旅行行为建模中的信息处理约束 生成性学习方法

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摘要翻译：
旅行决策往往表现出对不确定性和信息处理限制的敏感性。这些行为条件可以用生成性学习过程来表征。我们提出了一个数据驱动的理性不注意理论的生成模型版本来模拟这些行为表征。我们概述了生成模型的方法论和相关的学习过程，并提供了一个直观的解释，说明这个过程如何捕捉选择效用规范中的先验信息的价值。我们论证了信息异质性对出行选择的影响，分析了计量经济学解释，并探讨了我们的生成模型的性质。我们的研究结果与理性不注意行为理论有很强的相关性，理性不注意行为理论表明，个体可能忽略某些外生变量，并依赖先验信息来评估不确定性下的决策。最后，本研究所论证的原则可以表述为一个广义的基于熵和效用的多项式logit模型。
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英文标题：
《Information processing constraints in travel behaviour modelling: A
  generative learning approach》
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作者：
Melvin Wong and Bilal Farooq
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最新提交年份：
2019
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：Econometrics        计量经济学
分类描述：Econometric Theory, Micro-Econometrics, Macro-Econometrics, Empirical Content of Economic Relations discovered via New Methods, Methodological Aspects of the Application of Statistical Inference to Economic Data.
计量经济学理论，微观计量经济学，宏观计量经济学，通过新方法发现的经济关系的实证内容，统计推论应用于经济数据的方法论方面。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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英文摘要：
  Travel decisions tend to exhibit sensitivity to uncertainty and information processing constraints. These behavioural conditions can be characterized by a generative learning process. We propose a data-driven generative model version of rational inattention theory to emulate these behavioural representations. We outline the methodology of the generative model and the associated learning process as well as provide an intuitive explanation of how this process captures the value of prior information in the choice utility specification. We demonstrate the effects of information heterogeneity on a travel choice, analyze the econometric interpretation, and explore the properties of our generative model. Our findings indicate a strong correlation with rational inattention behaviour theory, which suggest that individuals may ignore certain exogenous variables and rely on prior information for evaluating decisions under uncertainty. Finally, the principles demonstrated in this study can be formulated as a generalized entropy and utility based multinomial logit model.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1907.07036

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关键词：信息处理 学习方法 econometrics Presentation Econometric 决策 model 信息 不确定性 information