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Kombination stochastischer Modelle und Künstlicher Neuraler Netzwerke zur Analyse des Kaufverhaltens und Ableitung von Management-Implikationen

Gefördert von: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Projektnummer: 5076092

Link zum Projekt auf Webseiten des Förderers

https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5076092

Dauer

Projektbeginn: 1997
Projektende: 2004

Beteiligte Institutionen

Nicht ausgewählt

Weitere 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

Publikationen


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