Simulierte klassische Parameterschätzung in Probitmodellen

In der empirischen Wirtschaftsforschung war die Parameterschätzung in Probitmodellen mit der Maximum-Likelihood-Methode (MLM) und der Verallgemeinerten Momentenmethode (GMM) in der Vergangenheit auf bestimmte Spezifikationen beschränkt. So wurde die MLM vor allem bei einfach strukturierten bzw. einperiodigen Probitmodellen eingesetzt (vgl. z.B. Hausman/Wise, 1978, Ronning, 1991). Die frühere Konzentration auf einperiodige diskrete Entscheidungsmodelle hängt auch damit zusammen, daß kaum entsprechende Paneldaten, bei denen qualitative Variablen über mehrere Perioden beobachtet werden, vorlagen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit derartiger Datensätze können und sollten aber zeitliche Aspekte berücksichtigt werden, da viele ökonomische Entscheidungsprozesse durch komplexe intertemporale Abhängigkeiten beeinflußt sind. Nun wurde mit der Entwicklung der GMM (vgl. z.B. Hansen, 1982, Newey, 1990, 1993) die Schätzung im binären mehrperiodigen Probitmodell ohne strenge intertemporale Restriktionen ermöglicht (vgl. Lechner/Breitung, 1996, Bertschek/Lechner, 1998, Inkmann, 1999). Bei der Untersuchung vieler ökonomischer Fragestellungen ist es jedoch sinnvoll, Mehralternativen-Probitmodelle zu verwenden. Beispiele sind die Analyse der Wohnungsnachfrage älterer Personen (vgl. z.B. Börsch-Supan u.a., 1992), der Produktmarkenwahl von Konsumenten (vgl. z.B. Chintagunta, 1992), der Nachfrage nach verschiedenen medizinischen Behandlungsformen (vgl. z.B. Bolduc u.a., 1996), der Form des Arbeitsstatus verheirateter Frauen (vgl. z.B. Weeks, 1997) sowie der Portfoliowahl von Haushalten (vgl. z.B. Asea/Turnovsky, 1998).