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首页> 外文期刊>Quantitative marketing and economics >Avoiding aggregation bias in demand estimation: A multivariate promotional disaggregation approach
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Avoiding aggregation bias in demand estimation: A multivariate promotional disaggregation approach

机译：避免需求估计中的集合偏差：多元促销分解方法

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Demand models produce biased results when applied to data aggregated across stores with heterogeneous promotional activity. We show how to modify extant aggregate demand frameworks to avoid this problem. First a consumer-level model is developed, which is then integrated over the heterogeneous stores to arrive at aggregate demand. Our approach is highly practical since it requires only standard scanner data of the type produced by the major vendors. Using data for super-premium ice cream, we apply the proposed methodology to the random coefficients logit demand framework.
机译：当将需求模型应用于具有不同促销活动的跨商店汇总的数据时，会产生有偏差的结果。我们展示了如何修改现存的总需求框架来避免这个问题。首先，开发了一个消费者级别的模型，然后将其集成到异构商店中，以达到总需求。我们的方法非常实用，因为它只需要主要供应商生产的标准扫描仪数据即可。使用超优质冰淇淋的数据，我们将提出的方法应用于随机系数logit需求框架。

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