Kaufverhaltensanalysen in Discrete-Choice-Modellen mittels Monte-Carlo-Simulationsstudien:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Logos
2005
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XIV, 291 S. 21 cm |
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Grundlagen der Discrete Choice Modelle 13
2.1 Grundansatz der Modellklasse 13
2.2 Grundlagen der binären Discrete Choice Mo¬
delle 18
2.3 Grundlagen multinomialer Discrete Choice Mo¬
delle 26
3 Theoretische Grundlagen der Discrete Choice Mo¬
delle 55
3.1 Probabilistische Entscheidungstheorie 55
3.2 Binäre Random Utility Modelle 59
3.2.1 Das binäre Grundmodell 59
3.2.2 Formaler Aufbau der Selektionswahr¬
scheinlichkeiten 62
3.2.3 Funktionaler Zusammenhang zwischen
Selektionswahrscheinlichkeit und be¬
obachtbarem Verhalten 64
3.2.4 ML Schätzung in den binären Discrete
Choice Modellen 66
3.2.5 Prognose und GOF Maße in binären
Discrete Choice Modellen 81
3.3 Multinomiale Random Utility Modelle .... 89
3.3.1 Grundlagen des multinomialen Probit¬
modells 89
3.3.2 ML Schätzung im TNP 93
3.3.3 Prognose und Goodness of Fit Maße im
TNP 101
vii
3.3.4 Modellvergleich zwischen dem multi
nomialen Logit und Probitmodell . . . 105
4 Theoretische SML GHK Schätzung im MNP 109
4.1 Grundlagen des Simulationsansatzes 109
4.2 Modellansatz des GHK Simulators 114
4.2.1 Berechnung einer simulierten Selekti¬
onswahrscheinlichkeit 114
4.2.2 Alternative Methode der Pseudo Zu
fallszahlenerzeugung 119
4.2.3 SML Schätzung mit dem GHK Simu
lator 121
4.3 Beispiel für das TNP 123
5 Kaufverhaltensanalysen im multinomialen Pro¬
bitmodell 129
5.1 Zielsetzung und Vorgehen 129
5.2 Monte Carlo Simulationsstudien im binären
Logit und Probitmodell 131
5.2.1 Modellaufbau im binären Ansatz . . . .131
5.2.2 Simulationsdesign im binären Logit und
Probitmodell 137
5.2.3 Goodness of Fit Maße: A0/ A! und R L 146
5.2.4 Ergebnisanalyse im binären Logit und
Probitmodell 151
5.2.5 Ökonomische Bewertung der binären
Ergebnisse 164
5.3 Monte Carlo Simulationsstudien im trinomia
len Probitmodell 174
5.3.1 Modellaufbau im trinomialen Ansatz . 174
5.3.2 Simulationsdesign im trinomialen Pro¬
bitmodell 178
viii
5.3.3 Goodness of Fit Maße: Ao, Ai und R2BL 187
5.3.4 Ergebnisanalyse im trinomialen Probit¬
modell 192
5.3.5 Ökonomische Bewertung der trinomia¬
len Ergebnisse 202
6 Fazit und Ausblick 215
A Anhang Teil I 223
B Anhang Teil II 249
C Anhang Teil III 266
D Literaturverzeichnis 273
ix
Tabellenverzeichnis
3.2.55 Prognoseergebnisse im binären Probitmodell 84
3.3.24 Alternativenwahl mit geschätzten Parame¬
terwerten 102
5.2.2 Einkommensgrenzen in den Klassen K1 K3 135
5.2.4 Aufbau der Szenarien im binären Modell . . 137
5.2.6 Theoretische bedingte Verteilung der endo¬
genen Variable Y 140
5.2.7 Zusammenfassung der Modelldesigns im
binären Fall 141
5.2.8 Theoretische gemeinsame Verteilung Sz2 —
1 142
5.2.9 Empirische gemeinsame Verteilung Sz2 — 1 143
5.2.10 Streuungsübersicht deterministische Modell¬
komponente (ß s ) 145
5.2.24 Probit: Sz2 1 (60 40),jß = ( 1.98,0.242) . . 152
5.2.25 Logit: Sz2 1 (6(M0),ß = ( 1.98,0.242) . . . 157
5.2.26 Probitmodell: AX(N = 100) 161
5.2.27 Probitmodell: Ai(N = 3200) 162
5.2.28 Aufbau der Schadenmatrix im binären Mo¬
dell 167
5.2.31 Schadenfunktion AN(Szl 1) 169
5.2.32 Schadenfunktion im binären Modell für A100171
5.3.5 Aufbau der Szenarien im multinomialen Mo¬
dell 179
5.3.6 Zusammenfassung der Modelldesigns im
multinomialen Fall 180
5.3.8 Theoretische bedingte Verteilung von Y im
Ansatz 50 181
x
5.3.12 Theoretische gemeinsame Verteilung von Sz2 —
1 184
5.3.13 Beispiel empirische gemeinsame Verteilung
von Sz2 1 184
5.3.15 Streuungsübersicht deterministische Modell¬
komponenten: ß2 s2 186
5.3.17 Alternativenwahl mit wahren Parameterwer¬
ten 188
5.3.19 Alternativenwahl mit geschätzten Parame¬
terwerten 189
5.3.27 Szl 3 (70),ß = ( 24.65,3.366, 36.20,4.696) 193
5.3.28 Sz2 1 (50),/S = ( 7.50,1.02, 11.00,1.41) . . 196
5.3.29 Trinomiales Probitmodell: Ao, Aj für N =
100 199
5.3.30 Trinomiales Probitmodell: Ao, A für N —
3200 201
5.3.31 Aufbau der Schadenmatrix im trinomialen
Modell 203
5.3.34 Schadenfunktion AN im TNP bei Szl 1 . .205
5.3.35 Übersicht Schadenfunktion im TNP für A100 209
xi
Abbildungsverzeichnis
3.2.9 Beispiel einer binären Selektionswahrschein¬
lichkeit 63
3.2.42 Verteilungs und Dichtefunktionen 76
3.3.16 Selektionswahrscheinlichkeiten im TNP . . 95
3.3.20 Dichte der bivariaten Normalverteilung mit
ft, = (l, l) 97
3.3.22 Dichte der bivariaten Normalverteilung mit
,«„ = ( 2.3,1.3) 99
xii
|
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Grundlagen der Discrete Choice Modelle 13
2.1 Grundansatz der Modellklasse 13
2.2 Grundlagen der binären Discrete Choice Mo¬
delle 18
2.3 Grundlagen multinomialer Discrete Choice Mo¬
delle 26
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3.1 Probabilistische Entscheidungstheorie 55
3.2 Binäre Random Utility Modelle 59
3.2.1 Das binäre Grundmodell 59
3.2.2 Formaler Aufbau der Selektionswahr¬
scheinlichkeiten 62
3.2.3 Funktionaler Zusammenhang zwischen
Selektionswahrscheinlichkeit und be¬
obachtbarem Verhalten 64
3.2.4 ML Schätzung in den binären Discrete
Choice Modellen 66
3.2.5 Prognose und GOF Maße in binären
Discrete Choice Modellen 81
3.3 Multinomiale Random Utility Modelle . 89
3.3.1 Grundlagen des multinomialen Probit¬
modells 89
3.3.2 ML Schätzung im TNP 93
3.3.3 Prognose und Goodness of Fit Maße im
TNP 101
vii
3.3.4 Modellvergleich zwischen dem multi
nomialen Logit und Probitmodell . . . 105
4 Theoretische SML GHK Schätzung im MNP 109
4.1 Grundlagen des Simulationsansatzes 109
4.2 Modellansatz des GHK Simulators 114
4.2.1 Berechnung einer simulierten Selekti¬
onswahrscheinlichkeit 114
4.2.2 Alternative Methode der Pseudo Zu
fallszahlenerzeugung 119
4.2.3 SML Schätzung mit dem GHK Simu
lator 121
4.3 Beispiel für das TNP 123
5 Kaufverhaltensanalysen im multinomialen Pro¬
bitmodell 129
5.1 Zielsetzung und Vorgehen 129
5.2 Monte Carlo Simulationsstudien im binären
Logit und Probitmodell 131
5.2.1 Modellaufbau im binären Ansatz . . . .131
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Probitmodell 151
5.2.5 Ökonomische Bewertung der binären
Ergebnisse 164
5.3 Monte Carlo Simulationsstudien im trinomia
len Probitmodell 174
5.3.1 Modellaufbau im trinomialen Ansatz . 174
5.3.2 Simulationsdesign im trinomialen Pro¬
bitmodell 178
viii
5.3.3 Goodness of Fit Maße: Ao, Ai und R2BL 187
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modell 192
5.3.5 Ökonomische Bewertung der trinomia¬
len Ergebnisse 202
6 Fazit und Ausblick 215
A Anhang Teil I 223
B Anhang Teil II 249
C Anhang Teil III 266
D Literaturverzeichnis 273
ix
Tabellenverzeichnis
3.2.55 Prognoseergebnisse im binären Probitmodell 84
3.3.24 Alternativenwahl mit geschätzten Parame¬
terwerten 102
5.2.2 Einkommensgrenzen in den Klassen K1 K3 135
5.2.4 Aufbau der Szenarien im binären Modell . . 137
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5.2.7 Zusammenfassung der Modelldesigns im
binären Fall 141
5.2.8 Theoretische gemeinsame Verteilung Sz2 —
1 142
5.2.9 Empirische gemeinsame Verteilung Sz2 — 1 143
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5.2.24 Probit: Sz2 1 (60 40),jß = ( 1.98,0.242)' . . 152
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5.2.27 Probitmodell: Ai(N = 3200) 162
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5.2.32 Schadenfunktion im binären Modell für A100171
5.3.5 Aufbau der Szenarien im multinomialen Mo¬
dell 179
5.3.6 Zusammenfassung der Modelldesigns im
multinomialen Fall 180
5.3.8 Theoretische bedingte Verteilung von Y im
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x
5.3.12 Theoretische gemeinsame Verteilung von Sz2 —
1 184
5.3.13 Beispiel empirische gemeinsame Verteilung
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5.3.28 Sz2 1 (50),/S = ( 7.50,1.02, 11.00,1.41)' . . 196
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