基于混合Logit模型的仙女山国家森林公园游客行为的影响因素研究

研究森林公园的游客行为特征及影响因素,有助于促进当地的旅游发展,推动经济可持续增长,为森林公园的高质量发展提供研究基础。以仙女山国家森林公园为例,通过实地调查获取游客的社会经济特征、态度量表及行为特征,运用S-O-R框架构建森林公园游客的行为特征分析框架,利用MIMIC模型拟合行为特征分析框架,引入混合Logit模型探索社会经济特征和态度变量对游客行为的影响。结果表明:(1)仙女山国家森林公园以市内游客为主,多以陪伴家人、休闲度假为主要动机。(2)研究证实了构建的行为分析框架对森林公园游客的行为具有解释效力。(3)各变量对旅游行为的影响依次为主体认知(-0.278)>主体选择(-0.160)>旅游地条件(0.204)>主体感受(0.373)。

基于混合logit模型的农村公路服务质量评价

为更好地研究出行者对农村公路服务质量的评价,结合出行者心理需求倾向确定了便利性、舒适性、安全性、经济性、期望性、主观信任与主观评价7个潜变量,构建了量化出行者潜变量与出行者对农村公路服务质量关系的混合logit模型,并且构建了不含潜变量的有序logit模型以对比显示潜变量的影响效果。结果表明,混合logit模型比有序logit模型具有更好的拟合优度,更能反映出行者对农村公路服务质量的行为态度。便利性、经济性、主观信任与主观评价对农村公路服务质量有正向影响;舒适性、安全性与期望性对其有负向影响。

特大城市居民出行方式选择行为的混合Logit模型

为缓解交通供需冲突、改善居民出行结构模式,基于随机效用最大化理论,以特大城市南京为例,明确了影响出行方式选择行为的多重变量;通过建立混合logit(Mixed logit,ML)数理模型分析了家庭特征、个人属性、出行信息、居民出行OD位置4者的相互作用机理,并分析解读了ML模型输出的统计回归结果。研究结果表明:当时间要求性不高时,慢行方式的竞争性能得以凸显,但随着出行时间的增加,这种优势效用会逐步减弱;而在市郊、长距离行程中,公共交通(含地铁)或小汽车出行方式对旅客吸引力更大。

混合Logit模型的参数估计与应用研究

混合Logit模型具有较高的灵活性,其效用变量的系数可以服从正态分布、对数正态分布、SB分布等多种形式.本文以北京市居民出行调查数据为基础,建立交通方式选择的混合Logit模型,允许系数取不同分布类型的组合,采用极大模拟似然法完成参数估计.在模拟中使用拟随机数序列计算模拟概率,首先使用变序Halton序列给出几种高精度的结果,进一步采用MLHS(Modified Latin Hypercube Sampling)方法对其中最好的假设模拟求解,为效用变量的系数确定了合适的随机分布函数.参数的估计值清晰地解释了影响人们出行的各种因素.

基于混合Logit模型的饶甬运输链选择行为分析

以上饶和宁波之间公路和铁路两条集装箱运输链为研究对象,分析了铁路运输链时间和费用构成.然后选取准时性、运输链总时间、运输链总费用和安全性为效用函数特性变量建立了多项Logit模型和混合Logit模型.结果表明,时间和费用对运输方式选择起到了关键作用,并且铁路分担率对于费用的变化较为敏感.在不同假设场景下对公铁分担率进行了分析,对改善铁路服务水平所带来的分担率提升进行了定量计算.最后考虑到铁路时间和费用构成中存在的压缩空间,从运输链总时间、总费用和列车运行组织三方面提出了海铁联运发展对策.

基于混合Logit模型的旅客对短途高速铁路列车选择行为

以南京到上海和南京到杭州的短途高速铁路客流为背景,应用行为调查法与意向调查法开展客流调查,获取客流数据。基于选择行为理论,以旅客对列车的选择作为因变量,旅客个体特征、出行特征、列车服务水平作为自变量,基于多项式Logit模型构建混合Logit模型,拟合客流调查数据。结果表明:混合Logit模型的拟合优度高于多项式Logit模型;出发时间是影响旅客选择行为的关键因素,77%的旅客偏好选择6:00—7:00出发列车,仅有10%的旅客偏好选择20:00—21:00出发列车;列车旅行时间、票价水平与旅客对列车的选择行为负相关;女性、50岁以上、学生、低收入、自费购票等类的旅客对票价敏感度较高;公务人员及企业职员偏好选择8:00—11:00开行的列车,休闲出行旅客偏好选择8:00—11:00及14:00—17:00开行的列车;行前接驳选择自驾换乘的旅客,偏好选择5:00—8:00开行的列车;旅客对6:00-10:00开行列车的支付意愿最高,对17:00—22:00开行列车的支付意愿最低。

基于混合Logit模型的消费者偏好测量研究

消费者偏好研究是微观经济学、市场营销学等学科的重要基石,如何测量消费者偏好长期以来是实证研究者们研究的重要问题之一。文章通过对离散选择模型原理的介绍以及一个实证的例子,揭示出离散选择模型尤其是混合logit模型在消费者偏好测量方面的优势。

基于混合Logit的居住地和就业地选择行为模型

为了剖析城市居民在选择居住地和就业地时的决策机理,利用混合Logit模型建立了城市居住地选择模型和就业地选择模型.针对北京28个住宅小区进行了问卷调查,共发放2 520份问卷,回收1 994份有效问卷,利用调查数据对模型参数进行了估计.结果表明,"出行距离"是影响居民在进行居住地与就业地选址时的首要因素,除此之外,"轨道站点数量"是影响居住地选择的主要因素,"出行成本"则是影响就业地选择的主要因素.

混合logit模型及其在合作医疗保险模式选择中的应用

目的针对独立不相关(IIA)假设的限制,探讨混合logit模型在新型农村合作医疗中的适用性,并分析居民新型农村合作医疗保险模式选择的影响因素。方法从选择项服从IIA假设入手,分析多项logit模型是否符合IIA假设条件。调用stata10.0软件的mlogtest模块进行IIA假设检验。再调用SAS9.1软件的MDC模块,建立了随机参数的混合logit模型。结果在本次研究中,资料不能满足IIA假设(P<0.01),不能应用多项logit模型进行分析;建立的混合logit模型的调整Estrel-la值为0.6658。结论混合logit方法完全摆脱了IIA假设的限制,允许选项之间存在相关性,同时可以体现不同居民保险模式选择的异质性,该方法在新型农村合作医疗中具有一定的适用性。

基于混合Logit模型的房地产公司信用风险预测研究

预测房地产企业信用风险对银行有效规避信贷违约风险有重要意义。文章分别在系数服从正态分布、对数正态分布和均匀分布的三种条件下,利用混合Logit模型预测了我国房地产上市公司的信用风险情况。结论表明:对于房地产上市公司的信用风险情况,混合Logit模型具有较高的识别与预测能力,三种分布下的混合Logit模型中,对数正态分布下的混合Logit模型拟合优度和综合预测准确度最好。

基于潜类混合Logit的铁路疏解衔接系统用户细分

铁路疏解衔接系统用户细分是开展枢纽衔接优化的重要环节.将潜在类别模型与非集计混合Logit模型的似然函数进行融合,构建了一种能同时实现用户分类和行为分析的潜类混合Logit用户细分模型;通过在潜在类别中设置衔接方式属性随机偏好参数,实现了相同子市场用户间似而不同的属性偏好表达.依托成都东客站到达旅客的衔接方式选择SP(陈述偏好)调查数据,借助NLogit软件编程对该模型的测试与标定过程进行了说明,并结合标定结果对各衔接方式的市场总体时间弹性和费用弹性进行了计算,提出了相应的管理措施.结果显示,模型将铁路疏解衔接系统用户细分为“公交偏好型”、“私家车偏好型”、“出租车偏好型”、“网约车偏好型”4个子市场,不同子市场间呈现出差异化的市场占有率、属性敏感性和属性偏好程度,验证了潜类混合Logit模型在市场细分中能兼顾外源、内源性细分变量,并具有经济学解释能力强的特点.

不同Halton抽样方法在混合Logit模型中的比较

以混合Logit模型参数估计中应用最广泛的四类Halton抽样方法为研究对象,包括Halton、变序Halton、乱序Halton和去随机化Halton,借助平均绝对百分误差箱型图比较不同维度、不同抽样方法得到的参数估计值,同时结合数百次模拟概率标准差判断不同抽样方法适用性.结果表明,在低维度情况下,各Halton抽样方法参数估计结果相差不大,且乱序Halton抽样性质与伪随机抽样无异;而随着维度的增加,几类Halton的抽样点均匀程度逐渐与伪随机抽样接近,且变序Halton抽样优于其他3类Halton抽样.

基于混合Logit模型的网约车选择行为研究

近年来,网约车发展迅速,而现有研究较少从市场角度理解用户对网约车的选择偏好.本文构建了基于混合Logit选择模型,选取网约车依赖性、出行目的等出行相关属性,年龄等个人社会经济属性为效用函数特征变量,假设到达时间、在车时间和费用为随机变量并服从对数正态分布.使用D-efficient效率设计法生成问卷,在成都市开展网约车使用特征与选择偏好的实证调查.基于观察数据标定模型,参数显著性及符号解释了城市综合交通背景下出行方式选择的关键因素.对出租车和网约车费用进行边际效应分析,明确了价格变化对出行结构的影响.

基于混合Logit模型的高速公路交通事故严重程度分析

为从多方面掌握影响高速公路事故严重程度的因素,基于统计分析方法构建事故严重程度模型,分析其与道路、环境、驾驶员及车辆等因素间关系。鉴于多项Logit模型难以解析异质性及各因素对事故影响的交互作用,构建了混合Logit模型,并提出了刻画参数间相关性的方法。结果表明,考虑参数间相关性的混合Logit模型比多项Logit模型有更好的拟合优度,且能更合理地反映各因素对事故严重程度的作用效果;碰撞护栏或桥墩、女性驾驶员或驾驶员超过56岁时,更易产生受伤和死亡事故;能见度低于200m、驾驶员驾龄小于3年或超过10年、责任车辆为重型货车或车辆变更车道时,发生财产损失事故的概率增加,而发生死亡和受伤事故的概率有所降低;湿滑路面将导致受伤事故的概率增加3.7%,而混凝土护栏和夜间无照明时将使死亡事故的概率分别增加8.7%和28.8%。

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。

混合Logit回归在感性设计中的应用

为了构建从设计元素到顾客感性的映射知识,引入混合Logit回归的方法到感性设计领域。在处理无序响应变量时,在较好地设置参数分布形式的前提下,相对于常规Logit和常规Probit模型,混合Logit模型具有一定的优越性。在实例部分,利用手机产品感性设计的调查数据,分别建立了常规Logit、常规Probit和混合Logit模型。结果表明,对于所收集的数据,混合Logit模型在拟合优度、灵活性方面最优。

基于混合Logit模型的我国农村居民就医选择的影响因素分析

[目的]了解我国农村居民在患病时就医机构选择的情况及其影响因素,为进一步提高居民卫生资源的利用率提供参考依据。[方法]基于2018年“中国家庭追踪调查”(CFPS)的调查数据,采用离散选择模型中混合Logit模型对我国农村居民医疗服务利用情况及其影响因素进行分析。[结果]回归结果显示,年龄越大、文化程度越高、居民支付能力越强、健康状况越差的居民更倾向于选择到大医院就诊(P<0.05)。在同等条件下,居民往往会选择到价格水平较低、医疗质量较高的机构就医(P<0.05)。[结论]年龄、婚姻状况、学历等社会人口学因素均会对我国农村居民就医机构的选择产生显著影响,居民的支付水平、健康状况、医疗服务价格与质量同样是影响患者选择就医机构的重要因素,医保对引导患者合理就医的作用仍不够明显,诊所在我国基层医疗服务中发挥着重要作用。

基于混合Logit模型的电动汽车购买意愿影响因素研究

为加快电动汽车的推广使用,基于混合Logit模型,应用在北京市收取的问卷数据开展模型实证研究以分析电动汽车购买意愿。首先,从个人属性、车辆属性、充电基础设施、购车与用车激励政策4方面考虑国内消费者电动汽车购买偏好影响因素,并通过网络问卷调查和陈述性偏好实验(Sated Preference,SP)获取相关数据。然后,分别使用混合Logit模型和多项Logit模型(Multinominal Logit Model,MNL)定量分析各类因素对消费者购置意愿的影响,并对比两种方法的拟合优度,结果显示混合Logit模型有更好的拟合优度,可以避免样本间异质性导致的误差。最后,通过对各类因素的参数估计结果、显著性水平及成分效用值的分析可知:除购买价格外,充电服务设施以及车辆牌照制度对电动汽车购买意愿有较为明显的影响;针对电动汽车的购车财政补贴对电动汽车的购买意愿无显著影响,因此补贴政策效果有限,有待进一步调整;电动汽车牌照的排队等候时长对电动汽车的购买意愿有显著影响,未来可以进一步考虑将传统燃油车的部分牌照配额转移至电动汽车。

基于混合Logit模型的轨道交通安全统计生命价值

为了提供轨道交通安全项目经济评价的基础指标,开展轨道交通安全统计生命价值(VOSL)测算研究。基于参数服从正态分布和对数正态分布的混合Logit(ML)模型,构建轨道交通安全VOSL测算模型;以"大连至沈阳出行路径选择"为研究场景设计出行路径选择调查问卷,实施交通意向调查并获得调查数据;利用Monte Carlo仿真算法进行模型标定和模型比较分析,最终获得轨道交通安全VOSL测算值及其分布函数。结果表明:参数服从对数正态分布的ML-2模型,其拟合优度为0.2135,命中率为82.49%,模型精确性较高;基于ML-2模型的轨道交通安全VOSL服从参数为(0.6155,0.5148~2)的对数正态分布,其数学期望为616.9万元,且在取值为410万元时达到最大概率。

基于面板混合Logit模型的中长途高速客运方式分担率预测

针对高铁和民航在中长途高速客运中的方式分担率变化问题,考虑到不同旅客群体间的异质性及旅客在不同情景下选择的相关性,以旅客性别、年龄、月收入等为基本属性,程前程后费用和时间、旅程费用和时间作为特性变量,建立了面板混合Logit模型。利用NLOGIT软件,基于北京—南京客运通道旅客出行意向调查数据,分别对传统Logit模型、横截面混合Logit模型和面板混合Logit模型进行参数估计。模型估计结果表明,面板混合Logit模型具有更好的行为解释能力和预测精度。基于面板混合Logit模型,使用仿真方法预测了高铁和民航的方式分担率随旅程费用和时间的变化趋势,得到高铁分担率随旅程费用差的增大而增加、随旅程时间差的增大而减小,民航则相反,并且旅程费用差对方式分担率的影响比旅程时间差更加显著。