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논문 기본 정보

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한국지역학회 지역연구 지역연구 제7권 제1호
발행연도
1991.6
수록면
53 - 68 (16page)

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The main objective of this research is the development of day-of-the-week models which extend the existing framework for multiday analysis of shopping travel/activity patterns. The main hypothesis of this study is that shopping travel/activity choice behavior varies depending on the day of the week. Using a nested logit model structure, this hypothesis is tested by developing models of daily shopping travel/activity choice behavior for each day of the week. In the model, it is hypothesized that the household travel/activity choice behavior is represented by three stages of choices with the shopping activity participation decision as the highest stage, the scheduling (the time trip starts and the number of shopping trips) decision as the next lower stage, and the number of shopping stops as the lowest stage. For the utility specification, a variety of behavioral assumptions about the factors which affect the household. shopping travel/activity patterns, are considered. Through the trial-and-error analysis of model specifications, we attempted to get the best measures of the causal effects. All the daily models are calibrated using an identical specification, for ease of comparison across each day of the week. Based on statistical significance, signs, and magnitudes of estimated parameters, the estimation results of each day-of-the-week model are compared. The day-of-the-week models of shopping travel/activity patterns developed in this research yield intuitively reasonable results. From the empirical results, it is found to be sensible to represent households` shopping travel/activity patterns as the nested logit model structure hypothesized in this study. Furthermore, it is found that there are behavioral differences among the days of the week. The major distinctions in the daily utility functions take place between the weekday and the weekend models. However, differences among the weekday models are also observed. This indicates that there are behavioral differences even among weekdays although households are exposed to the same set of temporal constraints. Thus, the empirical results imply that day-of-the-week models should be used in forecasting shopping travel demands.

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