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Logit-Choice-Analyse

(LCA) Logit-Choice-Analyse dient der Untersuchung von individuellem Entscheidungsverhalten bei diskreten Entscheidungsproblemen, d.h. einer endlichen (meist geringen) Anzahl von qualitativ unterschiedlichen Entscheidungsalternativen. Das ihr zugrunde liegende multinominale Logit- Modell (Mikroökonometrie) bildet ein probabilistisches Konzept für individuelles Entscheidungsverhalten (choice behavior), das auf einer von R. D. Luce (1959) entwik- kelten Axiomatik basiert. Formal bildet die LCA ein multivariates und multinomiales statistisches Schätzverfahren zur Quantifizierung von Beziehungen zwischen qualitativen Entscheidungsalternativen und meist quantitativen erklärenden Variablen sowie zur Berechnung von Auswahlwahrscheinlichkeiten aufgrund vorgegebener Werte für die erklärenden Variablen. Diese, z.B. subjektive Beurteilungen der Alternativen hinsichtlich relevanter Kriterien variieren zwischen den Individuen wie auch Alternativen. Daraus resultiert eine dreidimensionale Datenmatrix. Empirische Anwendungen der LCA betreffen z.B. das Entscheidungsverhalten bei der Auswahl zwischen alternativen Konsumgütern, Verkehrsmitteln, Informations- oder Bildungsangeboten. Die Ergebnisse der LCA geben Aufschluss über die Wichtigkeit der untersuchten Variablen für das Entscheidungsverhalten. Weiterhin ermöglichen sie die Prognose veränderter Auswahlwahrscheinlichkeiten bei Modifikation der erklärenden Variablen oder Hinzukommen einer neuen Alternative, z. B. einem neuen Produkt. Die gewonnenen individuellen Wahrscheinlichkeiten lassen sich sodann zu Marktanteilen verdichten, die statistische Güte (Signifikanz) der geschätzten Parameter durch Berechnung von Standardfehlern und t-Werten, die globale Güte des Modells durch Bestimmung von Likelihood-Ratios überprüfen. Dem multinomialen Logit-Modell liegt die Annahme zugrunde, dass die Präferenzrelationen jeweils zwischen zwei Alternativen unabhängig von den übrigen Alternativen sind (Constant Ratio Rule). Es enthält deshalb keine alternativenspezifischen Parameter. Diese der Realität oft nicht entsprechende Annahme wird im multinomialen Probit-Modell aufgehoben. Die grosse Anzahl der zu schätzenden Parameter schränkt jedoch die Anwendbarkeit des Probit-Modells für Prognosezwecke ein. Dies gilt insb. beim Hinzukommen von neuen Alternativen, deren spezifische Parameter noch nicht empirisch geschätzt werden können.                         Literatur: Daganzo, C. F., Multinomial Probit: The Theory and its Application to Demand Forecasting, San Francisco 1979. Erichson, B., Ermittlung von Kaufwahrscheinlichkeiten durch Logit-Analysen, in: Schwarze, Angewandte Prognoseverfahren, Berlin 1980, S. 165 ff. Luce, R. D., Individual Choice Behavior, New York 1959. McFadden, D., Conditional Choice Analysis of Qualitative Choice Behavior, in: Zaretnbka, R (Hrsg.), Frontiers in Econometrics, New York 1974.

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