2019年度 選択行動の数理モデル   Mathematical Modeling of Individual Choice Behavior

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開講元
土木工学コース
担当教員名
福田 大輔 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
月7-8(緑が丘M5-会議室, M5 Bidg., Meeting Room)  木7-8(緑が丘M5-会議室, M5 Bidg., Meeting Room)  
クラス
-
科目コード
CVE.D401
単位数
2
開講年度
2019年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2019年3月18日
講義資料更新日
2019年4月24日
使用言語
英語
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講義の概要とねらい

(1) 交通需要予測/行動分析における代表的な分析手法である離散選択モデル (Discrete Choice Model) 理論と応用について学ぶ.
-理論:ミクロ経済学,統計学,最適化数学,シミュレーション
-応用:交通需要やマーケット・シェアの予測,プロジェクト評価

(2) 複数回の演習(データを用いた実際のモデル推定)を通じて,実際の計算方法について習熟する.
- 推定・シミュレーション用フリーソフト``BIOGEME" の理解
- 交通,通信(電話),電力,マーケティング等のデータを用いた計算演習

到達目標

(1) 交通需要予測/行動分析における代表的な分析手法である離散選択モデル (Discrete Choice Model) 理論と応用について学ぶ.
(2) 複数回の演習(データを用いた実際のモデル推定)を通じて,実際の計算方法について習熟する.

キーワード

交通行動分析, 離散選択モデル, 応用統計学, 応用計量経済学, シミュレーション, 確率モデル, マーケティング, 個人の意思決定

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - - -

授業の進め方

離散選択モデルの理論的基礎を講述しつつ,途中,計5回の計算機演習を併せて実施することにより,内容に対する理解を深める.また,それらの演習に対応した計5回のレポート課題を課す.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 選択行動の記述の基礎理論と二項選択モデル 1 Simple Example 2 Framework of Discrete Choice Models 3 Random Utility Model 4 Binary Choice Model
第2回 二項選択モデルの推定方法 1 Deviation of Binary Choice Models 2 Estimation of Binary Choice Models 3 Evaluation and Interpretation of Estimation Results
第3回 演習1:二項選択モデルの推定 Estimating binary choice models
第4回 多項選択モデル〜ロジットモデルとプロビットモデル 1 Review of Random Utility Model 2 Multinomial Probit 3 Multinomial Logit 4 IIA Property of Logit
第5回 多項ロジットモデルの特定化と推定 1 Specification Issues of Logit Model 2 A Case Study of Specification Issues 3 Estimation Issues of Logit Model
第6回 演習2:多項ロジットモデルの推定 Estimating multinomial logit models
第7回 離散選択モデルの統計的検定 1 Introduction: What is "statistical test"? 2 Informal Tests 3 Classical Statistical Tests 4 Likelihood Ratio Test 5 Goodness-of-Fit of the Entire Model 6 Advanced Tests
第8回 モデルのIIA特性・将来予測・マイクロシミュレーション 1 Introduction 2 IIA (Independence from Irrelevant Alternatives) property of Logit 3 IIA Tests 4 Forecasting and Microsimulation
第9回 演習3:統計的検定と将来予測 1 Testing IIA 2 Forecasting and Microsimulation
第10回 ネスティッドロジットモデル 1 Review of IIA Property 2 Correlation among Choice Alternatives 3 Nested Logit Model 4 A Case Study: Choice of A Residential Telephone Service
第11回 データのサンプリング方法 1 Introduction: Why focus on sampling? 2 Examples of Sampling Strategies 3 Formulation of Sampling Strategies 4 Estimation Considering Sampling
第12回 演習4:ネスティッドロジットモデルとサンプリング 1 Estimating Nested Logit Model 2 Estimation considering sampling
第13回 ミックスドロジットモデルとシミュレーション推定 1 Introduction 2 Mixed Logit Model: Formulation 3 Mixed Logit Model: Estimation
第14回 演習5:ミックスドロジットモデルの推定 Estimating Mixed Logit Models
第15回 交通分野における離散選択モデルの展開 Introducing the state-of-art of DCM in transportation science

教科書

講義資料は随時OCWiで配布する.

参考書、講義資料等

Ben-Akiva M. & Lerman S. (1985) Discrete Choice Analysis: Theory and Applications to Travel Demand, MIT Press.
Train K. (2003) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press.
北村他(2002) 交通行動の分析とモデリング, 技報堂出版.
土木学会[編] (1996) 非集計行動モデルの理論と応用, 土木学会.

成績評価の基準及び方法

- 5つのレポート課題(75%)
- 講義中の質問等への対応(25%)

関連する科目

  • CVE.D230 : 都市・交通計画プロジェクト演習
  • CVE.D301 : 交通システム工学
  • CVE.D311 : 公共経済学
  • CVE.D402 : 交通ネットワーク分析
  • CVE.D403 : 交通経済学
  • GEG.P502 : 持続的インフラストラクチャ―のためのプロジェクトマネジメントと評価
  • CVE.D201 : 土木計画学基礎
  • CVE.D210 : 土木と環境の計画理論
  • UDE.E402 : 都市・環境のGISとデジタル画像処理
  • IEE.B336 : 応用計量経済学

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

上記に示した関連する科目について,履修済みあるいは履修中であることが望ましい.

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