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Demand estimation with a model of discrete choice
Fabian Schroeder
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Burcin Yurtoglu
DOI
10.25365/thesis.3652
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29173.30906.602461-2
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In dieser Arbeit diskutiere ich Möglichkeiten für eine Schätzung der Nachfrage für Internetzugang in Österreich. Es werden zwei unterschiedliche Modelle vorgestellt, die an den entgegengesetzten Enden des Spektrums möglicher Modelle stehen. Die Kernannahme, durch die sie sich unterscheiden, ist, ob die Güter des betrachteten Marktes homogen sind oder nicht. Diese Frage kann apriori nicht eindeutig geklärt werden, ist für die Modellierung des Marktes jedoch von entscheidenster Bedeutung. Ein Resultat der Annahme von differenzierten Gütern ist eine viel größere Anzahl an zu schätzenden Parametern. Ohne jegliche einschränkende Annahmen würde ein n Gütermarkt also n^2 zu schätzende Parameter bedeuten. Mit Preis- und Mengendaten allein ist dies schwer zu bewältigen. Daher wurden Modelle entwickelt, die Surveydaten von Haushalten, einer viel reicherer Quelle, verwenden. Das Aggregationsniveau und (als Konsequenz) die Datengrundlage stellt einen weiteren wesentlichen Unterschied der beiden Modelle dar. Während Modell A Preis- und Mengeninformation der OECD Länder heranzieht - d.h. ein Makromodell ist - verwendet Modell B Haushaltsdaten. Dabei wird die Gesamtnachfrage als die Summe über die Konsumwahrscheinlichkeiten über alle Haushalte modelliert. Die Konsumwahrscheinlichkeiten eines Individuums oder eines Haushaltes liefert ein sogenanntes Discrete Choice Modell. Dieses kann unter Verwendung der beobachtbaren Konsumentscheidungen und einer Reihe von sozio-ökonomischen Daten, wie Einkommen, Bildungsstand etc. die Wahrscheinlichkeiten, daß ein gewisser Konsument ein bestimmtes Gut wählt, berechnen.
Diese Arbeit beinhaltet einerseits eine Gegenüberstellung der genannten Modelle und analysiert sie auf Stärken und Schwächen, andererseits wird in den folgenden Kapiteln die Nachfrage für Internetgüter in Österreich konkret mit Hilfe eines Nested Logit Modells geschätzt. Hierbei ergaben sich eine Vielzahl delikater Modellierungsfragen. Diese können durch die folgende Frage zusammengefasst werden: Wie können die idiosynkratischen Eigenschaften des betrachteten Marktes und die Verfügbarkeit von Daten im Rahmen eines Nested Logit Modells bestmöglich berücksichtigt werden?
Abstract
(Englisch)
For the purpose of estimating demand functions, economists have developed a broad range of models, which are as idiosyncratic as are the markets they describe. The objective of my thesis is to explore possibilities to estimate residential demand for internet access in Austria. Two models will be presented, each situated at the very opposite ends of the spectrum. They differ with respect to some fundamental assumptions concerning the nature of the market - such as the homogeneity or heterogeneity of the goods -, the level of aggregation requiring different sources of data, and a number of other specifications. The first model is based on a simple macro-level setting and will assume homogenous goods. This framework, however, is of limited use for most research questions, and thus motivates the application of the much richer and more powerful second model. It considers a differentiated product market and is based on a micro-level model of discrete choice. Even within the family of discrete choice models, there remains a wide range of possible frameworks. The identification of the most suitable given the unique characteristics of the market and data availability is the purpose of the final chapters.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
maket for internet access nested logit model discrete choice
Schlagwörter
(Deutsch)
Markt für Internetzugang Nested Logit Modell Discrete Choice
Autor*innen
Fabian Schroeder
Haupttitel (Englisch)
Demand estimation with a model of discrete choice
Publikationsjahr
2009
Umfangsangabe
58 S.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Burcin Yurtoglu
Klassifikation
83 Volkswirtschaft > 83.03 Methoden und Techniken der Volkswirtschaft
AC Nummer
AC08144964
Utheses ID
3209
Studienkennzahl
UA | 140 | | |