Finite Mixture Multinomiales Probitmodell (eBook, PDF)
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Neuere methodische Weiterentwicklungen der Conjoint-Analyse ermöglichen heute die simultane Segmentierung eines Gesamtmarktes von Konsumenten in homogene Teilmärkte und die Schätzung entsprechender segmentspezifischer Teilnutzenwertstrukturen. Auf diesem Wege soll der Heterogenität im Konsumentenverhalten Rechnung getragen werden. Das im Rahmen der simultanen Segmentierung derzeit meistgenutzte Conjoint Choice-Modell ist das Finite Mixture Logitmodell. Dieses unterstellt Unabhängigkeit der Gesamtnutzen aller Alternativen, die einem Konsumenten zur Auswahl gestellt werden, und postuliert s...
Neuere methodische Weiterentwicklungen der Conjoint-Analyse ermöglichen heute die simultane Segmentierung eines Gesamtmarktes von Konsumenten in homogene Teilmärkte und die Schätzung entsprechender segmentspezifischer Teilnutzenwertstrukturen. Auf diesem Wege soll der Heterogenität im Konsumentenverhalten Rechnung getragen werden. Das im Rahmen der simultanen Segmentierung derzeit meistgenutzte Conjoint Choice-Modell ist das Finite Mixture Logitmodell. Dieses unterstellt Unabhängigkeit der Gesamtnutzen aller Alternativen, die einem Konsumenten zur Auswahl gestellt werden, und postuliert somit, dass Auswahlentscheidungen unabhängig vom Kontext sind, in dem die Alternativen dem Konsumenten präsentiert werden. Diese Annahme erscheint in Bezug auf die Abbildung realen Kaufverhaltens jedoch fraglich. Friederike Paetz entwickelt ein Finite Mixture Multinomiales Probitmodell, welches explizit Abhängigkeiten zwischen (den Gesamtnutzen der) Alternativen berücksichtigen kann. Abhängigkeiten zwischen Alternativen können einerseits innerhalb eines Choice Sets und andererseits durch die Erinnerung an Alternativen vorangegangener Auswahlsituationen entstehen. Das neu entwickelte Modell wird anschließend sowohl in einer Simulationsstudie als auch in einer empirischen Studie mit Modellen, die Unabhängigkeit unterstellen, verglichen.
Der Inhalt
· Theoretische Grundlegung: Finite Mixture Multinomiales Probitmodell
· Finite Mixture Independent Probitmodell
· Modellprüfung durch Simulations- und empirische Studie
· Kontexteffekte und Heterogenität.
Die Zielgruppen
· Dozierende und Studierende der Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Marketing, Kaufverhaltensforschung und stochastischer Modellierung sowie der Mathematik
· Marketing- und MarktforschungsberaterInnen, die das Kaufverhalten analysieren
Die Autorin
Friederike Paetz studierte Mathematik mit Nebenfach Betriebswirtschaftslehre an der Universität Paderborn und ist seit 2008 Wissenschaftliche Angestellte am Institut für Wirtschaftswissenschaft der TU Clausthal.
Der Inhalt
· Theoretische Grundlegung: Finite Mixture Multinomiales Probitmodell
· Finite Mixture Independent Probitmodell
· Modellprüfung durch Simulations- und empirische Studie
· Kontexteffekte und Heterogenität.
Die Zielgruppen
· Dozierende und Studierende der Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Marketing, Kaufverhaltensforschung und stochastischer Modellierung sowie der Mathematik
· Marketing- und MarktforschungsberaterInnen, die das Kaufverhalten analysieren
Die Autorin
Friederike Paetz studierte Mathematik mit Nebenfach Betriebswirtschaftslehre an der Universität Paderborn und ist seit 2008 Wissenschaftliche Angestellte am Institut für Wirtschaftswissenschaft der TU Clausthal.
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