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New misspecification tests for multinomial logit models
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AI
DOI：10.1016/j.jocm.2024.100531.png)
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摘要
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多项Logit [MNL] 模型在独立无关选项假定 [IIA] 不成立时会产生误设。本文比较了现有的IIA检验与两种新提出的检验。这两种新检验均利用了以下事实：当MNL为真实模型时，各备选项对之间的偏好可以用独立的二元Logit模型来描述。第一种检验通过Hausman (1978)检验，比较基于备选项对的复合似然参数估计与标准的最大似然估计。第二种检验是在GMM框架下使用多于必要数量的备选项对进行的过度识别检验。详细的蒙特卡洛研究显示，GMM检验在原假设和备择假设下的表现通常更优。一个实证案例演示了这些检验的实践价值。
Keyword:
Discrete choices
Multinomial logit
IIA
Hausman test
Composite likelihood
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
2.4
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引用论文
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