How Borrowing Constraints Hinder Migration: Theoretical Insights from a Random Utility Maximization Model*

2019 ◽  
Vol 122 (2) ◽  
pp. 732-761 ◽  
Author(s):  
Léa Marchal ◽  
Claire Naiditch
Keyword(s):  
Utility Maximization ◽  
Borrowing Constraints ◽  
Random Utility ◽  
Random Utility Maximization

scholarly journals Structural Choice Analysis with Nested Logit Models

2002 ◽  
Vol 2 (3) ◽  
pp. 227-252 ◽  
Author(s):  
Florian Heiss
Keyword(s):  
Logit Model ◽  
Utility Maximization ◽  
Nested Logit ◽  
Random Utility ◽  
Logit Models ◽  
Random Utility Maximization ◽  
Structural Choice ◽  
Choice Analysis ◽  
Nested Logit Models ◽  
The Empirical Analysis

The nested logit model has become an important tool for the empirical analysis of discrete outcomes. There is some confusion about its specification of the outcome probabilities. Two major variants show up in the literature. This paper compares both and finds that one of them (called random utility maximization nested logit, RUMNL) is preferable in most situations. Since the command nlogit of Stata 7.0 implements the other variant (called non-normalized nested logit, NNNL), an implementation of RUMNL called nlogitrum is introduced. Numerous examples support and illustrate the differences between both specifications.

scholarly journals Modelos econométricos de elección desde la economía del comportamiento: Modelamiento de elección discreta basada en costo emocional aleatorio - Aplicación a la industria agroquímica Colombiana.

2020 ◽  
Vol 13 (2) ◽  
pp. 33-50
Author(s):  
CARLOS GABRIEL CONTRERAS SERRANO
Keyword(s):  
Utility Maximization ◽  
Random Utility ◽  
Regret Minimization ◽  
Random Utility Maximization ◽  
Palabras Clave ◽  
Random Regret Minimization

Los modelos económicos ortodoxos, proponen que el ser humano es racional, egoísta y maximizador para hacer sus elecciones de consumo. Evidencia desde la economía del comportamiento reta estos supuestos planteando nuevos modelos para estudiar la elección humana. Estudiando el proceso de elección de productos de cuidado de cultivo en productores de tomate en Colombia, la presente investigación busco comparar estadística y conceptualmente los modelos RUM (Random Utility Maximization) y RRM (Random Regret Minimization) construidos vía modelamiento de elección discreta concluyendo que los modelos RRM logran mejor bondad de ajuste para describir el comportamiento de elección y compra de nematicidas en muestras de productores de tomate colombianos por lo que constituyen una alternativa viable para diseñar nuevos productos, estimar su participación potencial en el mercado y fijarles precio. Palabras clave: Modelamiento de elección discreta, RUM (Random Utility Maximization), RRM (Random Regret Minimization), Economía del comportamiento, Comportamiento de elección.

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