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首页> 外文期刊>Transportation Research Part B: Methodological >A new approach to specify and estimate non-normally mixed multinomial probit models
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A new approach to specify and estimate non-normally mixed multinomial probit models

机译：指定和估计非正常混合多项式概率模型的新方法

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The current paper proposes the use of the multivariate skew-normal distribution function to accommodate non-normal mixing in cross-sectional and panel multinomial probit (MNP) models. The combination of skew-normal mixing and the MNP kernel lends itself nicely to estimation using Bhat's (2011) maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) approach. Simulation results for the cross-sectional case show that our proposed approach does well in recovering the underlying parameters, and also highlights the pitfalls of ignoring non-normality of the continuous mixing distribution when such non-normality is present. At the same time, the proposed model obviates the need to assume a pre-specified parametric distribution for the mixing, and allows the estimation of a very flexible, but still parsimonious, mixing distribution form.
机译：本文提出使用多元偏态正态分布函数来适应横截面和面板多项式概率模型（MNP）模型中的非正态混合。偏态正态混合和MNP内核的组合非常适合使用Bhat（2011）最大近似复合边缘可能性（MACML）方法进行估计。横截面情况的仿真结果表明，我们提出的方法在恢复基本参数方面表现出色，并且还突出了在存在这种非正态性时忽略连续混合分布的非正态性的陷阱。同时，提出的模型消除了为混合假设预先指定的参数分布的需要，并且允许估计非常灵活但仍然简约的混合分布形式。

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