inverse Mills-Ratio

Die inverse Mills-Quote ist ein Begriff aus der ökonometrischen Analyse, der häufig in der Finanzanalyse verwendet wird. Sie spielt eine wichtige Rolle bei der Schätzung von Modellen, die von klassischen linearen Regressionsmodellen abweichen und kann dabei helfen, das Verhalten von Investoren zu erklären.

Die inverse Mills-Quote wird berechnet, indem der Kehrwert der Mills-Quote verwendet wird. Die Mills-Quote wiederum ist eine Funktion der Standardnormalverteilung, die in der ökonometrischen Forschung häufig verwendet wird. Sie ist definiert als das Verhältnis der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zur Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung.

In der Finanzanalyse wird die inverse Mills-Quote oft eingesetzt, um die Auswirkungen von sogenannten "self-selection biases" zu berücksichtigen. Self-selection biases treten auf, wenn es eine systematische Auswahl von Investoren gibt, die bestimmte Eigenschaften aufweisen oder sich aufgrund von Informationen oder Überzeugungen vom Rest der Anleger unterscheiden. Die inverse Mills-Quote hilft dabei, diese Verzerrung in den Analysen zu kontrollieren und sicherzustellen, dass die Ergebnisse korrekt interpretiert werden.

Ein weiterer Anwendungsfall der inverse Mills-Quote liegt in der Korrektur von Selectivity biases. Selectivity biases treten auf, wenn es eine systematische Selektion von Stichprobenbeobachtungen gibt, die nicht zufällig ausgewählt werden. Durch die Anwendung der inverse Mills-Quote kann die Verzerrung, die durch diese selektive Stichprobenauswahl entsteht, reduziert werden.

In der Praxis wird die inverse Mills-Quote oft in komplexen statistischen Modellen wie beispielsweise dem Heckman-Modell verwendet. Das Heckman-Modell wird verwendet, um soziale oder wirtschaftliche Phänomene zu analysieren, bei denen es verschiedene Entscheidungsprozesse gibt und die Auswahl der Individuen nicht nach dem Zufallsprinzip erfolgt. Die inverse Mills-Quote ist eine wichtige Komponente dieses Modells, um die systematischen Verzerrungen durch selektive Stichprobenauswahl zu korrigieren.

Abschließend lässt sich sagen, dass die inverse Mills-Quote ein nützliches Werkzeug in der Finanzanalyse ist, um Self-selection biases und Selectivity biases zu berücksichtigen und um die Ergebnisse ökonometrischer Modelle zu verbessern. Sie ermöglicht eine genauere Interpretation der Daten und trägt zu fundierten und zuverlässigen Analysen bei.