Die Modellierung zeitvariabler Parameter in diskreten Wahlmodellen

Guhl, Daniel GND

Konsumentenpräferenzen ändern sich im Zeitverlauf und es ist wichtig, dass Nachfragemodelle dieses empirische Phänomen berücksichtigen. Die vorliegende Dissertationsschrift besteht aus drei Beiträgen, die zeitvariable Parameter in diskreten Wahlmodellen thematisieren, um zeitliche Entwicklungen von Konsumentenpräferenzen flexibel abzubilden. Der erste Beitrag führt in Zustandsraummodelle und den Kalman Filter ein. Diese modernen Werkzeuge zur Modellierung und Schätzung dynamischer Zusammenhänge besitzen viele vorteilhafte Merkmale, die sie für den Einsatz im Marketing prädestinieren und werden in allen drei Beiträgen verwendet. Zur Verdeutlichung der Beziehung zu vielen marketingrelevanten Problemen und Fragestellungen, wird für mehrere typische dynamische Marketingmodelle die Zustandsraumform präsentiert und es erfolgt eine Erklärung, wie der rekursive Kalman Filter-Algorithmus arbeitet. Der Kalman Filter ist weiterhin hilfreich zur Aufstellung der Likelihoodfunktion des Modells und bildet damit auch das Fundament zur Schätzung konstanter Modellparameter. Eine empirisches Studie mit Bezug zur dynamischen Marktanteilsmodellierung illustriert das postulierte Vorgehen und ein Softwareüberblick beleuchtet kritisch, welche Programme sich insb. für den anwendungsorientierten Einsatz im behandelten Marketingkontext eignen. Potenzielle Erweiterungen werden in der Schlussbetrachtung aufgezeigt. Der zweite Beitrag thematisiert Endogenität in Logitmodellen mit zeitvariablen Parametern für aggregierte Daten. Bekanntlich stellt vor allem Preisendogenität in Nachfragemodellen, die auf nichtexperimentellen Daten basieren, ein ernstzunehmendes Problem dar. Ist der Preisparameter zudem zeitvariabel, versagen etablierte Methoden zur Endogenitätskorrektur. Zur Lösung dieses Problems wird ein Kontrollfunktionenansatz vorgestellt, dessen Eignung durch eine umfangreiche Simulationsstudie belegt wird. Die Simulationsstudie zeigt ferner, dass das Ignorieren von Endogenität u. U. sogar zu besseren Ergebnissen führt als eine falsche Behandlung. Die Berücksichtigung der Endogenität mit dem Kontrollfunktionenansatz ist allerdings stets die beste Entscheidung. Eine empirische Studie verdeutlicht die Anwendung des Kontrollfunktionenansatzes mit aggregierten Daten auf Händlerebene. Alle Nutzenparameter variieren über die Zeit und die Preissensitivität ist endogenitätsbedingt verzerrt. Eine normative Analyse des Modells untersucht die betriebswirtschaftlichen Konsequenzen einer adäquaten Behandlung der Preisendogenität und zeigt, dass der Einsatz des Kontrollfunktionenansatzes in der betrachteten Produktkategorie zu einem 3% höheren Deckungsbeitrag führt. Der dritte Beitrag behandelt die dynamische nutzenbasierte Messung des Markenwerts basierend auf Haushaltspaneldaten. Marketingpraktiker und -forscher gleichermaßen nutzen das Konzept des Markenwerts, um auszudrücken, dass Marken zu einer Produktdifferenzierung führen. In diesem Beitrag wird eine dynamische Erweiterung des nutzenbasierten Markenwertmaßes von Kamakura und Russell (1993) vorgeschlagen. Es wird ein zweistufiges Vorgehen präsentiert, das die flexible Messung zeitvariabler Markenwerte erlaubt, und zwar unter Berücksichtigung von Preisendogenität, Kauffeedbackeffekten, unbeobachteter Konsumentenheterogenität und Markencharakteristika. Zwei empirische Studien illustrieren die Leistungsfähigkeit des Ansatzes für zwei Produktkategorien aus dem Bereich schnelldrehender Konsumgüter (Margarine und Waschmittel). Es wird empirisch belegt, dass Markenwerte in der Tat über die Zeit variieren. Eine fälschlicherweise intertemporal konstante Spezifizierung der Markenwerte führt in beiden Kategorien zu einer Unterschätzung (absolut gesehen) der Preissensitivität. Die zeitlichen Unterschiede der Markenwerte machen monetär ausgedrückt bis zu 30% des durchschnittlichen Kategoriepreises aus.

Consumer preferences are changing and taking this empirical phenomenon into account inside demand models is very important. This thesis consists of three essays, all of which address time-varying parameters in discrete choice models that capture preference dynamics flexibly. The first essay introduces state space models and the Kalman Filter. These modern tools for modeling and estimating dynamic effects possess many advantageous features, making them particularly suitable for applications in marketing and both tools are frequently used in the following essays. To illustrate how these tools can be used to solve many marketingrelevant problems, several common dynamic marketing models are expressed in their statespace form with explanations of the appropriate recursive Kalman Filter algorithm. Since the Kalman Filter is useful for computing a model’s likelihood function, it is also the basis for estimating constant model parameters. An empirical study concerning dynamic market share modeling will be presented as an example of the proposed procedure. A subsequent software overview discusses which programs are particularly suitable for application-oriented usage in the fore-mentioned marketing context. Finally, possible extensions of the demonstrated tools are presented for consideration. The second essay is focused on endogeneity in logit models for aggregated data with timevarying parameters. It is a well-known fact that price endogeneity is a particularly serious problem in demand models, which are based on market data. Moreover, when the price parameter is varies over time, typical methods for correcting endogeneity biases fail. As remedy, a control function approach is presented and its suitability is demonstrated through a comprehensive simulation study. Furthermore, the simulation shows that simply ignoring the endogeneity problem may be less harmful than treating it wrongly; however, treating endogeneity with the control function approach is always the best choice. An empirical study illustrates the use of the control function approach with aggregated data at retailer level. Here, all utility parameters are clearly varying seasonally and because of the present endogeneity, the price sensitivity is biased. A normative model analysis reveals the positive economic consequences of treating price endogeneity adequately. In particular, the control function approach yields a 3% increase in contribution margin. The third essay deals with the dynamic utility-based measurement of brand equity using household panel data. Marketing practitioners and researchers alike use the concept of brand equity to express that brands lead to product differentiation. In this paper, a dynamic extension of the utility-based brand equity measurement of Kamakura and Russell (1993) is proposed. A two-step approach is developed allowing for flexible measurement of time-varying brand values while taking (price) endogeneity, purchase feedback effects, unobserved consumer heterogeneity, as well as unobserved brand characteristics into account. Two empirical studies illustrate the capabilities of this approach for two fast-moving consumer goods product categories (margarine and detergents). It turns out that brand values actually vary over time. Thus, specifying brand values as time-invariant results in an underestimation of the (absolute) price sensitivity in both categories. The brand value variation over time expressed in monetary terms is of managerial relevance, and equals up to 30% of the average product category price.

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Guhl, Daniel: Die Modellierung zeitvariabler Parameter in diskreten Wahlmodellen. 2014.

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