主講者：修平技術學院財務金融系 張呈徽 助理教授
摘要:
此次演講所介紹的mixed multinomial logit模型，主要係在修正multinomial logit模型的缺點。因為如果要利用McFadden(1973)所提出的multinomial logit模型進行分析時，就必須先要符合所謂的IIA(Independence from Irrelevant Alternatives)假設，亦即決策者i所可選擇的方案之間，必需是相互獨立且沒有關聯性存在。

然而在實際的研究中，卻常發現其實決策者所面臨的選項，彼此間是很難滿足IIA的假設。例如Cunningham and Capone (1990)在分析貸款者最後會選擇以下三個方案中的那一個為還款方案：(方案1)乃是依照契約的規定準時還款。(方案2) 違約而提前還款。(方案3)違約而不還款。我們就很難說這三個方案間是沒有關連，而相互獨立。此時如果選項間沒有滿足IIA的假設，還仍採取multinomial logit(MNL)模型進行分析，將可能導致估計結果產生偏誤。有鑒於此McFadden and Train(2000)提出了混合羅吉特模型(Mixed multinomial logit model,MMNL)，在每個決策者的偏好應該不同，其邊際效用b亦應有所差異的假設之下，令模型中的估計參數b不再是固定的參數，而是符合某種分配的隨機變數，藉著使每個決策者之間存有偏好的差異性，以解除MNL模型中IIA的限制。
檔案連結：張呈徽老師.ppt
活動照片：