Kombination stochastischer Modelle und Künstlicher Neuraler Netzwerke zur Analyse des Kaufverhaltens und Ableitung von Management-Implikationen
Gefördert von:
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektnummer: 5076092
Projektnummer: 5076092
Link zum Projekt auf Webseiten des Förderers
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5076092Dauer
Projektbeginn: 1997Projektende: 2004
Beteiligte Institutionen
Nicht ausgewähltWeitere Informationen
Zusammenfassung
Das Hauptziel des Projekts besteht darin, festzustellen, ob die höhere Komplexität von mit Künstlichen Neutralen Netzwerken (KNN) kombinierten statistischen Modellen zu einer besseren Erklärung von Kaufentscheidungsprozessen (Kaufakt, Kaufmenge, Markenwahl) bei kurzlebigen Konsumgütern führt. Die KNN dienen v.a. der Ermittlung von Koeffizienten von Mischverteilungen, von Parametern stochastischer Prozesse, von Nutzenwerten von Markenwahlmodellen sowie von dynamischen nichtlinearen Effekten. Als Vergleichsstandards fungieren bekannte und bewährte stochastische Kaufverhaltensmodelle. Daran anschließend sollen Management-Implikationen dieser neuen Modelle hinischtlich optimaler Marketing-Entscheidungen (auch unter Berücksichtigung des Verhaltens von Wettbewerbern) aufgezeigt werden.
Team
Principal Investigator:
Harald Hruschka