DIW Glossar

Das DIW Glossar ist eine Sammlung von Begriffen, die in der wissenschaftlichen Arbeit des Instituts häufig verwendet werden. Die hier gelieferten Definitionen sollen dem besseren Verständnis der DIW-Publikationen dienen und wichtige Begriffe aus der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung so prägnant wie möglich erklären. Das Glossar hat keinen Anspruch auf lexikalische Vollständigkeit.

Logit-/Probit-Modell

Das Logit-/Probit-Modell ist ein ökonometrisches Schätzverfahren, mit dem der Einfluss mehrerer erklärender Variablen auf eine Zielgröße (die abhängige Variable) geschätzt wird. Es wird in der Regel verwendet, wenn die Zielgröße eine binäre Variable ist. Ein Vorteil des Logit-/Probit-Verfahrens gegenüber etwa dem linearen Regressionsmodell liegt darin, dass die Verteilung binärer Variablen korrekt modelliert werden kann. Binär ist eine Variable, die nur die zwei Werte annehmen kann – etwa, wenn es nur die Antwortmöglichkeiten „Ja" und „Nein" gibt. Probit- und Logit-Verfahren unterscheiden sich nur durch die zugrunde liegenden Verteilungsannahmen und liefern in der Regel sehr ähnliche Ergebnisse. Beide Modelle kommen in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften recht häufig zum Einsatz.

Ein Anwendungsbeispiel für die beiden Modelle wäre die Schätzung der Aufwärts-Lohnmobilität, mit der untersucht werden soll, welche Faktoren Einfluss darauf haben, ob eine Person ihre Position in der Lohnverteilung verbessert. Hierbei ist die abhängige Variable „Aufstieg" wie folgt kodiert: 1 = Person ist aufgestiegen, 0 = Person ist nicht aufgestiegen. Als unabhängige Variablen werden etwa Informationen zum Bildungsstand oder zum Familienkontext ins Modell aufgenommen. Anhand eines Logit/Probit kann nun errechnet werden, um wie viel Prozent etwa ein zusätzlicher Bildungsabschluss die Wahrscheinlichkeit erhöht, beim Lohn aufzusteigen.

Lesen Sie mehr zum Thema:
DIW Wochenbericht 49/2012 | PDF, 0.58 MB "Mittelstandsförderung: Wissenstransfer stärkt Innovationen"