베이지안 추정법을 활용한 양분선택형 조건부 가치측정(measurement)모형
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작성일 23-07-12 06:42
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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 설명(explanation)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 平均(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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