Discrete Choice Demand Model
Discrete-choice demand models estimate the demand for differentiated products — cars, cereals, computers — by modeling consumers as choosing the single product that maximizes their random utility, where utility depends on the product's observed characteristics and price plus an unobserved quality term and an idiosyncratic taste shock. Aggregating individual choice probabilities yields predicted market shares, which are matched to observed shares to recover preference parameters. The framework spans the simple multinomial and nested logit of McFadden to the Berry-Levinsohn-Pakes (BLP) random-coefficients model that uses aggregate market data, allows flexible substitution, and instruments for price endogeneity.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics. Academic Press. ISBN: 9780127761503
- Berry, S., Levinsohn, J., & Pakes, A. (1995). Automobile prices in market equilibrium. Econometrica, 63(4), 841–890. DOI: 10.2307/2171802 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 22). Discrete-Choice Demand Estimation for Differentiated Products. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/economics/discrete-choice-demand
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Almost Ideal Demand SystemEconomie↔ vergelijken
- Choice Experiment ValuationEconomie↔ vergelijken
- Demand System EstimationEconomie↔ vergelijken
Geciteerd door
Vergelijkbare methoden
Verwante referentieconcepten
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →