Integrating Decision Heuristics And Behavioural Refinements Into Travel Choice Models
Integrating decisión heuristics and behavióural refinements into travel choice models
| dc.contributor | Hensher, David Alan | |
| dc.contributor | UNIVERSITY OF SYDNEY | |
| dc.creator | Balbontin, Camila | |
| dc.date | 2018-02-27T13:47:07Z | |
| dc.date | 2022-08-19T15:22:45Z | |
| dc.date | 2018-02-27T13:47:07Z | |
| dc.date | 2022-08-19T15:22:45Z | |
| dc.date | 2018 | |
| dc.date.accessioned | 2023-08-23T00:37:06Z | |
| dc.date.available | 2023-08-23T00:37:06Z | |
| dc.identifier | 72150522 | |
| dc.identifier | https://hdl.handle.net/10533/208842 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8355813 | |
| dc.description | Discrete choice modelling has become the preferred empirical context to study individuals’ preferences and willingness to pay. Although the outcome is important in decision making, so is the process that individuals adopt to assist them in reaching a decision. Both should be considered when analysing individual behaviour as they represent jointly the endogeneity of choice. Traditional choice studies assume, in the main, a linear in the parameters additive in the attributes (LPAA) approach, where individuals are rational, take into account all the attributes and alternatives presented to them when reaching a decision, and value the attribute levels exactly as were presented in the popular choice experiment paradigm. This has not always been shown to be a behaviourally valid representation of choice response, and there is a growing literature on the role of a number of alternative decision process strategies that individuals use when facing a decision, which are often referred to as heuristics, or simply as process rules. The majority of choice studies also assume that respondents have a risk attitude that is risk neutral (i.e., a risky alternative is indifferent to a sure alternative of equal expected value) and that they perceive the levels of attributes in choice experiments in a way that suggests the absence of perceptual conditioning. Considering each in turn, there are people who are risk adverse, risk taking or risk neutral, and this heterogeneity in risk attitude does influence individuals’ decisions when faced with different choice scenarios. Heterogeneity is also present for perceptual conditioning in cases where there is variability in the outcomes of an attribute(s), which allows for differences between the stated probability of occurrence (in a choice experiment) and the perceived probability used when evaluating the prospect. Finally, the (accumulated) experience that individuals’ have with each alternative might also influence their decisions. The objective of this research is to integrate multiple decision process strategies, Value Learning (VL) and Relative Advantage Maximisation (RAM) in particular, alongside the traditional LPAA ‘process rule’ with behavioural refinements (i.e., risk attitudes, perceptual conditioning and overt experience), to take into account process endogeneity in choice responses. A novel approach is used to include process heterogeneity, referred to as conditioning of random process heterogeneity, where the mean and standard deviation of the parameters normally defined under an LPAA heuristic are conditioned by process strategies. This approach takes into account the relationship between process heterogeneity and preference heterogeneity, of particular interest in studies that integrate random parameters and process strategies. The model performance results and willingness to pay estimates are compared to those obtained when using a probabilistic decision process method, increasingly used in the choice literature to accommodate process heterogeneity. | |
| dc.description | Los modelos de elección discreta se han convertido en el contexto empírico preferido para estudiar las preferencias individuales y disposiciones al pago. Aunque el resultado es importante en una elección, también lo es el proceso que los individuos adoptan al hacer una elección. Ambos deberían ser considerados al analizar el comportamiento de los individuos, ya que representan conjuntamente la endogeneidad de elección. Los estudios de elección tradicionales suponen, en general, una forma lineal en los parámetros y aditiva en los atributos (LPAA), donde se considera que los individuos son racionales: toman en cuenta todos los atributos y alternativas al hacer una elección, y valoran los niveles de los atributos exactamente como se presentaron en el experimento de elección. Esto no siempre ha demostrado ser una representación conductualmente válida en el proceso de elección, y existe una literatura creciente sobre el rol que juegan varios procesos de elección alternativos al representar cómo las personas enfrentan a una elección, que a menudo se conoce como heurística, o simplemente como procesos de elección. La mayoría de los estudios de elección también suponen que los encuestados tienen una actitud de riesgo que es neutral (es decir, una alternativa riesgosa es equivalente a una alternativa segura de igual valor esperado) y que perciben los niveles de atributos en los experimentos de elección de una manera que sugiere la ausencia de condicionamiento perceptual. Considerando cada uno a su vez, hay personas que son adversas al riesgo, tomadoras de riesgo, o neutrales al riesgo, y esta heterogeneidad en la actitud de riesgo sí influye en las decisiones individuales en diferentes escenarios de elección. La heterogeneidad también está presente cuando hay variabilidad en los resultados de un atributo(s), que permite diferencias entre la probabilidad de ocurrencia declarada (en el experimento de elección) y la probabilidad percibida al evaluar el prospecto, lo que se define como condicionamiento perceptivo. Finalmente, la experiencia (acumulada) que los individuos tienen con cada alternativa también podría influir sus decisiones. El objetivo de esta investigación es integrar múltiples procesos de elección, Value Learning (VL) y Relative Advantage Maximisation (RAM) en particular, junto con el proceso tradicional de elección LPAA agregando refinamientos de comportamiento (es decir, actitudes de riesgo, condicionamiento perceptivo y experiencia acumulada), para tomar en cuenta la endogeneidad del proceso en la elección. Se propone una metodología para incluir la heterogeneidad del proceso, que se define como conditioning of random process heterogeneity, donde la media y la desviación estándar de los parámetros - normalmente definidos bajo una heurística de LPAA - están condicionados por los procesos de elección. Este enfoque tiene en cuenta la relación entre la heterogeneidad en los procesos de elección y la heterogeneidad en las preferencias. Los resultados de los modelos y las estimaciones de disposición al pago son comparados con una técnica que ha sido usada para considerar heterogeneidad en los procesos de elección (probabilistic decision process). | |
| dc.description | PFCHA-Becas | |
| dc.description | PFCHA-Becas | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.relation | instname: Conicyt | |
| dc.relation | reponame: Repositorio Digital RI2.0 | |
| dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement//72150522 | |
| dc.relation | info:eu-repo/semantics/dataset/hdl.handle.net/10533/93488 | |
| dc.relation | http://hdl.handle.net/2123/17892 | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Ingeniería y Tecnología | |
| dc.subject | Ingeniería Civil | |
| dc.subject | Ingeniería de Transporte | |
| dc.title | Integrating Decision Heuristics And Behavioural Refinements Into Travel Choice Models | |
| dc.title | Integrating decisión heuristics and behavióural refinements into travel choice models | |
| dc.type | Tesis Doctorado | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Tesis |