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Simulationsmodelle

Drei Schritte charakterisieren EE&MC-Simulationsmodelle, die Preisänderungen bei einer Fusion vorhersagen.

  1. In einem ersten Schritt ist eine Nachfragefunktion zu spezifizieren.
  2. Im zweiten Schritt findet die Auswahl des Marktgleichgewichtsmodells statt. Typischerweise wird ein Bertrand-Nash-Gleichgewicht gewählt, um die aktuellen Gewinnspannen und Grenzkosten zu berechnen.
  3. Im dritten Schritt wird angenommen, dass die Grenzkosten konstant bleiben und vorausgesagt, wie sich die Preise nach einer Fusion verändern.

In Simulationsmodellen sind Nachfrage- bzw. Preiselastizitäten daher besonders bedeutsam. Die Annahme ist, dass nach einer Fusion das fusionierte Unternehmen einen Anreiz besitzt, Preise zu erhöhen. Ein Zusammenschluss verringert jedoch die Preiselastizität der Nachfrage für die Produkte des fusionierten Unternehmens. Durch eine Preiserhöhung verlorene Umsätze können teilweise durch die marktstärkere neue Einheit aufgefangen werden. Das Ausmaß, in dem die Nachfrageelastizität abnimmt, hängt weitgehend von der Substitution der Produkte der beiden fusionierenden Unternehmen selbst ab sowie der Substituierbarkeit dieser Produkte mit den Produkten der Wettbewerber. Die Wahl eines Nachfragemodells ist demnach ein wichtiger erster Schritt in jedem Simulationsmodell.

Zur Schätzung der Nachfrage stehen viele Methoden zur Verfügung. Abhängig von den individuellen Besonderheiten eines jeden Falles und den plausiblen Annahmen wird ein geeignetes Modell implementiert. Lineare und Log-lineare Modelle stellen einfache Methoden dar, um eine Nachfrage zu schätzen. Allerdings müssen hierfür Annahmen darüber getroffen werden, wie die Preiselastizitäten entlang der Nachfragekurve variieren. Die Attraktivität des Almost Ideal Demand Systems (AIDS) Modells als aggregiertes Nachfragemodell besteht hingegen darin, dass die relevanten Parameter einfach zu schätzen und die notwendigen Daten in der Regel erhältlich sind. Eine weitere, attraktive Variante davon ist das Proportionally Calibrated Almost Ideal (PCAIDS) Modell. Wenn Discrete Choice Modelle gefragt sind, bietet das Nested Logit Modell eine hohe Flexibilität. Preisprognosen sind in diesem Zusammenhang besonders geeignet. 

Bei der Schätzung eines Nachfragesystems, mit dem Ziel die Elastizitäten zu bestimmen und Preiserhöhungen vorherzusagen, muss gewährleistet sein, dass die Modellspezifizierung und die benutzten Daten dazu geeignet sind. Die Experten von EE&MC sind in den neuesten Techniken zur Schätzung von Nachfrageelastizitäten sehr erfahren.