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哈拉尔德·赫鲁什卡

异质销售响应模型功能灵活性的相关性：参数和半非参数模型的比较。 （英语） Zbl 1103.90055号

欧洲药典。研究。 174，第2期，1009-1020（2006）.
总结：到目前为止，根据特定店铺的数据估计销售响应函数的研究要么考虑了异质性，要么考虑了功能灵活性。这就是为什么在这篇文章中，开发了一个同时具有这两个特征的模型。它是一个具有特定于存储的系数的多层感知器，遵循分层贝叶斯框架。引入了一种合适的马尔可夫链蒙特卡罗估计技术，能够满足理论约束（例如弹性的符号约束）。实证研究指的是一个数据库，包括对包装消费品类别的九个领先品牌的销售和价格的每周观察。这些数据是在至少61周的时间跨度内从81家门店获得的。将多层感知器与一个严格的参数乘法模型进行比较，结果表明，在后验模型概率方面具有明显的优势。这一结果表明，即使处理了异构性，也可以使用灵活的模型。估计的销售曲线和弹性表明，这两种模型在对价格反应的影响方面存在差异。

引用于4文件

MSC公司：

90B60毫米 营销、广告
92B20型 用于/用于生物研究、人工生命和相关主题的神经网络
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

销售响应;分层贝叶斯;多层感知器;神经网络;市场营销

软件：

贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Hruschka}，欧洲期刊Oper。第174号决议，第21009-1020号（2006年；兹bl 1103.90055）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Baesens，B。；Viaene，S。；Van den Poel，D。；Vantheinen，J。；Dedene，G.，直接营销中重复购买模型的贝叶斯神经网络学习，《欧洲运筹学杂志》，134191-211（2002）·Zbl 1008.90515号
[2] Barron，A.R.，S形函数叠加的普遍逼近界，IEEE信息理论汇刊，39930-945（1993）·Zbl 0818.68126号
[3] Bishop，C.M.，《模式识别的神经网络》（1995），克拉伦登出版社：英国牛津克拉伦登出版公司
[4] R.C.布拉特贝格。；George，E.I.，《价格和促销弹性的收缩率估计：看似无关的方程》，《美国统计协会杂志》，86，304-315（1991）
[5] 船匠，P。；McCulloch，R。；Rossi，P.，《贸易促进的会计级建模：约束参数层次模型的应用》，《美国统计协会杂志》，941063-1073（1999）
[6] 卡林，B.P。；Louis，Th.A.，《数据分析的贝叶斯和经验贝叶斯方法》（1996），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·Zbl 0871.62012号
[7] Chib，S。；Greenberg，E.，《理解大都会黑斯廷斯算法》，《美国统计学家》，49，327-335（1995）
[8] Chib，S。；Greenberg，E.，《计量经济学中的马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法》，《计量经济理论》，第12期，第409-431页（1996年）
[9] Cybenko，G.，具有两个隐藏层的连续值神经网络就足够了，《控制、信号和系统数学》，2303-314（1989）·Zbl 0679.94019号
[10] Gallant，A.R.，《半非参数回归中的识别和一致性》，（Bewley，T.F.，《计量经济学进展》，I（1987），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，英国剑桥），145-170·Zbl 0850.62347号
[11] Gelfand，A.E。；Dey，D.K.，《贝叶斯模型选择：渐近和精确计算》，《皇家统计学会期刊B辑》，56，101-514（1994）·Zbl 0800.62170号
[12] Gelfand，A.E。；A.F.M.史密斯。；Lee，T.-M.，使用吉布斯抽样对约束参数和截断数据问题进行贝叶斯分析，美国统计协会杂志，87523-531（1992）
[13] Gelman，A。；Carlin，J.B。；斯特恩，H.S。；鲁宾，D.B.，贝叶斯数据分析（1995），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦
[14] Geweke，J.，使用蒙特卡罗积分的计量经济学模型中的贝叶斯推断，《计量经济学》，571317-1339（1989）·Zbl 0683.62068号
[15] Hanssens，D.M。；Parsons，L.J。；舒尔茨，R.L.，《市场反应模型》。《计量经济学和时间序列分析》（2001年），Kluwer学术出版社：Kluwer学术出版社，马萨诸塞州波士顿
[16] 哈斯蒂·T·J。；Tibshirani，R.J.，广义加性模型（1995），查普曼和霍尔：查普曼和霍尔伦敦·Zbl 0747.62061号
[17] 霍尼克，K。；Stinchcombe，M。；White，H.，多层前馈网络是通用逼近器，神经网络，3359-366（1989）·Zbl 1383.92015年
[18] 霍尼克，K。；Stinchcombe，M。；白色，H。；Auer，P.，前馈网络逼近未知映射及其导数的逼近度结果，神经计算，61262-1275（1994）·Zbl 0846.60088号
[19] Hruschka，H.，通过神经网络建模确定市场反应函数。《与计量经济学技术的比较》，《欧洲运筹学杂志》，66，27-35（1993）·Zbl 0775.90259号
[20] Hruschka，H.，《古腾堡扭曲需求曲线的规范、估计和实证验证》（Albach，H.；Brockhoff，K.；Eymann，E.；Jungen，P.；Steven，M.；Luhmer，A.，《企业理论》，埃里希·古腾堡的基础和进一步发展（2000），施普林格：施普林格-柏林），153-168
[21] Hruschka，H.，分析营销工具市场份额效应的人工神经网络吸引模型（ANNAM），Schmalenbach Business Review-zfbf，53，27-40（2001）
[22] Kalyanam，K。；Shively，Th.S.，《估计非正规定价效应：随机样条回归方法》，《市场营销研究杂志》，35，16-29（1998）
[23] Kass，R.E。；卡林，B.P。；Gelman，A。；Neal，R.M.，《实践中的马尔可夫链蒙特卡罗：圆桌讨论》，《美国统计学家》，52，2，93-100（1998）
[24] Krishnamurthi，L.，Raj，S.P.，Selvam，R.，1990年。跨部门汇总中的统计和管理问题。西北大学工作论文。；Krishnamurthi，L.，Raj，S.P.，Selvam，R.，1990年。跨部门汇总中的统计和管理问题。西北大学工作文件。
[25] Lampinen，J。；Vehtari，A.，神经网络的贝叶斯方法——回顾和案例研究，神经网络，14，257-274（2001）
[26] Lancaster，T.，《现代贝叶斯计量经济学导论》（2004），布莱克威尔出版社：英国牛津布莱克威尔出版社·Zbl 1096.62140号
[27] 朗，圣。；阿德巴约，S.B。；Fahrmeir，L。；Steiner，W.J.，贝叶斯地质加性看似无关的回归，计算统计，18，263-292（2003）·Zbl 1050.62032号
[28] Lee，H.K.H.，2000年。神经网络的非信息先验。工作文件，ISDS，北卡罗来纳州达勒姆杜克大学。；Lee，H.K.H.，2000年。神经网络的非信息先验。工作文件，ISDS，北卡罗来纳州达勒姆杜克大学。
[29] Lindley，D.V。；Smith，A.F.M.，线性模型的Bayes估计，《皇家统计学会杂志》B，34，1-14（1972）·Zbl 0246.62050号
[30] 麦凯，D.J.C.，贝叶斯插值，神经计算，4415-447（1992）
[31] 麦凯，D.J.C.，《反向传播网络的实用贝叶斯框架》，神经计算，448-472（1992）
[32] Montgomery，A.L.，《利用超市扫描仪数据创建微型营销定价策略》，《营销科学》，第16期，第315-337页（1997年）
[33] 蒙哥马利，A.L。；Rossi，P.，用基于理论的先验估计价格弹性，市场营销研究杂志，36413-423（1999）
[34] 缪勒，P。；Insua，D.R.，神经网络模型的贝叶斯分析问题，神经计算，10571-592（1998）
[35] Natter，M。；Hruschka，H.，《使用人工神经网络指定和估算总参考价格模型》（Aurifeille，J.-M.；Deissenberg，Ch.，《管理科学中的生物模拟方法》（1998），Kluwer学术出版社：Kluwer-学术出版社，荷兰多德雷赫特），101-118
[36] Neal，R.M.，《神经网络的贝叶斯学习》（1996），Springer:Springer New York·Zbl 0888.62021号
[37] Pagan，A。；Ullah，A.，《非参数计量经济学》（1999），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，英国剑桥
[38] Raftery，A.E.，《假设检验与模型选择》（Gilks，R.；Richardson，S.；Spiegelhalter，D.J.，《马尔可夫链蒙特卡罗实践》（1996），查普曼与霍尔：查普曼和霍尔博卡拉顿），163-187·Zbl 0841.62019号
[39] Rao，V.，《营销中的定价模型》（Eliashberg，J.；Lilien，G.L.，《市场营销》（1993），北荷兰人：北荷兰阿姆斯特丹），517-552·Zbl 0898.90001号
[40] Ripley，B.D.，《随机模拟》（1987），威利出版社：威利纽约·Zbl 0665.65100号
[41] Ripley，B.D.，《神经网络的统计方面》（Barndorff-Nielsen，O.E.；Jensen，J.L.；Kendall，W.S.，《网络与混沌——统计与概率方面》（1993），查普曼与霍尔：查普曼和霍尔伦敦），40-123·Zbl 0825.68531号
[42] Tellis，G.J.，《选择性需求的价格弹性：销售计量经济模型的元分析》，《市场研究杂志》，25，331-341（1988）
[43] 火车，K.E.，2001年。混合逻辑的层次贝叶斯和最大模拟似然的比较。加州大学伯克利分校经济系工作文件。；火车，K.E.，2001年。混合逻辑的层次贝叶斯和最大模拟似然的比较。工作文件，加州大学伯克利分校经济系。
[44] Train，K.E.，《模拟离散选择方法》（2003），剑桥大学出版社：剑桥大学出版社，英国剑桥·Zbl 1047.62098号
[45] van Heerde，H.，《基于店面扫描仪数据的促销效果模型》（1999年），《迷宫出版物：迷宫出版物》，荷兰卡佩尔a/d Ijssel出版社
[46] van Heerde，H。；李法兰，P.S.H。；Wittink，D.R.，估计交易效应曲线的半参数分析，《市场营销研究杂志》，38，197-216（2001）
[47] van Wezel，M.C。；Baets，W.R.J.，《用神经网络预测市场反应》，《营销情报与规划》，13，7，23-30（1995）
[48] Wierenga，B.，Kluytmans，J.，1996年。营销时间序列数据中的神经网络预测。鹿特丹伊拉斯谟大学管理学院工作文件。；Wierenga，B.，Kluytmans，J.，1996年。营销时间序列数据中的神经网络预测。鹿特丹伊拉斯谟大学管理学院工作文件。
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