Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba trong chuỗi bài về mô hình lựa chọn. Một trong những bước tiến lớn nhất trong lĩnh vực này trong những thập kỷ gần đây là khả năng mô hình hóa sự thật rằng mỗi cá nhân là duy nhất. Các mô hình chúng ta đã học, như MNL hay Nested Logit, dù hữu ích, vẫn giả định rằng mọi người đều phản ứng giống nhau trước những thay đổi về giá cả hay thời gian. Bài học này sẽ phá vỡ giả định đó. Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu mô hình Mixed Logit, hay còn gọi là Random Parameters Logit (RPL), một công cụ cực kỳ linh hoạt cho phép các hệ số sở thích thay đổi giữa các cá nhân. Sau khi nắm vững cách mô hình hóa tính không đồng nhất, chúng ta sẽ chuyển sang một ứng dụng thực tiễn vô cùng quan trọng: ước lượng Mức sẵn lòng chi trả (Willingness-to-Pay – WTP). Đây là một thước đo cho phép chúng …