Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Frankfurt am Main [u.a.]
Lang
2002
|
| Schriftenreihe: | Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung
34 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 194 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 363139036X |
Internformat
MARC
| LEADER | 00000nam a2200000 cb4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | BV014072516 | ||
| 003 | DE-604 | ||
| 005 | 20020801 | ||
| 007 | t | ||
| 008 | 011218s2002 gw d||| m||| 00||| ger d | ||
| 016 | 7 | |a 963343114 |2 DE-101 | |
| 020 | |a 363139036X |9 3-631-39036-X | ||
| 035 | |a (OCoLC)52666890 | ||
| 035 | |a (DE-599)BVBBV014072516 | ||
| 040 | |a DE-604 |b ger |e rakddb | ||
| 041 | 0 | |a ger | |
| 044 | |a gw |c DE | ||
| 049 | |a DE-355 |a DE-703 |a DE-M382 |a DE-706 |a DE-83 |a DE-188 | ||
| 084 | |a QP 624 |0 (DE-625)141914: |2 rvk | ||
| 100 | 1 | |a Probst, Markus |d 1972- |e Verfasser |0 (DE-588)123421829 |4 aut | |
| 245 | 1 | 0 | |a Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen |c Markus Probst |
| 264 | 1 | |a Frankfurt am Main [u.a.] |b Lang |c 2002 | |
| 300 | |a 194 S. |b graph. Darst. | ||
| 336 | |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |b n |2 rdamedia | ||
| 338 | |b nc |2 rdacarrier | ||
| 490 | 1 | |a Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung |v 34 | |
| 502 | |a Zugl.: Regensburg, Univ., Diss., 2001 | ||
| 650 | 0 | 7 | |a Markenwahl |0 (DE-588)4606225-7 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Nutzenfunktion |0 (DE-588)4172189-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 650 | 0 | 7 | |a Logit-Modell |0 (DE-588)4230396-5 |2 gnd |9 rswk-swf |
| 655 | 7 | |0 (DE-588)4113937-9 |a Hochschulschrift |2 gnd-content | |
| 689 | 0 | 0 | |a Markenwahl |0 (DE-588)4606225-7 |D s |
| 689 | 0 | 1 | |a Nutzenfunktion |0 (DE-588)4172189-5 |D s |
| 689 | 0 | 2 | |a Logit-Modell |0 (DE-588)4230396-5 |D s |
| 689 | 0 | 3 | |a Neuronales Netz |0 (DE-588)4226127-2 |D s |
| 689 | 0 | |5 DE-604 | |
| 830 | 0 | |a Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung |v 34 |w (DE-604)BV000010481 |9 34 | |
| 856 | 4 | 2 | |m HBZ Datenaustausch |q application/pdf |u http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=009638610&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |3 Inhaltsverzeichnis |
| 999 | |a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-009638610 | ||
Datensatz im Suchindex
| _version_ | 1804128935850541056 |
|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS 3
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 9
2 Theoretische Grundlagen von Wahlmodellen 13
2.1 Ausgangssituation und Definitionen 13
2.2 Ziele von Wahlmodellen 16
2.3 Nutzenmaximierung als rationales Postulat 17
2.4 Das Konzept des Zufallsnutzens 19
2.5 Freie Modellparameter und Schätzung von Modellen 20
2.6 Das multinomiale Logit Modell 22
2.7 Das GEV Modell eine allgemeine Modellklasse der stochastischen
Nutzenmaximierung 27
2.8 Das Probit Modell 30
3 Nichtlinearitäten in Markenwahlmodellen 33
3.1 Gründe für eine nichtlineare Nutzenspezifikation 34
3.2 Parametrische Nutzenfunktionen 37
3.2.1 Nichtlineare Transformationen von Prädiktoren 38
3.2.2 Taylor Approximation des Nutzens 39
4 INHALTSVERZEICHNIS
3.2.3 Prädiktoren mit nichtlinearen Parametern 40
3.3 Nicht und semiparametrische Markenwahlmodelle 42
3.3.1 Klassifikation von Wahlmodellen mit nichtparametrischen
Komponenten 42
3.3.2 Das GAM MNL Modell 44
3.3.3 POLYCLASS ein semiparametrisches Wahlmodell II mit
linearen Splines 47
3.3.4 Nichtpararnetrische Nutzenfunktionen mit vorgegebenen
funktionalen Eigenschaften 48
3.4 Fazit 50
4 Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze 55
4.1 Zur Geschichte neuronaler Netze 55
4.2 Das einfache Perzeptron 59
4.2.1 Aufbau des einfachen Perzeptrons 59
4.2.2 Definition des Lernproblems 60
4.2.3 Lernproblem beim einfachen Perzeptron 61
4.3 Mehrschichtnetze 65
4.4 Anwendungen neuronaler Netze 69
4.5 Künstliche neuronale Netze im Marketing 70
5 Formulierung der Modelle 75
5.1 Kombination von neuronalem Netz und Logitmodell 75
5.1.1 Vollverbundenes Netzwerk 78
5.1.2 Direkt an den Nutzen gekoppelte Markendummies .... 79
INHALTSVERZEICHNIS 5
5.1.3 Neuronales Netz als nichtlinearer Zusatzterm zur linearen
Nutzenfunktion 81
5.2 Verwendete Eingangsvariablen der Markenwahlmodelle 82
5.2.1 Preiseffekte 82
5.2.2 Dynamisches Markenwahlverhalten 84
5.2.3 Verkaufsförderung 87
5.3 Referenzpreiskonzepte 88
5.3.1 Externe Referenzpreismodelle 89
5.3.2 Interne Referenzpreismodelle 89
5.3.3 Referenzpreis als dynamische latente Variable des Wahlmo¬
dells 92
6 Schätzverfahren und nichtlineare Optimierung 95
6.1 Kostenfunktion bei linearen und nichtlinearen Modellen 95
6.2 Backpropagation 98
6.3 Optimierungsalgorithmen für neuronale Netze 102
6.3.1 Gradient Descent 103
6.3.2 Erweiterungen von Gradient Descent 104
6.3.3 Lernverfahren zweiter Ordnung 107
6.4 Vermeidung von Overütting 110
6.5 Kombiniertes Schätzverfahren für die KNN MNL Modelle 113
7 Modellkonstruktionsverfahren zur automatischen Wahl einer
Netzwerkstruktur 117
7.1 Kriterien für die Modellselektion 118
!
6 INHALTSVERZEICHNIS
7.2 Optimierung der Netzwerkstruktur durch Addition versteckter
Neuronen und Prtming 122
8 Einfluß von Nichtlinearitäten auf die Markenwahl 127
8.1 Vorbemerkungen 127
8.2 Beschreibung der Rohdaten 128
8.3 Analyse der Markenwahl für verschiedene Produktgruppen .... 129
8.3.1 Vergleich der verschiedenen Referenzpreiskonzepte 130
8.3.2 Auswahl der relevanten Prädiktoren 134
8.3.3 Auswahl einer geeigneten Netzwerk Modellklasse 139
8.3.4 Optimierung der Kopplungsstruktur 142
8.4 Polgerungen für das Verständnis des Kaufentscheidungsprozesses . 144
8.4.1 Elastizitäten 145
8.4.2 Eindimensionale Schnitte der Nutzenfunktion 148
9 Alternative Modelle mit flexiblen Nutzenfunktionen 153
9.1 Auf Taylorpolynomen basierende Modelle 154
9.2 GAM MNL Modelle 158
10 Zusammenfassung und Ausblick 163
A Statistische Eigenschaften des Maximum Likelihood Schätzers 167
B Schätzung von Parametern dynamischer Variablen am Beispiel
des Glättungsparameters der Markenloyalität 171
C Berechnung der Schrittweiten im BFGS Algorithmus 173
INHALTSVERZEICHNIS J7
D Elastizitäten der Wahlwahrscheinlichkeit 175
E Modellparameter 177
Literaturverzeichnis 183
|
| any_adam_object | 1 |
| author | Probst, Markus 1972- |
| author_GND | (DE-588)123421829 |
| author_facet | Probst, Markus 1972- |
| author_role | aut |
| author_sort | Probst, Markus 1972- |
| author_variant | m p mp |
| building | Verbundindex |
| bvnumber | BV014072516 |
| classification_rvk | QP 624 |
| ctrlnum | (OCoLC)52666890 (DE-599)BVBBV014072516 |
| discipline | Wirtschaftswissenschaften |
| format | Thesis Book |
| fullrecord | <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>01960nam a2200457 cb4500</leader><controlfield tag="001">BV014072516</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20020801 </controlfield><controlfield tag="007">t</controlfield><controlfield tag="008">011218s2002 gw d||| m||| 00||| ger d</controlfield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">963343114</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="020" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">363139036X</subfield><subfield code="9">3-631-39036-X</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)52666890</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)BVBBV014072516</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rakddb</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">ger</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">DE</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-355</subfield><subfield code="a">DE-703</subfield><subfield code="a">DE-M382</subfield><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-83</subfield><subfield code="a">DE-188</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">QP 624</subfield><subfield code="0">(DE-625)141914:</subfield><subfield code="2">rvk</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Probst, Markus</subfield><subfield code="d">1972-</subfield><subfield code="e">Verfasser</subfield><subfield code="0">(DE-588)123421829</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen</subfield><subfield code="c">Markus Probst</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Frankfurt am Main [u.a.]</subfield><subfield code="b">Lang</subfield><subfield code="c">2002</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">194 S.</subfield><subfield code="b">graph. Darst.</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">n</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">nc</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung</subfield><subfield code="v">34</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Zugl.: Regensburg, Univ., Diss., 2001</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Markenwahl</subfield><subfield code="0">(DE-588)4606225-7</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Nutzenfunktion</subfield><subfield code="0">(DE-588)4172189-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Logit-Modell</subfield><subfield code="0">(DE-588)4230396-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Markenwahl</subfield><subfield code="0">(DE-588)4606225-7</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Nutzenfunktion</subfield><subfield code="0">(DE-588)4172189-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Logit-Modell</subfield><subfield code="0">(DE-588)4230396-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Neuronales Netz</subfield><subfield code="0">(DE-588)4226127-2</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="830" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung</subfield><subfield code="v">34</subfield><subfield code="w">(DE-604)BV000010481</subfield><subfield code="9">34</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="2"><subfield code="m">HBZ Datenaustausch</subfield><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=009638610&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA</subfield><subfield code="3">Inhaltsverzeichnis</subfield></datafield><datafield tag="999" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-009638610</subfield></datafield></record></collection> |
| genre | (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content |
| genre_facet | Hochschulschrift |
| id | DE-604.BV014072516 |
| illustrated | Illustrated |
| indexdate | 2024-07-09T18:57:09Z |
| institution | BVB |
| isbn | 363139036X |
| language | German |
| oai_aleph_id | oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-009638610 |
| oclc_num | 52666890 |
| open_access_boolean | |
| owner | DE-355 DE-BY-UBR DE-703 DE-M382 DE-706 DE-83 DE-188 |
| owner_facet | DE-355 DE-BY-UBR DE-703 DE-M382 DE-706 DE-83 DE-188 |
| physical | 194 S. graph. Darst. |
| publishDate | 2002 |
| publishDateSearch | 2002 |
| publishDateSort | 2002 |
| publisher | Lang |
| record_format | marc |
| series | Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung |
| series2 | Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung |
| spelling | Probst, Markus 1972- Verfasser (DE-588)123421829 aut Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen Markus Probst Frankfurt am Main [u.a.] Lang 2002 194 S. graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung 34 Zugl.: Regensburg, Univ., Diss., 2001 Markenwahl (DE-588)4606225-7 gnd rswk-swf Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd rswk-swf Nutzenfunktion (DE-588)4172189-5 gnd rswk-swf Logit-Modell (DE-588)4230396-5 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Markenwahl (DE-588)4606225-7 s Nutzenfunktion (DE-588)4172189-5 s Logit-Modell (DE-588)4230396-5 s Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 s DE-604 Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung 34 (DE-604)BV000010481 34 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=009638610&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
| spellingShingle | Probst, Markus 1972- Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen Regensburger Beiträge zur betriebswirtschaftlichen Forschung Markenwahl (DE-588)4606225-7 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Nutzenfunktion (DE-588)4172189-5 gnd Logit-Modell (DE-588)4230396-5 gnd |
| subject_GND | (DE-588)4606225-7 (DE-588)4226127-2 (DE-588)4172189-5 (DE-588)4230396-5 (DE-588)4113937-9 |
| title | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen |
| title_auth | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen |
| title_exact_search | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen |
| title_full | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen Markus Probst |
| title_fullStr | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen Markus Probst |
| title_full_unstemmed | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen Markus Probst |
| title_short | Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen |
| title_sort | neuronale netze zur bestimmung nichtlinearer nutzenfunktionen in markenwahlmodellen |
| topic | Markenwahl (DE-588)4606225-7 gnd Neuronales Netz (DE-588)4226127-2 gnd Nutzenfunktion (DE-588)4172189-5 gnd Logit-Modell (DE-588)4230396-5 gnd |
| topic_facet | Markenwahl Neuronales Netz Nutzenfunktion Logit-Modell Hochschulschrift |
| url | http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=009638610&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA |
| volume_link | (DE-604)BV000010481 |
| work_keys_str_mv | AT probstmarkus neuronalenetzezurbestimmungnichtlinearernutzenfunktioneninmarkenwahlmodellen |