Marginaler Effekt

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Als Marginaler Effekt, auch Marginaleffekt oder Grenzeffekt, wird bei der multivariaten Datenanalyse der Effekt bezeichnet, den eine unabhängige auf die abhängige Variable hat, wenn sie um eine Einheit verändert wird und die anderen unabhängigen Variablen konstant gehalten werden (ceteris paribus).[1][2]

Bei der linearen KQ-Regression entsprechen die marginalen Effekte den Werten der Regressionskoeffizienten (Beta-Werte). Bei nichtlinearen Regressionsmodellen sind die marginalen Effekte nicht konstant. Daher werden dann folgende durchschnittlichen Effektindikatoren verwendet:

  • Marginale Effekte am Mittelwert, kurz MEMs für englisch Marginal Effects at the Means
  • Durchschnittliche marginale Effekte, kurz AMEs für englisch Average Marginal Effects und
  • Marginale Effekte für repräsentative Untersuchungseinheiten, kurz MERs für englisch Marginal Effects at Representative values[3][4]

Siehe auch

Literatur zu speziellen Anwendungen

  • M. J. Hanmer, K. Ozan-Kalkan: Behind the curve: Clarifying the best approach to calculating predicted probabilities and marginal effects from limited dependent variable models. In: American Journal of Political Science. Band 57, Nr. 1, 2013, S. 263–277.
  • Carina Mood: Logistic regression: Why we cannot do what we think we can do, and what we can do about it. In: European Sociological Review. Band 26, Nr. 1, 2010, S. 67–82.
  • I. Fernández-Val: Fixed effects estimation of structural parameters and marginal effects in panel probit models. In: Journal of Econometrics. Band 150, Nr. 1, 2009, S. 71–85.
  • S. Hoderlein, E. Mammen: Identification of marginal effects in nonseparable models without monotonicity. In: Econometrica. Band 75, Nr. 5, 2007, S. 1513–1518.
  • W. Greene: Marginal effects in the censored regression model. In: Economics Letters. Band 64, Nr. 1, 1999, S. 43–49.
  • L. N. Christofides, T. Stengos, R. Swidinsky: On the calculation of marginal effects in the bivariate probit model. In: Economics Letters. Band 54, Nr. 3, 1997, S. 203–208.
  • W. H. Greene: Marginal effects in the bivariate probit model. 1996.

Einzelnachweise