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 wird ausgeschlossen.

24 Zeilen prüfen, Preis und Menge logarithmieren, beide OLS-Spezifikationen schätzen, Standardfehler, 95-%-KI und exakte Änderung (1,05)^β−1 berechnen. Bei fehlendem Support 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 Regimewechsel fehlen. Reale Zeitreihen benötigen eine Varianz für serielle Korrelation.

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, Einfluss, Stabilität, Autokorrelation und Kollinearität prüfen, Support und Preisregel dokumentieren.

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

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

Assoziative Schätzung für nahe Szenarien, bedingte Mengensensitivität und Planung zusätzlicher Daten oder Experimente verwenden.

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

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