Konstanz, Univ., Diplomarbeit, 2006.

Master-Arbeit Univ. St. Gallen, 2008.

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Bedeutung der Spezifikation für Ratingmodelle zur Prognose von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten. Ausgehend von dem in der Bankenpraxis etablierten Logit-Modell werden verschiedene Modellerweiterungen diskutiert und hinsichtlich ihrer Eigenschaften als Ratingmodelle empirisch und simulationsbasiert untersucht. Die Interpretierbarkeit und die Prognosegüte der Modelle werden dabei gleichermaßen berücksichtigt. Besonderes Augenmerk wird auf Mixed Logit-Modelle zur Abbildung individueller Heterogenität gelegt. Die Ergebnisse zeigen, dass die Spezifikation einen wichtigen Einfluss auf die Eigenschaften von Ratingmodellen hat und dass insbesondere mit Hilfe von Mixed Logit-Ansätzen sinnvoll interpretierbare Ratingmodelle mit guten Prognoseeigenschaften erlangt werden können. / This thesis aims at analyzing the impact of model specification on credit rating models as used by banks to forecast credit default probabilities. The well-established logit model is extended in various directions. Implications are discussed empirically and with the help of Monte Carlo studies. In this respect, interpretability and forecasting quality are considered simultaneously. A main focus is on mixed logit models that allow for modeling individual heterogeneity. Results indicate that proper model specification has a strong impact on the quality of rating models. In particular it is emphasized that mixed logit models offer well interpretable credit rating models with high forecasting power.

Due to enormous growth rates during the last couple of years CarSharing has become an interesting field of research. This Master Thesis focuses on the analysis of CarSharing users. For this purpose more than 37.000 participants of the "Große SrV-Vergleichsstädte"-Survey were taken into account. After a short literature review and some general information about the statistical methods, the thesis tries to work out some major characteristics of the typical CarSharing user. It will be shown, that a high income and a young age are of central importance. Also when analysing other variables different user quotas are observed, but can mostly be explained with different age or income levels. At the end a binary logit model is sugested to differ between users and non users, by using the previous analysed observed characteristics as input.

Techn. Hochsch., Diss.--Aachen, 2007.

Universiẗat, Diss., 2004--München.

Saarbrücken, Univ., Diss., 2004.

Die vorliegende Arbeit besteht aus vier Aufsätzen, die sich mit der Modellierung von Markenwahlverhalten und Markentreue beschäftigen. Der erste Aufsatz gibt eine Einführung in das Nested Logit Modell und weist auf die Existenz von zwei unterschiedlichen Spezifikationen hin. Das utility maximization nested logit (UMNL) und das non-normalized nested logit (NNNL) Modell besitzen unterschiedliche Eigenschaften, die die Schätzergebnisse beeinflussen. Mit einer Simulationsstudie werden die Konsequenzen der Verwendung verschiedener Softwarepakete demonstriert. Außerdem wird gezeigt, dass nur die UMNL Spezifikation bei Auferlegung einer Parameterrestriktion mit der Zufallsnutzentheorie konform ist. Der zweite Aufsatz untersucht anhand von realen Haushaltspaneldaten den Erfolg einer Familienmarkenstrategie. Die Signaling Theorie liefert einen Rahmen für die dem Markenwahlverhalten zugrunde liegenden psychologischen Prozesse zur Entstehung und Erklärung von produktkategorieübergreifender Markentreue. In einer empirischen Studie wird untersucht, inwieweit in einer Kategorie markentreue Kunden dieser Marke auch in anderen Produktkategorien treu sind. Es wird ein Markentreue-Hebel-Index entwickelt. Im dritten Aufsatz stehen die psychologischen Determinanten von kategorieübergreifenden Zusammenhängen im Markenwahlverhalten im Mittelpunkt. In einer empirischen Studie wird die Risikoaversion als entscheidender Bestimmungsfaktor von kategorieübergreifender Markentreue untersucht. Die konsumentenspezifische Risikoaversion wird dabei über Innovativeness und Status Quo Bias erfasst. Im vierten Aufsatz wird das Hybride Wahlmodell einem breiten Marketingpublikum vorgestellt. Klassische Wahlmodelle gehen davon aus, dass das beobachtbare Verhalten das Resultat eines nicht spezifizierten Evaluationsprozesses des Individuums ist. Der kausalanalytische Ansatz hingegen erlaubt die Spezifikation nicht direkt messbarer Faktoren als latente Variablen und kann somit Wahlmodelle sinnvoll ergänzen. / This thesis is composed of four essays that pick up topics in brand choice and brand loyalty modeling. The first essay gives an introduction to the nested logit model and points attention to the existence of two different specifications. The utility maximization nested logit (UMNL) model and the non-normalized nested logit (NNNL) model have different properties which impact the estimation results. In a simulation study, the consequences of the usage of different software packages for model estimation on the estimation results is demonstrated. It is also shown that only the UMNL specification with an imposed parameter restriction is consistent with the underlying random utility theory. The second essay investigates the success of an umbrella branding strategy using household panel data. Signaling theory provides a framework for the underlying psychological processes in consumers'' brand choice behavior and can contribute in the formation and explanation of loyalty to the brand in multiple categories. An empirical study determines whether there is a tendency for loyal consumers from one product category to be loyal to the same brand in other product categories as well. Therefore, a cross-category brand loyalty leverage index is developed. In the third essay, consumer-specific psychological determinants of cross-category relations between brand loyal choice decisions are discussed. In an empirical study, the concept of risk aversion is considered as the key determinant of cross-category brand loyalty. Consumers'' risk aversion is derived from their innovativeness and status quo bias. In the fourth essay, the hybrid choice model is introduced to the broad marketing audience. Traditional choice models assume that observable behavior results from an unspecified evaluation process of the observed individual. The causal-analytic approach offers the possibility to specify not directly measurable factors as latent variables, and can thus reasonably supplement choice models.

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The thesis proposes a method for automated model selection using a logistic regression model in the context of prospectivity modeling, i.e. the exploration of minearlisations. This kind of data is characterized by a rare positive event and a large dataset. We adapted and combined the two statistical measures Wald statistic and Bayes' information criterion making it suitable for the processing of large data and a high number of variables that emerge in the nonlinear setting of logistic regression. The obtained models of our suggested method are parsimonious allowing for an interpretation and information gain. The advantages of our method are shown by comparing it to another model selection method and to arti cial neural networks on several datasets. Furthermore we introduced a possibility to induce spatial dependencies which are important in such geological settings.