Wie schätzt man Preiselastizität und ihre Unsicherheit?

Welche relative Mengenänderung ist für Produkt, Markt und Zeitraum mit 1 % Preisänderung verbunden, mit welcher Unsicherheit und auf welchem Datenbereich?

Einheit ist die Produkt-Markt-Woche. Der Datensatz umfasst 24 Wochen, Preise von 10 bis 11 Euro und keine Promotion. Simulationen müssen nahe am Datenbereich bleiben.

Standardziel ist β in E[ln(Q)|ln(P),S]=α+βln(P)+γS. Kontrafaktische Nachfrage Q(p) erfordert ein eigenes glaubwürdiges Identifikationsdesign.

Erforderlich sind positive Menge und Preis, Zeit, Promotion, Saisonalität, Wettbewerberpreise, Verfügbarkeit, Distribution und gemeinsame Ursachen von Preis und Nachfrage. Variablen als prä- oder post-Treatment deklarieren.

Angemessene Log-Log-Form, passende Fehlerstruktur, kein unmodellierter Bruch und für Kausalität keine Restkonfundierung oder begründete exogene Variation. R² beweist diese Annahmen nicht.

Das einfache Modell lautet ln(Q)=α+βln(P)+ε. Das Referenzmodell ergänzt Saisonindex S. Promotion ist konstant null und muss ausgeschlossen werden, um eine Spalte ohne Variation zu vermeiden.

24 Zeilen prüfen, Preis und Menge logarithmieren, beide OLS-Spezifikationen schätzen, Standardfehler, 95-%-KI und exakte Änderung (1,05)^β−1 berechnen. Bei fehlendem Datenbereich bricht das Skript ab.

Einfaches Modell: β=−2,4107, SE=0,1198. Mit Saisonalität: β=−2,4586, SE=0,0251, 95-%-KI [−2,5078; −2,4093]. Bei konstanter Elastizität entsprechen +5 % Preis −11,3039 % bedingtem Volumen.

Das konventionelle KI ist auf Modell und 24 Beobachtungen bedingt. Funktionsformfehler, Endogenität und Unsicherheit über einen Regimewechsel sind darin nicht enthalten. Reale Zeitreihen benötigen eine mit serieller Korrelation verträgliche Varianz.

Manager können Preise aufgrund unbeobachteter erwarteter Nachfrage ändern. Preis und Fehler korrelieren; OLS ist assoziativ und potenziell verzerrt. MSC-P-020 behandelt IV-Identifikation.

Residuen und Fits darstellen, Spezifikationen vergleichen, Hebelwirkung und Einfluss sowie zeitliche Stabilität, Autokorrelation und Kollinearität prüfen, den Datenbereich der Szenarien und die Preisregel dokumentieren.

Fehler: β ohne Design kausal nennen, −2,46 als −2,46 Einheiten lesen, große Änderungen nicht exponentieren, Post-Preis-Variablen kontrollieren, Nullen ignorieren oder außerhalb des Datenbereichs extrapolieren.

Die Schätzung beschreibt stark preissensible Nachfrage im kleinen konstruierten Datensatz. Das enge Intervall spiegelt künstliche Regelmäßigkeit und ist weder Branchenreferenz noch reale Garantie.

Die assoziative Schätzung nutzen, um nahe Szenarien zu vergleichen, die bedingte Mengensensitivität zu zeigen und zu entscheiden, welche zusätzlichen Daten oder Experimente nötig sind.

Keinen optimalen Preis festlegen, Absatzänderung versprechen, β übertragen oder den Mengenrückgang ohne Identifikation und ökonomische Grenzen kausal dem Preis zuschreiben.

Frage, Einheit, Datenbereich, assoziativer/kausaler Status, Spezifikation, Variablen, Koeffizient, SE, KI, Diagnostik, Sensitivität, begrenztes Szenario, mögliche/unzulässige Entscheidung und reproduzierbare Dateien enthalten.