In dieser Arbeit diskutiere ich Möglichkeiten für eine Schätzung der Nachfrage für Internetzugang in Österreich. Es werden zwei unterschiedliche Modelle vorgestellt, die an den entgegengesetzten Enden des Spektrums möglicher Modelle stehen. Die Kernannahme, durch die sie sich unterscheiden, ist, ob die Güter des betrachteten Marktes homogen sind oder nicht. Diese Frage kann apriori nicht eindeutig geklärt werden, ist für die Modellierung des Marktes jedoch von entscheidenster Bedeutung. Ein Resultat der Annahme von differenzierten Gütern ist eine viel größere Anzahl an zu schätzenden Parametern. Ohne jegliche einschränkende Annahmen würde ein n Gütermarkt also n^2 zu schätzende Parameter bedeuten. Mit Preis- und Mengendaten allein ist dies schwer zu bewältigen. Daher wurden Modelle entwickelt, die Surveydaten von Haushalten, einer viel reicherer Quelle, verwenden. Das Aggregationsniveau und (als Konsequenz) die Datengrundlage stellt einen weiteren wesentlichen Unterschied der beiden Modelle dar. Während Modell A Preis- und Mengeninformation der OECD Länder heranzieht - d.h. ein Makromodell ist - verwendet Modell B Haushaltsdaten. Dabei wird die Gesamtnachfrage als die Summe über die Konsumwahrscheinlichkeiten über alle Haushalte modelliert. Die Konsumwahrscheinlichkeiten eines Individuums oder eines Haushaltes liefert ein sogenanntes Discrete Choice Modell. Dieses kann unter Verwendung der beobachtbaren Konsumentscheidungen und einer Reihe von sozio-ökonomischen Daten, wie Einkommen, Bildungsstand etc. die Wahrscheinlichkeiten, daß ein gewisser Konsument ein bestimmtes Gut wählt, berechnen.
Diese Arbeit beinhaltet einerseits eine Gegenüberstellung der genannten Modelle und analysiert sie auf Stärken und Schwächen, andererseits wird in den folgenden Kapiteln die Nachfrage für Internetgüter in Österreich konkret mit Hilfe eines Nested Logit Modells geschätzt. Hierbei ergaben sich eine Vielzahl delikater Modellierungsfragen. Diese können durch die folgende Frage zusammengefasst werden: Wie können die idiosynkratischen Eigenschaften des betrachteten Marktes und die Verfügbarkeit von Daten im Rahmen eines Nested Logit Modells bestmöglich berücksichtigt werden?
