屬性門檻多項羅吉特模式之研究

Abstract

傳統選擇模式係以效用的概念來模化決策者的選擇行為；消費者基於最大效用的原則 選取最佳方案。一般使用上皆假設方案效用為方案屬性的線性組合。由於效用為連續 型函數，因此任何屬性的改變，無論其值的大小均會改變方案的效用，進而改變決策 者的選擇。 許多心理學家及行銷研究指出：人們的選擇行為未必會隨著屬性的變化而改變，除非 這項變化已經大過決策者的門檻(Thresholds)。門檻值的觀念雖已出現在許多文獻上 ，惟目前相關的研究仍然很少並且尚有缺失。本研究應用非補償性的決策準則及隨機 效用理論發展出屬性門檻多項羅吉特模式，並提出五種門檻的效用結構。模式推導證 明傳統羅吉特模式為其特例。參數校估係以最大概似函數，應用H-J(Hooke-Jeeves Pattern Search) 法來估計。校估程式可在微電腦執行，其最大範圍可處理一千個以 上的樣本。實證研究採用大臺北地區運具選擇的資料進行分析。結果顯示本研究模式 的統計績效明顯優於傳統羅吉特模式，參數的檢定證實選擇行為存在門檻及邊際效用 遞減的特性。