Tarification logit dans un réseau

Le problème de tarification qui nous intéresse ici consiste à maximiser le revenu généré par les usagers d'un réseau de transport. Pour se rendre à leurs destinations, les usagers font un choix de route et utilisent des arcs sur lesquels nous imposons des tarifs. Chaque route est caractérisée (aux yeux de l'usager) par sa "désutilité", une mesure de longueur généralisée tenant compte à la fois des tarifs et des autres coûts associés à son utilisation. Ce problème a surtout été abordé sous une modélisation déterministe de la demande selon laquelle seules des routes de désutilité minimale se voient attribuer une mesure positive de flot. Le modèle déterministe se prête bien à une résolution globale, mais pèche par manque de réalisme. Nous considérons ici une extension probabiliste de ce modèle, selon laquelle les usagers d'un réseau sont alloués aux routes d'après un modèle de choix discret logit. Bien que le problème de tarification qui en résulte est non linéaire et non convexe, il conserve néanmoins une forte composante combinatoire que nous exploitons à des fins algorithmiques. Notre contribution se répartit en trois articles. Dans le premier, nous abordons le problème d'un point de vue théorique pour le cas avec une paire origine-destination. Nous développons une analyse de premier ordre qui exploite les propriétés analytiques de l'affectation logit et démontrons la validité de règles de simplification de la topologie du réseau qui permettent de réduire la dimension du problème sans en modifier la solution. Nous établissons ensuite l'unimodalité du problème pour une vaste gamme de topologies et nous généralisons certains de nos résultats au problème de la tarification d'une ligne de produits. Dans le deuxième article, nous abordons le problème d'un point de vue numérique pour le cas avec plusieurs paires origine-destination. Nous développons des algorithmes qui exploitent l'information locale et la parenté des formulations probabilistes et déterministes. Un des résultats de notre analyse est l'obtention de bornes sur l'erreur commise par les modèles combinatoires dans l'approximation du revenu logit. Nos essais numériques montrent qu'une approximation combinatoire rudimentaire permet souvent d'identifier des solutions quasi-optimales. Dans le troisième article, nous considérons l'extension du problème à une demande hétérogène. L'affectation de la demande y est donnée par un modèle de choix discret logit mixte où la sensibilité au prix d'un usager est aléatoire. Sous cette modélisation, l'expression du revenu n'est pas analytique et ne peut être évaluée de façon exacte. Cependant, nous démontrons que l'utilisation d'approximations non linéaires et combinatoires permet d'identifier des solutions quasi-optimales. Finalement, nous en profitons pour illustrer la richesse du modèle, par le biais d'une interprétation économique, et examinons plus particulièrement la contribution au revenu des différents groupes d'usagers.

Les déterminants des faillites bancaires dans les pays en développement: le cas des pays de l'Union économique et monétaire Ouest-africaine (UEMOA)

L’objectif de ce papier est de déterminer les facteurs susceptibles d’expliquer les faillites bancaires au sein de l’Union économique et monétaire ouest-africaine (UEMOA) entre 1980 et 1995. Utilisant le modèle logit conditionnel sur des données en panel, nos résultats montrent que les variables qui affectent positivement la probabilité de faire faillite des banques sont : i) le niveau d’endettement auprès de la banque centrale; ii) un faible niveau de comptes disponibles et à vue; iii) les portefeuilles d’effets commerciaux par rapport au total des crédits; iv) le faible montant des dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le ratio actifs liquides sur actifs totaux. En revanche, les variables qui contribuent positivement sur la vraisemblance de survie des banques sont les suivantes : i) le ratio capital sur actifs totaux; ii) les bénéfices nets par rapport aux actifs totaux; iii) le ratio crédit total sur actifs totaux; iv) les dépôts à terme à 2 ans par rapport aux actifs totaux; et v) le niveau des engagements sous forme de cautions et avals par rapport aux actifs totaux. Les ratios portefeuilles d’effets commerciaux et actifs liquides par rapport aux actifs totaux sont les variables qui expliquent la faillite des banques commerciales, alors que ce sont les dépôts à terme de plus de 2 ans à 10 ans qui sont à l’origine des faillites des banques de développement. Ces faillites ont été considérablement réduites par la création en 1989 de la commission de réglementation bancaire régionale. Dans l’UEMOA, seule la variable affectée au Sénégal semble contribuer positivement sur la probabilité de faire faillite.

Functional Forms and Educational Production Functions

Different Functional Forms Are Proposed and Applied in the Context of Educational Production Functions. Three Different Specifications - the Linerar, Logit and Inverse Power Transformation (Ipt) - Are Used to Explain First Grade Students' Results to a Mathematics Achievement Test. with Ipt Identified As the Best Functional Form to Explain the Data, the Assumption of Differential Impact of Explanatory Variables on Achievement Following the Status of the Student As a Low Or High Achiever Is Retained. Policy Implications of Such Result in Terms of School Interventions Are Discussed in the Paper.

How do Young People Choose College Majors?

Previous studies on the determinants of the choice of college major have assumed a constant probability of success across majors or a constant earnings stream across majors. Our model disregards these two restrictive assumptions in computing an expected earnings variable to explain the probability that a student will choose a specific major among four choices of concentrations. The construction of an expected earnings variable requires information on the student s perceived probability of success, the predicted earnings of graduates in all majors and the student s expected earnings if he (she) fails to complete a college program. Using data from the National Longitudinal Survey of Youth, we evaluate the chances of success in all majors for all the individuals in the sample. Second, the individuals' predicted earnings of graduates in all majors are obtained using Rumberger and Thomas's (1993) regression estimates from a 1987 Survey of Recent College Graduates. Third, we obtain idiosyncratic estimates of earnings alternative of not attending college or by dropping out with a condition derived from our college major decision-making model applied to our sample of college students. Finally, with a mixed multinominal logit model, we explain the individuals' choice of a major. The results of the paper show that the expected earnings variable is essential in the choice of a college major. There are, however, significant differences in the impact of expected earnings by gender and race.

Developmental trajectories of body mass index in early childhood : an 8-year longitudinal study

Trajectoires développementales de l’IMC durant l’enfance: Une étude longitudinale sur 8 ans. Introduction : L’obésité infantile, origine de nombreux problèmes de santé, représente un grand défi en santé publique. Récemment, l’importance d’étudier l’évolution du surpoids durant l’enfance ainsi que les facteurs de risques précoces pour l’obésité a été reconnue. Les trajectoires développementales d’indice de masse corporelle (IMC) chez les jeunes représentent une approche innovatrice qui nous permet de mieux comprendre cette problématique importante. Objectifs: 1) Identifier des trajectoires développementales distinctes de groupes d’enfants selon leur IMC durant l’enfance, et 2) Explorer les facteurs de risques précoces qui prédisent l’appartenance de l’enfant à la trajectoire d’IMC le plus élevé Hypothèses: 1) On s’attend à retrouver un groupe d’enfants qui suit une trajectoire d’IMC élevée durant l’enfance. 2) On s’attend à ce que certaines caractéristiques de la mère (ex : tabac pendant la grossesse et IMC élevé), soient associées à l’appartenance de l’enfant au groupe ayant la trajectoire «IMC élevé ». Méthodes: Estimation des trajectoires développementales d’IMC d’enfants, dans un échantillon populationnel (n=1957) au Québec (ELDEQ). Les IMC ont été calculés à partir de données fournies par les mères des enfants et recueillis chaque année sur une durée de 8 ans. Des données propres à l’enfant sa mère, ainsi que socioéconomiques, ont étés recueillies. Une régression logistique multinomiale a été utilisée pour distinguer les enfants avec un IMC élevé des autres enfants, selon les facteurs de risques précoces. Les programmes PROC TRAJ (extension de SAS), SPSS (version 16), et SAS (version 9.1.3) ont été utilisés pour ces analyses. Résultats: Trois trajectoires d’IMC ont étés identifiées : IMC « bas-stable » (54,5%), IMC « modéré » (41,0%) et IMC « élevé et en hausse » (4,5%). Le groupe « élevé et en hausse » incluait des enfants pour qui l’IMC à 8 ans dépassait la valeur limite pour l’obésité. Les analyses de régression logistique ont révélé que deux facteurs de risques maternels étaient significativement associés avec la trajectoire “en hausse” par rapport aux deux autres groupes : le tabac durant la grossesse et le surpoids maternel. Conclusions: Des risques d’obésité infantile peuvent êtres identifiés dès la grossesse. Des études d’intervention sont requises pour identifier la possibilité de réduire le risque d’obésité chez l’enfant en ciblant le tabac et le surpoids maternelle durant la grossesse. Mots clés: Indice de masse corporelle (IMC), obésité infantile, trajectoires développementales de groupe, facteurs de risque précoce, étude populationnelle, tabac pendant la grossesse, obésité maternelle.

Statistiques appliquées en chirurgie cardiaque adulte : analyses de survie et applications du “propensity score”

L'objectif principal de ce travail est d’étudier en profondeur certaines techniques biostatistiques avancées en recherche évaluative en chirurgie cardiaque adulte. Les études ont été conçues pour intégrer les concepts d'analyse de survie, analyse de régression avec “propensity score”, et analyse de coûts. Le premier manuscrit évalue la survie après la réparation chirurgicale de la dissection aigüe de l’aorte ascendante. Les analyses statistiques utilisées comprennent : analyses de survie avec régression paramétrique des phases de risque et d'autres méthodes paramétriques (exponentielle, Weibull), semi-paramétriques (Cox) ou non-paramétriques (Kaplan-Meier) ; survie comparée à une cohorte appariée pour l’âge, le sexe et la race utilisant des tables de statistiques de survie gouvernementales ; modèles de régression avec “bootstrapping” et “multinomial logit model”. L'étude a démontrée que la survie s'est améliorée sur 25 ans en lien avec des changements dans les techniques chirurgicales et d’imagerie diagnostique. Le second manuscrit est axé sur les résultats des pontages coronariens isolés chez des patients ayant des antécédents d'intervention coronarienne percutanée. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression avec “propensity score” ; algorithme complexe d'appariement (1:3) ; analyses statistiques appropriées pour les groupes appariés (différences standardisées, “generalized estimating equations”, modèle de Cox stratifié). L'étude a démontrée que l’intervention coronarienne percutanée subie 14 jours ou plus avant la chirurgie de pontages coronariens n'est pas associée à des résultats négatifs à court ou long terme. Le troisième manuscrit évalue les conséquences financières et les changements démographiques survenant pour un centre hospitalier universitaire suite à la mise en place d'un programme de chirurgie cardiaque satellite. Les analyses statistiques utilisées comprennent : modèles de régression multivariée “two-way” ANOVA (logistique, linéaire ou ordinale) ; “propensity score” ; analyses de coûts avec modèles paramétriques Log-Normal. Des modèles d’analyse de « survie » ont également été explorés, utilisant les «coûts» au lieu du « temps » comme variable dépendante, et ont menés à des conclusions similaires. L'étude a démontrée que, après la mise en place du programme satellite, moins de patients de faible complexité étaient référés de la région du programme satellite au centre hospitalier universitaire, avec une augmentation de la charge de travail infirmier et des coûts.

Revisiting optimization algorithms for maximum likelihood estimation

Parmi les méthodes d’estimation de paramètres de loi de probabilité en statistique, le maximum de vraisemblance est une des techniques les plus populaires, comme, sous des conditions l´egères, les estimateurs ainsi produits sont consistants et asymptotiquement efficaces. Les problèmes de maximum de vraisemblance peuvent être traités comme des problèmes de programmation non linéaires, éventuellement non convexe, pour lesquels deux grandes classes de méthodes de résolution sont les techniques de région de confiance et les méthodes de recherche linéaire. En outre, il est possible d’exploiter la structure de ces problèmes pour tenter d’accélerer la convergence de ces méthodes, sous certaines hypothèses. Dans ce travail, nous revisitons certaines approches classiques ou récemment d´eveloppées en optimisation non linéaire, dans le contexte particulier de l’estimation de maximum de vraisemblance. Nous développons également de nouveaux algorithmes pour résoudre ce problème, reconsidérant différentes techniques d’approximation de hessiens, et proposons de nouvelles méthodes de calcul de pas, en particulier dans le cadre des algorithmes de recherche linéaire. Il s’agit notamment d’algorithmes nous permettant de changer d’approximation de hessien et d’adapter la longueur du pas dans une direction de recherche fixée. Finalement, nous évaluons l’efficacité numérique des méthodes proposées dans le cadre de l’estimation de modèles de choix discrets, en particulier les modèles logit mélangés.

La fécondité des immigrantes africaines au Québec de 1986 à 2010

Le Canada à l’instar de plusieurs autres pays occidentaux fait face à une baisse importante du taux de natalité et à un vieillissement de sa population. La solution de l’immigration semble être retenue par ce pays pour combler le déficit en main d’œuvre afin d’éviter un ralentissement de la croissance économique. Nous nous intéressons dans cette étude aux immigrantes africaines accueillies par la province du Québec et cherchons à évaluer leur contribution à la fécondité. Pour ce faire, les données du fichier des naissances de l’Institut de la statistique du Québec et du recensement du Canada de 2006 ont été utilisées. Pour effectuer l’analyse, nous avons premièrement mesuré (avec les fichiers du registre des naissances) l’évolution dans le temps de la contribution des immigrantes africaines à la natalité au Québec. Et deuxièmement, nous avons évalué la relation entre la région d’origine des femmes et la variable "ayant un enfant de moins d’un an" (récente maternité). Nous avons procédé à une analyse descriptive, et également à une analyse multivariée en utilisant un modèle logistique, et en considérant des facteurs sociodémographiques. Nos résultats montrent que les immigrantes africaines affichent un niveau de fécondité plus élevé par rapport à celui des natives et des autres immigrantes. Nous avons constaté que la contribution à la natalité et à la fécondité au Québec des immigrantes venant de l’Afrique Nord était plus importante que celles des autres immigrantes africaines. En outre, les résultats du modèle logistique montrent que les femmes immigrantes africaines de la première génération sont plus susceptibles d’avoir un enfant que les natives du Québec. Nous avons aussi remarqué un effet de la durée de séjour sur la fécondité des immigrantes africaines. Les résultats montrent que les immigrantes de la deuxième génération ont un niveau de fécondité proche des natives du Québec. Nous avons enfin trouvé que la fécondité des immigrantes africaines arrivées très jeunes au Québec est inférieure ou diffère peu de celle des natives du Québec.

Analyse du comportement hétérogène des usagers dans un réseau

Le nombre important de véhicules sur le réseau routier peut entraîner des problèmes d'encombrement et de sécurité. Les usagers des réseaux routiers qui nous intéressent sont les camionneurs qui transportent des marchandises, pouvant rouler avec des véhicules non conformes ou emprunter des routes interdites pour gagner du temps. Le transport de matières dangereuses est réglementé et certains lieux, surtout les ponts et les tunnels, leur sont interdits d'accès. Pour aider à faire appliquer les lois en vigueur, il existe un système de contrôles routiers composé de structures fixes et de patrouilles mobiles. Le déploiement stratégique de ces ressources de contrôle mise sur la connaissance du comportement des camionneurs que nous allons étudier à travers l'analyse de leurs choix de routes. Un problème de choix de routes peut se modéliser en utilisant la théorie des choix discrets, elle-même fondée sur la théorie de l'utilité aléatoire. Traiter ce type de problème avec cette théorie est complexe. Les modèles que nous utiliserons sont tels, que nous serons amenés à faire face à des problèmes de corrélation, puisque plusieurs routes partagent probablement des arcs. De plus, puisque nous travaillons sur le réseau routier du Québec, le choix de routes peut se faire parmi un ensemble de routes dont le nombre est potentiellement infini si on considère celles ayant des boucles. Enfin, l'étude des choix faits par un humain n'est pas triviale. Avec l'aide du modèle de choix de routes retenu, nous pourrons calculer une expression de la probabilité qu'une route soit prise par le camionneur. Nous avons abordé cette étude du comportement en commençant par un travail de description des données collectées. Le questionnaire utilisé par les contrôleurs permet de collecter des données concernant les camionneurs, leurs véhicules et le lieu du contrôle. La description des données observées est une étape essentielle, car elle permet de présenter clairement à un analyste potentiel ce qui est accessible pour étudier les comportements des camionneurs. Les données observées lors d'un contrôle constitueront ce que nous appellerons une observation. Avec les attributs du réseau, il sera possible de modéliser le réseau routier du Québec. Une sélection de certains attributs permettra de spécifier la fonction d'utilité et par conséquent la fonction permettant de calculer les probabilités de choix de routes par un camionneur. Il devient alors possible d'étudier un comportement en se basant sur des observations. Celles provenant du terrain ne nous donnent pas suffisamment d'information actuellement et même en spécifiant bien un modèle, l'estimation des paramètres n'est pas possible. Cette dernière est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. Nous avons l'outil, mais il nous manque la matière première que sont les observations, pour continuer l'étude. L'idée est de poursuivre avec des observations de synthèse. Nous ferons des estimations avec des observations complètes puis, pour se rapprocher des conditions réelles, nous continuerons avec des observations partielles. Ceci constitue d'ailleurs un défi majeur. Nous proposons pour ces dernières, de nous servir des résultats des travaux de (Bierlaire et Frejinger, 2008) en les combinant avec ceux de (Fosgerau, Frejinger et Karlström, 2013). Bien qu'elles soient de nature synthétiques, les observations que nous utilisons nous mèneront à des résultats tels, que nous serons en mesure de fournir une proposition concrète qui pourrait aider à optimiser les décisions des responsables des contrôles routiers. En effet, nous avons réussi à estimer, sur le réseau réel du Québec, avec un seuil de signification de 0,05 les valeurs des paramètres d'un modèle de choix de routes discrets, même lorsque les observations sont partielles. Ces résultats donneront lieu à des recommandations sur les changements à faire dans le questionnaire permettant de collecter des données.

Facteurs environnementaux immédiats et santé des enfants dans les zones de l’Observatoire de population de Ouagadougou (Burkina Faso)

Comme la plupart des villes en Afrique subsaharienne, Ouagadougou, capitale du Burkina Faso, a connu au cours de ces dernières décennies une croissance démographique rapide. Cette situation pose de nombreux problèmes d’ordre sanitaire et environnemental. Pourtant, les liens entre la santé et l’environnement immédiat sont encore faiblement étudiés du fait de la qualité des données qui, lorsqu’elles existent, se révèlent peu appropriées. La présente thèse vise à analyser les liens entre l’environnement immédiat et certains symptômes de maladies, plus spécifiquement la fièvre et la diarrhée ; deux problèmes majeurs de santé liés à l’environnement chez les enfants de moins de 5 ans dans les villes d’Afrique subsaharienne. Cette étude se base sur des données de l’Observatoire de population de Ouagadougou (OPO) recueillies entre 2009 et 2010 dans l’objectif d’étudier les inégalités de santé en milieu urbain (notamment les données de l’enquête santé portant sur 950 enfants de moins de 5 ans recueillies en 2010). La thèse décrit d’abord la santé environnementale en milieu urbain en dépassant l’opposition classique quartiers lotis/quartiers non lotis (zones d’habitation formelles/zones d’habitation informelles). Elle s’intéresse ensuite à l’évaluation plus fine des liens entre l’environnement immédiat et la fièvre en tenant compte des facteurs démographiques et socio-économiques pertinents dans l’estimation. Enfin, la thèse approfondit les analyses sur la co-occurrence de la diarrhée et de la fièvre en mettant en évidence les effets conjoints des facteurs environnementaux et démographiques. À l’aide des analyses spatiales basées sur la distance euclidienne, des analyses factorielles et de classification, cette étude décrit le contexte sanitaire des quartiers formels et informels et analyse la pertinence de la dichotomie entre les quartiers lotis et les quartiers non lotis dans les zones suivies par l’OPO. L’étude effectue également des analyses multivariées en recourant respectivement aux modèles logit simple et ordonné pour estimer les effets propres de l’environnement immédiat sur la fièvre et la co-occurrence de la diarrhée et de la fièvre chez les enfants. Les résultats de l’étude montrent que les risques environnementaux sont variables d’un quartier à l’autre, et que les quartiers lotis bien qu’étant les plus pourvus en services urbains de base sont les plus exposés aux dangers environnementaux. Néanmoins, ce constat ne suffit pas pour rendre compte de la vulnérabilité des enfants dans les quartiers lotis que dans les quartiers non lotis, puisque l’accès à l’eau, l’assainissement, la nature du sol, et le niveau d’éducation de la mère sont des facteurs clés dans l’occurrence des symptômes liés à l’environnement immédiat. On note également une hétérogénéité concernant la santé environnementale, notamment dans les zones non loties. En considérant les effets de l’environnement immédiat sur la fièvre chez les enfants, les résultats montrent que ces effets baissent après la prise en compte des variables démographiques, socio-économiques et du quartier de résidence. Les facteurs de l’environnement tels que la gestion des ordures ménagères et celle des eaux usées discriminent significativement la fièvre. Les enfants à Nioko 2 (quartier non loti), par exemple, ont deux fois plus de risque d’avoir eu de la fièvre par rapport à Kilwin (quartier loti). Les effets conjoints des facteurs environnementaux et démographiques sont également mis en exergue dans la co-occurrence de la diarrhée et de la fièvre, même si ces effets diminuent régulièrement avec le nombre des symptômes chez les enfants. Le fait d’être dans un ménage insalubre ou d’avoir le sol extérieur en terre augmente la propension de co-occurrence de la diarrhée et de la fièvre. En revanche, cette co-occurrence chez les enfants diminue significativement avec l’âge. Les effets de l’environnement sur l’occurrence ou la co-occurrence des symptômes existent, quand bien même ces effets diminuent avec la prise en compte des facteurs démographiques et socio-économiques et du quartier de résidence. Les résultats de la thèse plaident pour un effort méthodologique, afin d’affiner la définition des variables de l’environnement en milieu urbain.

Développement d’un modèle de classification probabiliste pour la cartographie du couvert nival dans les bassins versants d’Hydro-Québec à l’aide de données de micro-ondes passives

Chaque jour, des décisions doivent être prises quant à la quantité d'hydroélectricité produite au Québec. Ces décisions reposent sur la prévision des apports en eau dans les bassins versants produite à l'aide de modèles hydrologiques. Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs, dont notamment la présence ou l'absence de neige au sol. Cette information est primordiale durant la fonte printanière pour anticiper les apports à venir, puisqu'entre 30 et 40% du volume de crue peut provenir de la fonte du couvert nival. Il est donc nécessaire pour les prévisionnistes de pouvoir suivre l'évolution du couvert de neige de façon quotidienne afin d'ajuster leurs prévisions selon le phénomène de fonte. Des méthodes pour cartographier la neige au sol sont actuellement utilisées à l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), mais elles présentent quelques lacunes. Ce mémoire a pour objectif d'utiliser des données de télédétection en micro-ondes passives (le gradient de températures de brillance en position verticale (GTV)) à l'aide d'une approche statistique afin de produire des cartes neige/non-neige et d'en quantifier l'incertitude de classification. Pour ce faire, le GTV a été utilisé afin de calculer une probabilité de neige quotidienne via les mélanges de lois normales selon la statistique bayésienne. Par la suite, ces probabilités ont été modélisées à l'aide de la régression linéaire sur les logits et des cartographies du couvert nival ont été produites. Les résultats des modèles ont été validés qualitativement et quantitativement, puis leur intégration à Hydro-Québec a été discutée.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.