NLOGIT 6.0最新更新

在LIMDEP 10版本中的所有的新特性都包含在NLOGIT 5中。另外，这里有许多在6版本中的新特征。我们增强了多个用于分析不同类型数据的灵活性的部分。许多NLOGIT特征，已有的和新的，被设计来让您不仅仅是计算系数，分析和使用您的模型。我们增加了多个新的模型，包括随机regret logit模型和最佳/最劣输出。NLOGIT 6持续在WTP (willingness to pay) space的估计方面进行新的开发。我们在NLOGIT 6中加入了几十条新特征，一些是直观的，比如新的模型，一些是”幕后”的，使操作流畅和帮助使估计程序稳定。下列将总结重要的新开发。

新的多项选择模型

• NLOGIT 6包括许多新的命令和对随机参数模型和潜在类别模型的扩展：
• 在多项式logit模型中的固定效应
• 在多项式logit模型中的随机效应
• 随机regret logit模型
• 最佳/最劣输出数据
• Berry, Levinsohn and Pakes随机参数logit模型
• 带随机参数的潜在类别
• 广义混合logit

模型扩展

• Willingness to pay
• Attribute nonattendance (explicit and implicit)
• 单独指定预期参数
• 模型仿真
• 估计弹性和偏效应
• 稳健的协方差矩阵
• 随机数据生成器
• 从潜在类别模型的事后估计
• 在随机参数模型中的系数
• 简化的WALD命令

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