. While scale parameterization in classical MNL and NL does not make a better model, the scale parameterization better captures the choice heterogeneity within the RI framework. Between the RI-MNL and RI-NL, the RI-NL is proven to be the best. The RI-NL model can capture asymmetric (between increasing and decreasing values) elasticities of choice attributes.
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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 | 0,018 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».