SPによる交通需要評価とその統計的効率性

政策研究論文

キーワード	交通需要評価，顕示選好法，表明選好法，モンテカルロ実験
著者	農学博士　早稲田大学政治経済学部専任講師 栗山浩一
概要	交通需要の評価手法には，実際の旅行行動データを用いた顕示選好法（RP）と，回答者の表明データを用いた表明選好法（SP）がある．本研究ではモンテカルロ実験を用いてRPとSPの統計的効率性を比較し，少数のデータから効率的に推定するためのプロファイル・デザインの方法を検討した．その結果，推定値や支払意志額はRPとSPでは違いが見られないが，統計的効率性では差が見られた．RPは属性間の相関が高く，統計的効率性が比較的低い傾向にあったのに対して，SPは属性間の相関を低下させ，交通経路間のトレードオフが生じるようにデザインすることで，RPよりも高い統計的効率性を得ることが可能であった．
掲載記事PDF	冊子版：9号
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English

Title	Statistical Efficient Estimation of Transportation Demand Analysis using Stated Preferences Data
Keywords	Transportation Demand Analysis, Revealed Preferences, Stated Preferences, Monte Carlo Experiments
Authors	KURIYAMA, Koichi
Abstract	While revealed preferences (RP) use actual data of travel behavior, stated preferences (SP) use the survey data of respondents. This study compares statistical efficiencies between RP and SP data and analyzes efficient estimation methods using Monte Carlo experiments. The results show that there is no significant difference in estimated parameters and willingness-to-pays between RP and SP data. However, the correlation between attributes of RP data tend to be high, and statistical efficiencies of RP tend to be lower than of SP. When SP data is designed to make a trade-off between travel routes, statistical efficiencies of SP can be higher than of RP.
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