I modelli a scelta discreta per l'analisi dei trasporti. Teoria, metodi e applicazioni

Introduzione di Edoardo Marcucci1. Che cosa sono i modelli 2. Che cosa sono i modelli a scelta discreta 3. In quali settori sono applicati e a che cosa servono 4. Perché e per chi è stato scritto questo libro 5. Organizzazione del volume 1. Un'introduzione ai modelli a scelta discreta di Romeo Danielis1.1. Introduzione 1.2. La scelta e i modelli 1.2.1. Quali scelte studiare' / 1.2.2. Utilità dei modelli: esempi introduttivi1.3. Cenni di teoria della scelta individuale 1.3.1. Introduzione / 1.3.2. Teoria microeconomica delle scelte delconsumatore / 1.3.3. Alcune estensioni della teoria del consumatore1.4. Teoria delle scelte discrete 1.4.1. Introduzione / 1.4.2. Teoria probabilistica della scelta / 1.4.3. Modello a scelta binaria / 1.4.4. Esempionumerico della scelta fra auto e bus / 1.4.6. Termine d'errore /1.4.7. Stima del modello logit binario1.4. Test e statistiche 1.4.1. Introduzione / 1.4.2. Test su specificazioni alternative delle variabili / 1.4.3. Ulteriori test del modello1.6. Il modello logit multinomiale 1.6.1. Introduzione / 1.6.2. Un esempio di stima del modello logit multinomiale / 1.6.3. Indipendenza dalle alternative irrilevanti1.7. Il modello nested logit 1.7.1. Introduzione / 1.7.2. Il modello nested logit come soluzione al paradosso del bus blu/bus rosso / 1.7.3. Formulazione delmodello nested logit / 1.7.4. Scelte multidimensionali / 1.7.5. Stima del modello nested logit / 1.7.6. Un'applicazione del modellonested logit alle modalità di trasporto terrestre e aerea1.8 Estensioni e generalizzazioni 1.8.1. Introduzione / 1.8.2. Il modello logit a parametri casuali /1.8.3. Stime individuali / 1.8.4. Il modello a classi latenti1.9 Appendice: parametri di scala e correlazione Riferimenti bibliografici/ 2. Un breve excursus sull'analisi econometrica delle scelte discrete di Riccardo Scarpa e William H. Greene2.1. Introduzione 2.2. Lo stimatore di massima verosimiglianza 2.2.1. Un esempio / 2.2.2. Proprietà di rilievo degli stimatori di massima verosimiglianza2.3. Scelte binarie e utilità stocastica 2.4. Probabilità lineari e modelli binari 2.4.1. Effetti marginali / 2.4.2 Effetti marginali di variabili indipendenti di tipo dummy / 2.4.3. Modelli probit e logit / 2.4.4. Effettimarginali per probit e logit / 2.4.5.