Ordered Probit- und Logit-Modelle

Bestellte Probit- und Logit-Modelle sind statistische Methoden, die in der Ökonometrie verwendet werden, um den Einfluss einer Reihe von unabhängigen Variablen auf eine diskrete abhängige Variable zu analysieren. Diese Modelle werden häufig bei der Vorhersage binärer oder ordinaler Entscheidungen oder Ereignisse eingesetzt.

Das Hauptmerkmal bestellter Probit- und Logit-Modelle besteht darin, dass die abhängige Variable in diskrete Kategorien unterteilt ist. Im Fall von binären Entscheidungen gibt es typischerweise nur zwei mögliche Ergebnisse, wie zum Beispiel "Erfolg" oder "Fehlschlag" oder "Ja" und "Nein". Bei ordinalen Entscheidungen gibt es mehrere Kategorien, die eine Rangfolge aufweisen, wie zum Beispiel "sehr zufrieden", "zufrieden", "neutral", "unzufrieden" und "sehr unzufrieden".

Bestellte Probit- und Logit-Modelle ermöglichen es uns, die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, dass eine bestimmte Kategorie erreicht wird, basierend auf einer Reihe von erklärenden Variablen. Diese unabhängigen Variablen können verschiedene Formen annehmen, wie finanzielle Kennzahlen, Marktindikatoren oder Unternehmensmerkmale. Durch die Analyse dieser Variablen können wir Rückschlüsse auf die Auswirkungen ziehen, die sie auf die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Kategorie haben.

Die Berechnung der bestellten Probit- und Logit-Modelle erfolgt durch die Maximierung der Likelihood-Funktion, wobei die Wahrscheinlichkeit jedes beobachteten Ergebnisses maximiert wird. Dies ermöglicht uns, die besten Schätzwerte für die Koeffizienten der unabhängigen Variablen zu ermitteln. Die Koeffizienten geben an, wie stark jede Variable die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, eine bestimmte Kategorie zu erreichen.