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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.5
- 수록면
- 791 - 798 (8page)
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Estimating the effects of price increase on a company's sales is important task faced by managers. If consumer has prior information on price increase or expect it, there would be stockpiling and subsequent drops in sales. In addition, consumer can suppress demand in the short run. Above factors make the sales dynamic and unstable. We develop a time series model to evaluate the sales patterns with stockpiling and short-term suppression of demand and also propose a forecasting procedure.
For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
For estimation, we use panel data and extend the model to Bayesian hierarchical structure. By borrowing strength across cross-sectional units, this estimation scheme gives more robust and reasonable result than one from the individual estimation. Furthermore, the proposed scheme yields improved predictive power in the forecasting of hold-out sample periods.
목차
Abstract
1. 서론
2. 문헌고찰
3. 모형개발
4. 실증분석
5. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌
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