基于随机系数Logit模型的专利价值评估研究——以主动降噪技术为例

[研究目的]从分析专利价值入手,通过经济学研究方法围绕专利侵权损害赔偿的标准进行定量研究,为评估专利价值提供有意义的知识增量。[研究方法]基于实证产业组织理论,采用随机系数Logit模型,以无线蓝牙耳机主动降噪(ANC)技术作为研究对象,构建该技术遭受侵权的反事实情形来估计经济指标变化,由此评估专利价值及侵权赔偿比例。[研究结论]专利侵权企业的行为产生了反竞争效应,提升了企业垄断势力,挤占了其他耳机企业的生存空间,也对潜在进入企业形成了进入威胁。蓝牙耳机价格中约有4.06%源于ANC专利标识。如果发生ANC专利侵权,赔偿额度应是侵权企业利润的2.6~2.8倍。该方法利用市场数据在均衡框架下评估专利价值,为相关研究提供了新方向。

基于随机系数Logit模型的市内出行方式选择行为研究

出行方式选择行为研究对出行行为分析和预测具有重要意义.以往研究假定某一群体内的所有出行者的偏好都一样,这与实际不相符.随机系数Logit模型假定出行者的偏好不一致,并能分析出行者个体特征对于出行者偏好的影响.本文利用随机系数Logit模型对市内机动化出行行为研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,本文在研究中加入了出行可靠性、出行舒适性、出行灵活性3个潜在心理因素.通过研究表明,随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度.随机系数Logit模型的效用函数中,步行时间的系数为非随机变量;但车内时间的系数为随机变量,且与出行者结婚状况,是否有车,是否开车上班,月收入是否超过10000元,以及对交通灵活性的主观需求相关.

基于随机系数Logit模型的城市群城际出行方式选择行为研究

以粤港澳大湾区城市群的广深城际运输通道为例,分析城际运输通道中影响旅客出行方式选择行为的因素及其影响。传统的多项式Logit(MNL)模型具有无关方案独立性,无法对不同出行者的选择偏好差异进行定量分析,故应用随机系数Logit模型分析城际交通出行选择行为。选取城际出行旅客的个人社会经济属性、心理潜变量(对交通方式舒适性、可靠性和便捷性的心理感受)、城际出行方式特征变量设计问卷。采用线上与线下相结合的方式开展问卷调查,共收集534份问卷,基于此建立并求解随机系数Logit模型。随机系数Logit模型估计结果的伪R2为0.178,表明模型具有良好的拟合度。研究结果表明:城际出行旅客的收入、职业、私家车保有情况、家庭儿童数量以及对出行方式便捷性的感知对其选择行为有显著影响;而出行方式的舒适性、可靠性对城际出行方式的选择行为影响不显著;改善交通方式的便捷性对提升城际出行方式的吸引力起关键作用。因此,在城际交通规划设计、运营管理中应着重考虑便捷性对城际交通方式选择带来的影响。

基于随机系数Logit模型的地铁拥挤度影响参数研究

出行者对车内拥挤度的评价往往不一致,文中利用随机系数Logit模型对拥挤度影响参数进行研究.考虑到心理因素对出行者出行选择行为具有影响,文中研究加入了出行者对出行舒适性要求这一潜在心理因素,并通过问卷调查的方式进行分析.研究表明:随机系数Logit模型比传统的离散选择模型具有更高的拟合度;随机系数Logit模型的效用函数中,车票价格和车内时间的系数为非随机变量,但车内拥挤度的系数为随机变量,且受到出行者对出行舒适性要求和车内时间的影响,出行者对出行舒适性的要求越高,车内拥挤度对效用的影响越大,随着车内时间的延长,车内拥挤度对效用的影响减小.

结构随机振动时域响应统计特征分析的多项式维数分解法

针对结构在随机激励作用下的动力响应统计特征分析问题,提出了结构平稳和非平稳随机振动时域响应分析的多项式维数分解PDD(polynomial dimensional decomposition)法,高效地实现了结构随机振动响应统计矩和概率密度的计算。首先,采用三角级数叠加法模拟随机激励,将其中的随机相位作为结构系统的随机输入,并将结构随机振动时域响应视为关于随机相位的函数。其次,将结构响应函数采用成员函数(Component function)进行维数分解,并对成员函数进行Fourier多项式展开,从而构造出结构响应预测的PDD展开模型。最后,为了解决构造PDD展开模型时面临的高维积分问题,采用降维积分方法降低积分维度,显著提高了计算效率。在数值算例中,进行了单自由度系统和20层框架结构的随机振动时域响应分析,并将本文方法的计算结果与Monte Carlo模拟结果进行对比,验证了建立方法的精确性和高效性。

试卷结构的多维度研究:基于Rasch模型的视角

以在Rasch基础上拓展的多维随机系数多项式Logit模型(MRCMLM)为基础,对某高考数学试卷可能存在的三种能力维度模型进行验证性因素分析,最终确定了一种最佳的维度模型,并在该模型框架下进行多维试题分析。

基于混合Logit模型的出租车超速者运营因素分析

根据超速频次、平均超速严重度和平均超速持续时间等3类超速特征,判断出租车超速者类型,明确运营因素对超速者类型的影响。本文利用成都市出租车GPS轨迹数据提取此3类超速特征,并筛选出若干运营因素。而后,应用模糊C-均值聚类确定4类出租车超速群体(超速者Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ型)。运用相关随机参数混合Logit模型,估计单个超速者的某运营因素在超过超速群体平均水平时,对该超速者类型的影响。结果显示:超速者Ⅰ和Ⅱ型的每小时超速频数、平均超速严重度低,但平均超速持续时间高;超速者Ⅲ和Ⅳ型则相反。当超速者的日均行程距离、日均收入、低限速道路行程比例、夜间行程比例和全时段速度标准差超过群体均值时,其成为超速者Ⅲ和Ⅳ型的概率提高了15.39%~77.09%和42.98%~302.38%;成为超速者Ⅰ型和Ⅱ型的概率降低了-0.09%~26.57%和38.74%~68.34%。此外,日均行程距离、低限速道路上行程比例和夜间速度标准差等3类因素在估计中表现出异质性。

差异分簇下随机模拟技术在林业混合差异病虫害虚拟中的应用

提出基于差异分簇下随机数据模拟技术,并应用到病虫害虚拟展示中,根据边沿像素不同,采用动态分区DGT分簇方法对总体林业区域进行差异化分区,将区域内的差异化像素通过随机系数logit模型对其进行随机编码,利用logit模型对差异数据的高度灵活性,将差异化像素密度信息转换成随机系数logit模型的变量系数分布,利用分布系数完成虚拟仿真。实验结果说明,该方法能够清晰地展示差异较大的情况下,不同分区林业病虫害虚拟图像,具有较高的虚拟展示效率和准确度。

公路网交通分配多路径随机选择的系统分析

笔者分析了一个OD对之间具有多条路线条件下 ,交通流对路线随机选择情况下的出行市场均衡模型 .该模型是以交通总需求为约束条件 ,以多项式Logit模型为随机函数 ,并以每条路线的供给函数为基础而构造的 .最后 ,笔者用启发式算法中的逐步平均步长法 (MSA)进行了实例验算 。

BLP模型发展及其在产业组织应用综述

产业组织理论问题的实证研究方面,以往简约式方法侧重于分析变量之间的因果关系,难以辨别问题背后的变化机理,从而影响其在政策评估、福利分析中的应用。近年来,随着新实证产业组织研究范式的兴起,结构模型的研究受到国内外学者的广泛关注,并成为新实证产业组织问题研究的前沿方法。BLP模型基于供需关系估计需求和成本参数,估计得到的结构参数更加贴近现实,能够进行均衡及福利分析,合理地评估产业政策,其应用是新实证产业组织研究的焦点问题。通过全面细致地解释BLP模型的原理、方法、发展脉络和研究现状,分析其特点和优势,梳理了BLP模型的应用领域,为产业组织理论问题的实证研究提供方法依据。最后,根据现有研究提出模型不足以及未来的研究方向。

复杂岩体地应力场的随机反演及遗传优化

利用岩体工程量测的变形或应力,考虑量测结果的随机性,提出了复杂岩体初始地应力场的随机反分析模型.在该模型中,采用具有多项式分布的边界荷载来模拟构造应力场,地应力和边界荷载不必符合特定的分布和假定,可以模拟任意分布的复杂初始地应力场;与有限元相结合,采用改进的能全局优化和智能搜索的加速遗传算法反演出边界荷载多项式系数.最后通过工程实例进行了验证分析,表明该方法的有效和可行性.

基于RPC模型的星上遥感卫星影像快速正射纠正

针对基于有理多项式系数(rational polynomial coefficients,RPC)的逐点法正射纠正计算量繁复、影像耗时过长,不能满足大数据量的卫星影像数据星上快速正射纠正的需要等问题,提出了基于像平面坐标的二维直接线性变换(DLT)光学遥感卫星影像星上快速正射纠正的方法。考虑到影像正射的精度和可靠性等需求,探究采用二维DLT进行影像正射的算法策略,并与逐点法正射纠正进行对比试验,在减小影像正射纠正的计算量、提高影像正射的速度和效率的情况下,尽可能保证正射的精度。试验结果表明:通过对比分析二维DLT的精度和效率,基于像平面坐标对应关系的二维DLT光学遥感卫星影像星上快速正射纠正理论及方法切实可行。

考虑因素异质影响的直升机事故严重性分析

提取美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board, NTSB)数据库1241起直升机事故记录的关键信息,分析通用航空直升机事故后果严重性的影响因素及其影响异质性问题。首先,将事故记录中各项信息梳理为时间、飞行过程、飞行员、直升机和气象条件类因素,同时,采用卡方检验分析各因素在无伤事故、轻伤事故和重伤死亡事故分类下的分布差异;而后,基于不同先验概率分布的随机系数构建若干混合Logit模型,拟合事故严重性;最后,通过对比不同模型的拟合效果,根据最优模型的参数估计,分析不同事故严重性对应因素的影响机理和影响的异质性问题。结果表明:直升机事故严重性的统计建模存在明显的因素影响异质性问题;基于独立正态和多元正态分布的相关随机系数混合Logit模型拟合效果优于其他模型;影响因素中,出现仪表气象条件、空中失去控制、燃油问题、低空运行及挂载(含撞线/树)、运动及作业、进近、老年驾驶员、飞行员具有直升机仪表能力以及直升机起火爆炸等因素时,将显著增加重伤死亡事故的概率;异质性分析中,周末、老年飞行员和三点式座椅安全带等因素存在显著的影响异质性。

公共因子和路径长度对Logit型随机用户均衡模型的影响

在交通分析模型的路径选择过程中,Logit模型有着不可替代的优势,而模型对误差项的IID假设既是简化计算的原因也是其致命的缺陷。为了弥补模型的不足,分别从两个层面构建Logit模型,即考虑选择肢之间的相似度和用户对路径长度的敏感度。用数学推导证明该模型的解与随机用户平衡的解是一致的,以及解的唯一性,并采用MSA算法求解该模型。通过算例对比分析了引入不同因素对Logit型随机用户均衡模型分配结果的影响方式与程度。结果表明,公共因子使得路径选择概率更离散,但路网的总行程时间最小;而路径长度敏感系数使路径间流量分布更均匀,两者同时考虑时模型的各项指标均居中。

到达车站的步行时间对老年人公交选择的影响

公共交通是老年人重要的出行方式,到达车站的步行时间是公交服务质量的重要组成部分.以出发地到车站的步行时间表征车站可达性,基于陈述性偏好调查数据,利用随机系数Logit模型研究步行时间对老年人公交选择行为的影响.研究表明:随机系数Logit模型比传统的多元Logit模型具有更高的拟合度.随机系数Logit模型的效用函数中,车内时间系数为非随机变量,步行时间系数为随机变量;性别、年龄、是否拥有电动车、教育程度、月收入是否大于3000元、是否经常使用公交等个人统计学属性,以及老年人对身体状况的主观感知、老年人对体育活动的态度等心理因素,对老年人步行时间价值具有显著影响.

银行危机宏观影响因素变迁的实证研究

本文选择了108个国家在1980-2009年的样本数据,采用随机系数Logit模型,研究了宏观因素冲击对于银行危机的影响作用。研究结果表明,各种宏观因素的影响程度在不同经济发展水平国家的银行危机中具有明显的差异;银行体系的资产质量和流动性风险暴露是银行危机产生的最主要原因;且随着金融自由化和国际化的发展,银行危机的发生原因也逐渐发生变化。因此,与时俱进地采取某些监管措施,例如限制银行贷款增速、监控银行跨境资本流动、控制外债规模等,有助于降低银行危机发生的概率。

无人驾驶汽车对中短距离市际出行方式选择行为的影响

研究了无人驾驶汽车对中短距离市际间出行选择行为的影响。基于计划行为理论,通过建立结构方程模型,构建出行者对无人驾驶汽车的感知行为控制、主观规范、行为态度和行为意向心理潜变量。然后将这些心理潜变量纳入到随机系数Logit模型建立混合选择模型。以武汉市为例进行实证研究,结果表明:在效用函数中,车内时间、出入站和候车时间,以及出行费用这3个变量的系数不是固定值,而是分别服从均值为-0.014,-0.008,-0.010,标准差为0.014,0.021,0.017的正态分布。个体对无人驾驶汽车的感知行为控制和行为态度每提高1个单位,采用无人驾驶汽车出行的概率分别增加64.3%和77.9%。无人驾驶汽车的出行费用和车内时间每下降1%,选择无人驾驶汽车的概率上升0.403%和0.467%。结果证实出行者对车内时间、出入站和候车时间和出行费用的偏好存在异质性,感知行为控制和行为态度对出行者选择无人驾驶汽车出行具有显著正影响,减少无人驾驶汽车的出行费用和出行时间可以提高该方式的吸引力。

城市土地利用对居民通勤方式选择的影响

文中基于随机效用最大化理论,建立随机系数Logit模型研究城市土地利用密度、混合程度和可达性等城市土地利用特征、家庭特性、个人社会经济属性和通勤特征等因素对居民通勤方式选择的影响,并以南京市为例进行了实证分析.研究结果表明:与传统经典的离散选择模型相比,随机系数Logit模型具有更优的拟合度.城市土地利用特征对居民选择非机动化的交通方式通勤具有显著影响,通过提高土地利用混合程度,加强各种配套设施建设,促进区域的职住平衡,可以提高居民通勤非机动出行方式的分担比例.

疫情对地铁车站拥挤度评价的影响

新冠疫情期间民众对地铁车站拥挤度更为敏感,地铁车站尤其是换乘枢纽站在改造设计中应考虑此影响因素。结合广州地铁西塱站改造设计,利用验证性因素分析、随机系数Logit模型,考虑新冠疫情、出行者社会经济统计学特征、人们对新冠疫情严重程度的感知等因素,将民众对地铁车站拥挤度感知的影响进行量化计算,进而通过广义效用函数转化为相对出行成本。为极端事件发生时民众对地铁车站拥挤度感知程度的量化计算提供了一种解决方法。研究结果表明,效用函数中,车站拥挤度的系数为随机系数,受到社会经济统计学特征、心理因素、疫情等因素的影响。以出行时间为基准,对新冠肺炎疫情严重程度的感知提高1个单位,车站拥挤度的相对系数增加3.44;车站拥挤度每增加1人/m2,相当于比无疫情时,出行时间多增加了7.20min。量化研究了疫情如何影响乘客对地铁车站拥挤度的感知,为考虑类似疫情情况下的车站空间改造设计提供理论支持。

《如何用R开展语言学研究:数据探索和统计分析》述评

Natalia Levshina 2015. How to Do Linguistics with R:Data Exploration and Statistical Analysis.Amsterdam:John Benjamins. xii+443pp.1.引言R是一款免费开源的编程语言,支持描述性和推断性统计及数据可视化,研究者可根据需求自行编写和运行脚本程序,具有较大的灵活性。