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Consistent estimation in Logit models using historical choices as practical consideration set
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AI
DOI：10.1016/j.trb.2026.103608.png)
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摘要
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选择建模中的一个关键挑战在于明确考虑集，即个体在做出选择时实际评估的备选项子集，这对研究者而言是不可观测（潜在）的。经典homo economicus假设认为个体会评估全部通用备选项集，这一行为前提在现实中难以成立。实际操作方案包括直接询问个体（会引入行为偏差）、将考虑集视为潜在构念（需完整枚举和强识别假设），或依赖尝试复制个体形成此类集合过程的临时启发式方法或非参数方法。近期，部分研究者将历史选择作为实际考虑集，这一方法因智能卡、手机记录和扫描数据等被动数据源的可及性而日益可行。本文提供了形式化证明和蒙特卡罗证据，表明在Logit数据生成过程且各实例选择概率同质的条件下，基于历史选择定义实际考虑集，当样本量和历史选择数量均趋于无穷大时，可获得一致的参数估计。该证明基于对备选项抽样定理的重新诠释，将历史选择视为来自真实考虑集的抽取，并证明在所述假设下，一致条件属性在渐近情况下成立。文章最后讨论了该结果的实践意义以及向其他建模框架和假设的潜在扩展。
Keyword:
Consideration set
Sampling of alternatives
Discrete choices
