Rational Choice Models: The Temporal Tree Representation

doi:10.1287/mnsc.2023.03967

2025-11-01

PRE

Qi Feng

J. George Shanthikumar

Mengying Xue *

DOI：10.1287/mnsc.2023.03967

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摘要

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选择模型，即指定消费者在给定选择集中各选项选择概率的模型，在众多领域得到了广泛研究和应用。我们提出了一种选择的时间树表示方法，该方法涵盖所有理性选择模型。与现有的结构性选择模型相比，树表示方法在解决模型识别的关键挑战方面展现出两大优势。首先，所有理性选择模型都具有树表示形式，且树表示的一个子类（具有集合依赖分支）与理性选择模型存在一一对应关系。这弥补了现有结构性模型表征中的不足，因为现有模型要么无法识别，要么施加了无法解释的条件，或者未能涵盖理性选择模型的全空间。其次，树表示方法允许根据现有知识和数据系统性地指定选择模型结构，具有灵活性。具体而言，指定树表示所需的参数数量可主要由充分知识水平决定，该水平对应于树分支的特定层级。充分知识水平可根据可用数据的数量经验性地确定，进而决定模型估计所需的参数数量。因此，树表示方法提供了一种自然的数据整合方式，避免了因限制性假设导致的模型误设，并防止了通用模型中的过拟合问题。

Keyword:

rational choice model

structural choice model

temporal tree representation

identifiability