本文推导了条件logit模型中确定性分量受到外生冲击后的解析跃迁概率。该解决方案利用了模型随机成分的后估计分布，该分布是基于对智能体所揭示的选择的直接效用最大化解释确定的。计算实验证实，在重复次数较少的情况下，转换概率的分析预测可能比现有的校准方法好得多。然而，在德国研究劳动力供给对社会保险改革的响应的实证应用中获得的结果表明，先前基于校准的结果准确地指示了激励效应的方向，而低估了小的转变频率。