Die Simulated Maximum-Likelihood-Methode erlaubt die Schätzung von flexibel formulierten multinomialen Probitmodellen für Querschnitts- oder Paneldaten bei einer größeren Anzahl an Entscheidungsalternativen. Im Rahmen von Monte-Carlo-Studien wird hier gezeigt, dass die Simulated Maximum-Likelihood-Methode bei Anwendung des Geweke-Hajivassiliou-Keane-Simulators auch für eine relativ geringe Anzahl an Zufallsziehungen zu exakten Schätzern der Koeffizienten der erklärenden Variablen im Mehrperioden-Mehralternativen-Probitmodell führt. Die Präzision der Schätzung der Varianz-Kovarianz-Parameter scheint dagegen sensitiv bezüglich der Größe der individuellen Auswahlwahrscheinlichkeiten, d.h. bezüglich der Anzahl der Entscheidungsalternativen und der Perioden zu sein. In einem einperiodigen Mehralternativen-Probitmodell lassen sich die Varianz-Kovarianz-Parameter relativ exakt bestimmen. Die Schätzgenauigkeit der Varianz-Kovarianz-Parameter im Mehrperioden-Mehralternativen-Probitmodell sinkt dagegen mit zunehmender Anzahl der Perioden und Alternativen.

Ziegler, Andreas und Angelika Eymann (2001), Zur Simulated Maximum-Likelihood-Schätzung von Mehrperioden-Mehralternativen-Probitmodellen, Allgemeines Statistisches Archiv 85 (3), 319-342.