Im Marketingbereich herrscht bei der Untersuchung der Markenwahlwahrscheinlichkeit das bedingte multinomiale Logitmodell vor. Dabei wird meist von einem linearen Zusammenhang zwischen determi-nistischem Nutzen und Prädiktoren ausgegangen. Ein flexiblerer semiparametrischer Ansatz von Abe lässt zwar allgemeine nichtlineare Verläufe der Nutzenfunktion pro Prädiktor zu, kann aber Interaktions-effekte nur eingeschränkt erfassen. Dies steht im Gegensatz zu dem im Rahmen dieses Projektes zu entwickelnden semiparametrischen Logitmodell, das lineare Effekte, stückweise lineare Splines und Tensorprodukte umfassen kann. Ziel dieser Arbeit ist es, zu analysieren, ob dieses semiparametrische Modelle zu einer besseren Prognose der Markenwahlwahrscheinlichkeit für ausgewählte Haushaltsscannerpaneldaten führt als das lineare Modell und das von Abe entwickelte Modell.
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Veröffentlichungen
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Preis/Ehrung
Dr. Markus Probst (2002): Kulturpreis der EON-AG
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