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Forecasting from others' experience: Bayesian estimation of the generalized Bass model

机译：根据他人的经验进行预测：广义Bass模型的贝叶斯估计

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We propose a Bayesian estimation procedure for the generalized Bass model that is used in product diffusion models. Our method forecasts product sales early based on previous similar markets; that is, we obtain pre-launch forecasts by analogy. We compare our forecasting proposal to traditional estimation approaches, and alternative new product diffusion specifications. We perform several simulation exercises, and use our method to forecast the sales of room air conditioners, BlackBerry handheld devices, and compressed natural gas. The results show that our Bayesian proposal provides better predictive performances than competing alternatives when little or no historical data are available, which is when sales projections are the most useful. (C) 2019 International Institute of Forecasters. Published by Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们为产品扩散模型中使用的广义Bass模型提出贝叶斯估计程序。我们的方法会根据以前的类似市场来早期预测产品销售;也就是说，我们以类推的方式获得发布前的预测。我们将预测建议与传统的估算方法以及替代的新产品扩散规范进行了比较。我们执行一些模拟练习，并使用我们的方法预测房间空调，BlackBerry手持设备和压缩天然气的销售额。结果表明，当几乎没有历史数据可用时（这是销售预测最有用的时候），我们的贝叶斯提议比其他竞争方案提供更好的预测性能。 （C）2019国际预报员协会。由Elsevier B.V.发布。保留所有权利。

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