베이지안 추정법을 활용한 양분선택형 조건부 가치측정모형
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작성일 23-10-18 17:40
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후생의 추정치를 만들어내는 데 있어서, 본 연구에서 제안한 베이지안 추정법은 고전적인 ML 추정법에 비해 두 가지 중요한 advantage(장점) 을 가지고 있다 이것은 베이지안 추정법이 모든 모수와 관심대상 모수들의 선형 또는 비선형 조합에 대해 사후적 분포를 만들어낼 수 있는 바람직한 성질을 가지고 있기 때문일것이다
첫 번째 advantage(장점) 은 후생 추정치의 신뢰구간을 구하는 것과 관계가 있다 CVM을 이용하는 연구자는 앞에서 說明(설명) 한 Krinsky and Robb의 몬테칼로 모의實驗과 같이 항상 결합정규분포로부터 샘플링하는 방법을 이용해야 하는 어려움을 겪고 있다 그러나, 베이지안 추정법은 추가적인 복잡한 모의實驗을 할 필요가 없이 샘플링 알고리즘의 부산물로써 신뢰구간을 쉽게 만들어 낼 수 있다 즉, GS로부터 도출된 각각의 에 대해 5,000개의 average(평균)값 WTP와 5,000개의 중앙값 WTP를 단순하게 계산하여 이 값들의 실증적 분포의 좌우에서 각각 5.0%, 2.5%를 제거함으로써 90% 및 95% 신뢰구간을 계산할 수 있다
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