A dynamic sequential route choice model for micro-simulation

Dans les études sur le transport, les modèles de choix de route décrivent la sélection par un utilisateur d’un chemin, depuis son origine jusqu’à sa destination. Plus précisément, il s’agit de trouver dans un réseau composé d’arcs et de sommets la suite d’arcs reliant deux sommets, suivant des critères donnés. Nous considérons dans le présent travail l’application de la programmation dynamique pour représenter le processus de choix, en considérant le choix d’un chemin comme une séquence de choix d’arcs. De plus, nous mettons en œuvre les techniques d’approximation en programmation dynamique afin de représenter la connaissance imparfaite de l’état réseau, en particulier pour les arcs éloignés du point actuel. Plus précisément, à chaque fois qu’un utilisateur atteint une intersection, il considère l’utilité d’un certain nombre d’arcs futurs, puis une estimation est faite pour le restant du chemin jusqu’à la destination. Le modèle de choix de route est implanté dans le cadre d’un modèle de simulation de trafic par événements discrets. Le modèle ainsi construit est testé sur un modèle de réseau routier réel afin d’étudier sa performance.

Bayesian inference and model comparison for random choice structures

We complete the development of a testing ground for axioms of discrete stochastic choice. Our contribution here is to develop new posterior simulation methods for Bayesian inference, suitable for a class of prior distributions introduced by McCausland and Marley (2013). These prior distributions are joint distributions over various choice distributions over choice sets of di fferent sizes. Since choice distributions over di fferent choice sets can be mutually dependent, previous methods relying on conjugate prior distributions do not apply. We demonstrate by analyzing data from a previously reported experiment and report evidence for and against various axioms.

A simple model of two-stage choice

I provide choice-theoretic foundations for a simple two-stage model, called transitive shortlist methods, where choices are made by sequentially by applying a pair of transitive preferences (or rationales) to eliminate inferior alternatives. Despite its simplicity, the model accommodates a wide range of choice phenomena including the status quo bias, framing, homophily, compromise, and limited willpower. I establish that the model can be succinctly characterized in terms of some well-documented context effects in choice. I also show that the underlying rationales are straightforward to determine from readily observable reversals in choice. Finally, I highlight the usefulness of these results in a variety of applications.

Bureaucratic Corruption As a Constraint on Voter Choice

It Has Often Been Assumed That a Country's Tax Level, Tax Structure Progressivity and After-Tax Income Distribution Are Chosen by Voters Subject Only to Their Budget Constraints. This Paper Argues That At Certain Income Levels Voters' Decisions May Be Constrained by Bureaucratic Corruption. the Theoretical Arguments Are Developed in Asymmetry Limits the Capacity of the Fiscal System to Generate Revenues by Means of Direct Taxes. This Hypothesis Is Tested Witha Sample of International Data by Means of a Simultaneous Equation Model. the Distortions Resulting From Corruption Ar Captured Through Their Effects on a Latent Variable Defined As the Overall Fiscal Structure. Evidence Is Found of Causality Running From This Latent Variable to the Level of Taxes and the Degree of After Tax Inequality.

Ordered Model Processes, Reference Declaration And The Economic Organization: Implications For A Balanced Scorecard Contextual Framework

Les Tableaux de Bord de la Performance ont été acclamés avec raison depuis leur introduction en 1992, mais les intellectuels continuent encore à étudier leurs aspects pragmatiques. Ce papier contribue à la littérature sur les Tableaux de Bord de la Performance, tout d’abord, en offrant une explication logique quant à leur succès et ensuite, en présentant un cadre de travail contextuel de tableaux de bord de la performance pour une structure de gestion hiérarchisée. Le cadre de travail contextuel réforme la perspective d’apprentissage et de croissance du tableau de bord de la performance (i) en effectuant la transition de référence (subjective/objective), et (ii) en reconnaissant que la Perspective d’Apprentissage et de Croissance implique avant tout une incidence de formulation stratégique d’une extra-entité. Le transfert de l’incidence (intra-entité/extra-entité) réconcilie l’évolution de la position de politique de gestion non ordonnée [Contenu: (Contenu: Contexte): Contexte] qu’est la Perspective d’Apprentissage et de Croissance Concomitante. Le cadre de travail supplante également les Perspectives des Tableaux de Bord de la Performances développés par Kaplan et Norton en ajoutant la perspective de politique sociale qui manquait. La perspective manquante implique une transition de référence objective [(position endogène, perspective exogène): (position exogène, perspective exogène)]. De tels signaux de transition [Contenu: (Contenu: Contexte): Contexte] ordonnent l’évolution de la position de politique de gestion.

Exploring food choice as social practice : appreciating the context of family feeding in Kahnawake, Québec, Canada

De nous jours, les modèles se référant aux comportements individuels représentent la pensée dominante pour comprendre les choix alimentaires dans le domaine de la nutrition en santé publique. Ces modèles conceptualisent les choix alimentaires comme un comportement de consommation décidé de façon rationnelle par des individus, en réponse aux multiples déterminants personnels et environnementaux. Même si ces modèles sont utiles pour décrire les déterminants des comportements individuels d’alimentation, ils ne peuvent expliquer les choix alimentaires en tant que processus social façonné en fonction des individus et des lieux, dans des contextes diversifiés. Cette thèse élabore le Cadre Conceptuel sur la Pratique des Choix Alimentaires afin d’explorer les choix alimentaires comme phénomène social. En utilisant le concept de pratique sociale, les choix alimentaires des individus symbolisent une relation récursive entre la structure sociale et l’agence. Ce cadre conceptuel nous donne un moyen d’identifier les choix alimentaires comme des activités sociales modelées sur la vie de tous les jours et la constituant. Il offre des concepts pour identifier la manière dont les structures sociales renforcent les activités routinières menant aux choix alimentaires. La structure sociale est examinée en utilisant les règles et les ressources de Giddens et est opérationnalisée de la façon suivante : systèmes de significations partagées, normes sociales, ressources matérielles et ressources d'autorité qui permettent ou empêchent les choix alimentaires désirés. Les résultats empiriques de deux études présentées dans cette thèse appuient la proposition que les choix alimentaires sont des pratiques sociales. La première étude examine les pratiques de choix alimentaires au sein des familles. Nous avons identifié les choix alimentaires comme cinq activités routinières distinctes intégrées dans la vie familiale de tous les jours à partir d’analyses réalisées sur les activités d’alimentation habituelles de 20 familles avec de jeunes enfants. Notre seconde étude a élaboré les règles et les ressources des pratiques alimentaires à partir des familles de l’étude. Ensuite, nous avons analysé la façon dont les règles et les ressources pouvaient expliquer les pratiques de choix alimentaires qui sont renforcées ou limitées au sein des familles lors de la routine spécifique à la préparation des repas et de la collation. Les ressources matérielles et d'autorité suffisantes ont permis d’expliquer les pratiques de choix alimentaires qui étaient facilitées, alors que les défis pouvaient être compris comme etant reliés à des ressources limitées. Les règles pouvaient empêcher ou faciliter les pratiques de choix alimentaires par l’entremise de normes ou de significations associées à la préparation de repas. Les données empiriques provenant de cette thèse appuient les choix alimentaires comme étant des activités routinières qui sont structurées socialement et qui caractérisent les familles. Selon la théorie de la structuration de Giddens, les pratiques routinières qui persistent dans le temps forment les institutions sociales. Ainsi, les pratiques routinières de choix alimentaires façonnent les styles d’habitudes alimentaires familiales et contribuent par ailleurs à la constitution des familles elles-mêmes. Cette compréhension identifie de nouvelles directions concernant la façon dont les choix alimentaires sont conceptualisés en santé publique. Les programmes de promotion de la santé destinés à améliorer la nutrition sont des stratégies clés pour prévenir les maladies chroniques et pour améliorer la santé populationnelle. Les choix alimentaires peuvent être abordés comme des activités partagées qui décrivent des groupes sociaux et qui sont socialement structurés par des règles et des ressources présentes dans les contextes de pratiques de choix alimentaires.

Multi-Profile Intertemporal Social Choice

We provide a brief survey of some literature on intertemporal social choice theory in a multi-profile setting. As is well-known, Arrow’s impossibility result hinges on the assumption that the population is finite. For infinite populations, there exist nondictatorial social welfare functions satisfying Arrow’s axioms and they can be described by their corresponding collections of decisive coalitions. We review contributions that explore whether this possibility in the infinite-population context allows for a richer class of social welfare functions in an intergenerational model. Different notions of stationarity formulated for individual and for social preferences are examined. Journal of Economic Literature Classification No.: D71.

Strategy-proof choice of acts : a preliminary study

We model social choices as acts mapping states of the world to (social) outcomes. A (social choice) rule assigns an act to every profile of subjective expected utility preferences over acts. A rule is strategy-proof if no agent ever has an incentive to misrepresent her beliefs about the world or her valuation of the outcomes; it is ex-post efficient if the act selected at any given preference profile picks a Pareto-efficient outcome in every state of the world. We show that every two-agent ex-post efficient and strategy-proof rule is a top selection: the chosen act picks the most preferred outcome of some (possibly different) agent in every state of the world. The states in which an agent’s top outcome is selected cannot vary with the reported valuations of the outcomes but may change with the reported beliefs. We give a complete characterization of the ex-post efficient and strategy-proof rules in the two-agent, two-state case, and we identify a rich class of such rules in the two-agent case.

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.