Finite Mixture Multinomiales Probitmodell

Finite Mixture Multinomiales Probitmodell von Paetz,  Friederike
Neuere methodische Weiterentwicklungen der Conjoint-Analyse ermöglichen heute die simultane Segmentierung eines Gesamtmarktes von Konsumenten in homogene Teilmärkte und die Schätzung entsprechender segmentspezifischer Teilnutzenwertstrukturen. Auf diesem Wege soll der Heterogenität im Konsumentenverhalten Rechnung getragen werden. Das im Rahmen der simultanen Segmentierung derzeit meistgenutzte Conjoint Choice-Modell ist das Finite Mixture Logitmodell. Dieses unterstellt Unabhängigkeit der Gesamtnutzen aller Alternativen, die einem Konsumenten zur Auswahl gestellt werden, und postuliert somit, dass Auswahlentscheidungen unabhängig vom Kontext sind, in dem die Alternativen dem Konsumenten präsentiert werden. Diese Annahme erscheint in Bezug auf die Abbildung realen Kaufverhaltens jedoch fraglich. Friederike Paetz entwickelt ein Finite Mixture Multinomiales Probitmodell, welches explizit Abhängigkeiten zwischen (den Gesamtnutzen der) Alternativen berücksichtigen kann. Abhängigkeiten zwischen Alternativen können einerseits innerhalb einer Choice Task und andererseits durch die Erinnerung an Alternativen vorangegangener Auswahlsituationen entstehen. Das neu entwickelte Modell wird anschließend sowohl in einer Simulationsstudie als auch in einer empirischen Studie mit Modellen, die Unabhängigkeit unterstellen, verglichen.
Aktualisiert: 2023-03-14
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Fertilität und Erwerbsbeteiligung von Frauen in Deutschland

Fertilität und Erwerbsbeteiligung von Frauen in Deutschland von Lange,  Yvonne
Um die negativen Folgen des demografischen Wandels abzumildern, werden u. a. eine verstärkte Frauenerwerbstätigkeit und eine Steigerung der Geburtenrate diskutiert. Der Gesamtkonzeption aus familien-, gesellschafts-, sozial- und arbeitsmarktpolitischen Maßnahmen zur Erreichung dieser Ziele muss eine detaillierte Erforschung ihrer Ursachen vorausgehen. Das ist Ziel dieser Arbeit, in deren Zentrum eine quantitative Analyse des Zusammenhangs zwischen der Fertilität und der Frauenerwerbstätigkeit in Deutschland steht. In einer ersten Stufe dienen empirische Analysen der Ableitung potentieller Determinanten für die ökonometrischen Paneldaten-Modelle der zweiten Stufe. Multivariate Probitmodelle für Querschnittsdaten, Classical-Pooling-Probitmodelle sowie Random-Effects-Probitmodelle kommen dabei zur Anwendung. Sie bringen die erklärenden Variablen hervor, die einerseits die Fertilität und andererseits die Frauenerwerbstätigkeit in Deutschland signifikant beeinflussen. Die im Rahmen dieser Arbeit gewonnenen Ergebnisse sind plausibel und anschaulich zu interpretieren, sodass aus ihnen Eckpunkte einer Familienpolitik abgeleitet werden können.
Aktualisiert: 2023-04-08
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Finite Mixture Multinomiales Probitmodell

Finite Mixture Multinomiales Probitmodell von Paetz,  Friederike
Neuere methodische Weiterentwicklungen der Conjoint-Analyse ermöglichen heute die simultane Segmentierung eines Gesamtmarktes von Konsumenten in homogene Teilmärkte und die Schätzung entsprechender segmentspezifischer Teilnutzenwertstrukturen. Auf diesem Wege soll der Heterogenität im Konsumentenverhalten Rechnung getragen werden. Das im Rahmen der simultanen Segmentierung derzeit meistgenutzte Conjoint Choice-Modell ist das Finite Mixture Logitmodell. Dieses unterstellt Unabhängigkeit der Gesamtnutzen aller Alternativen, die einem Konsumenten zur Auswahl gestellt werden, und postuliert somit, dass Auswahlentscheidungen unabhängig vom Kontext sind, in dem die Alternativen dem Konsumenten präsentiert werden. Diese Annahme erscheint in Bezug auf die Abbildung realen Kaufverhaltens jedoch fraglich. Friederike Paetz entwickelt ein Finite Mixture Multinomiales Probitmodell, welches explizit Abhängigkeiten zwischen (den Gesamtnutzen der) Alternativen berücksichtigen kann. Abhängigkeiten zwischen Alternativen können einerseits innerhalb einer Choice Task und andererseits durch die Erinnerung an Alternativen vorangegangener Auswahlsituationen entstehen. Das neu entwickelte Modell wird anschließend sowohl in einer Simulationsstudie als auch in einer empirischen Studie mit Modellen, die Unabhängigkeit unterstellen, verglichen.
Aktualisiert: 2023-04-04
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