书上完全没有涉及到随机效用最大化理论，我的问题的实质是：如何用stata标定随机效用最大化理论推得的选择模型的相关参数

我的推导过程是没有问题的，你可以看这两本书：

discrete models with simulation（by Train）http://elsa.berkeley.edu/~train/

Ben Akiva的Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand

关于如何用随机效用最大化理论推导离散选择模型这两本书上讲得非常清楚。

希望楼主能耐心的看看书，理解随机效用最大化理论的实质后，再继续和我探讨这个问题。感谢之极，Wait and Hope...

greene 的书里面也讲到 随机效用最大化理论，见下面的pdf，虽然讲的不多，但是也比较清晰。

他的21章整个是讲discrete choice模型的。

76403.pdf
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[此贴子已经被作者于2006-12-7 15:17:31编辑过]

蓝色，

打开你上面说到的Greene的Economic Analysis第670页，问题是对于效用函数Ua和Ub，特性向量X是不同的，应该是Xa和Xb。所以不管怎样，选择其中一个方案的概率不仅与该方案的特性向量有关，而且还与另一方案的特性向量也是有关的（光凭常识也该是这样的）。

举个例子说吧，考虑出行者从步行和乘公交车两种方式中选其一，影响因素对于这两种方式肯定是不完全相同的。乘车的费用对选择公交车的概率有影响，但对选择不行方式就没有影响。也就是X(步行)和X(公交车)是不同的，两方式的特性向量不同，不能用一个X表示。

好好想想吧

你说得没错。你可以解释一下软件里面的logit模型吗？我觉得是和计量经济学的书上的说法是一致的。

我还不清楚，如果如你提到的两个方式的定性向量不同，不能用一个x表示，那么在具体的软件的操作中我们该怎么用呢？我不清楚你用什么软件，你可否举一个例子，写一个简单的程序我就明白该怎么做了。

这样也能解答楼主的问题。

谢谢。

我是问如何用stata实现对离散选择模型的标定，我正是不明白在软件中该怎么操作，所以才问的。原来我想问的问题，楼主也不知道。

对于两个方式的特性向量不同的例子，比如还是考虑上面的步行和公共汽车出行的例子，影响因素只考虑出行时间，不行方式的出行时间和乘公共汽车的出行时间肯定是不同的，应该用Twalk和Tbus分别表示。

效用函数的形式是Vwalk=cons(walk)+a*Twalk;Vbus=a*Tbus

概率公式为Pwalk=1/[1+exp(-(cons(walk)+a(Twalk-Tbus)))]

who knows, please

那这个帖子并不是你问标定的那个帖子啊，

而且你提到“标定”我不明白是什么意思，因为我所知道的标定并不是在这里用。

上面同学注意

logit分为两种   一种是计量经济学中的非条件选择的logit  

另一种是麦克范登和train教授的  条件logit 

后者见train教授的英文版 离散选择模型与模拟   discrete models with simulation（by Train）
上面很详细的，特别是mixed logit很有用

stata里面专门用clogit求条件logit问题

[此贴子已经被作者于2008-10-25 10:11:47编辑过]