Regressionsschatzung Skalarwertiger Praferenzfunktionen Fur Okonometrische Entscheidungsmodelle Auf Der Grundlage Von Befragungsdaten

Regressionsschatzung Skalarwertiger Praferenzfunktionen Fur Okonometrische Entscheidungsmodelle Auf Der Grundlage Von Befragungsdaten Synopsis

Voraussetzung fuer die Anwendung oekonometrischer Entscheidungsmodelle mit skalarwertiger Zielfunktion ist die numerische Spezifikation einer skalarwertigen Funktion, die die Praeferenzstruktur eines Entscheidungstraegers abbildet. Die Schaetzung der skalarwertigen Praeferenzfunktion kann im Rahmen der Regressionsanalyse auf der Grundlage von Befragungsdaten vorgenommen werden. In der vorliegenden Arbeit werden nach einem Literaturueberblick zwei Methoden diskutiert, die besonders gut zur Schaetzung skalarwertiger Praeferenzfunktionen geeignet sind: die Kleinst-Quadrate-Methode sowie das Kernschaetzverfahren. Dabei werden u.a. auch nutzentheoretische Grundlagen diskutiert. Es wird vorgeschlagen, das Kriterium D-Optimalitaet zu verwenden, um hypothetische Alternativen fuer die Befragung von Entscheidungstraegern zu erzeugen. Anhand einer empirischen Untersuchung erfolgt die Anwendung der diskutierten Verfahren.