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Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen

by Markus Probst (Author)
©2002 Thesis IV, 194 Pages

Summary

Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen über Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser häufig nichtlinearen Effekte ermöglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfaßt damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften führen die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verständnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.

Details

Pages
IV, 194
Publication Year
2002
ISBN (Softcover)
9783631390368
Language
German
Keywords
modelle modellberechnung Mathematik
Published
Frankfurt/M., Berlin, Bern, Bruxelles, New York, Oxford, Wien, 2002. IV, 194 S., zahlr. Abb. und Tab.
Product Safety
Peter Lang Group AG

Biographical notes

Markus Probst (Author)

Der Autor: Markus Probst, geboren 1972 in Griesbach im Rottal, studierte von 1992 bis 1998 an der Universität Regensburg Physik. Schwerpunkte seines Studiums waren die statistische Behandlung physikalischer Effekte und die Anwendung von Methoden der statistischen Mechanik auf neuronale Netzwerke. Die Promotion am Lehrstuhl für Marketing der Universität Regensburg erfolgte im Jahr 2001.

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Title: Neuronale Netze zur Bestimmung nichtlinearer Nutzenfunktionen in Markenwahlmodellen