消费者离散选择模型已经被应用于各种营销领域中,它的主要作用是描述消费者的购买行为.但是,研究者在广泛使用消费者离散选择模型时,常常根据自己的偏好和经验来选择模型,而没有一个统一的标准.所以对于一些研究者来说如何选择正确的消费者离散选择模型就成为一个关键的问题.本论文首先对常见的四种消费者离散选择模型(logit,nested logit,probit,mixed logit)进行理论上的概述,主要是从效用的组成、误差项和概率形式等几个方面进行概述.其次,在基于动态客户关系管理的思想上,本论文对logit模型和probit模型从独立误差项(error term)、品味偏好(taste variation)、不相关选项的独立性(ⅡA)、面板数据(panel data)及概率计算方法进行了比较研究.再次,本论文提出消费者离散选择模型的评价指标,确定t检验、最大似然函数、拟和优度、AIC及BIC标准作为消费者离散选择模型的评价指标,应用具体企业的数据库对logit模型和probit模型进行比较验证,计算这四个评价指标,从实验中验证了这四个评价指标.最后,以方法论的角度提出了消费者离散选择模型的选择方法.通过本论文对消费者离散选择模型的研究,得出以下结果:(1)通过理论比较研究,可以得出probit模型比logit模型在消费者离散选择模型中要履行得好;(2)提出使用t检验、最大似然函数、拟和优度、AIC和BIC标准来作为消费者离散选择模型的评价指标;(3)使用具体的企业数据库来对评价指标进行验证,发现以probit模型为基础的消费者离散选择模型的评价指标都小于以logit模型为基础的消费者离散选择模型的评价指标,说明probit模型比logit模型更适合零售业,理论分析的结果相一致,证明所提出的消费者离散选择模型的评价指标正确;(4)提出消费者离散选择模型的确定方法.本论文的主要创新点:(1)进行对离散选择模型的比较研究.(2)确定消费者离散选择模型的评价指标.(3)用实际的数据库来验证消费者离散选择模型的评价指标.