Estimating the Bass diffusion model often creates a time-interval bias, which leads the OLS approach to overestimate sales at early stages and underestimate sales after the peak. Further, a specification error from omitted variables might raise serial correlations among residuals when marketing actions are not incorporated into the diffusion model. Autocorrelated disturbances may yield unbiased but inefficient estimation, and therefore invalid inference results. This phenomenon warrants a modified approach to estimating the Bass diffusion model. In this paper, the authors propose a modified Bass diffusion model handling autocorrelated disturbances. To validate the new approach, authors applied the method on two different data-sets: CT Scanners in the U.S, and FPD TV sales in Korea. The results showed improved model fit and the validity of the proposed model.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.1089-1094
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2005
Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.
Diffusion is a mathematical tool to explain the fluctuation of financial assets and the movement of particles in a micro time scale. There are ongoing statistical trials to develop an estimation method for diffusion models based on likelihood. When we estimate diffusion models by applying the maximum likelihood estimation method on data observed at discrete time points, we need to know the transition density of the diffusion. In order to approximate the transition densities of diffusion models, we suggests the method to approximate the path integral of the random process with normal random variables, and compare the numerical properties of the method with other approximation methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.287-287
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2021
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
중장기 수요예측을 위해 자주 사용되는 방법으로 확산모형과 성장곡선모형을 들 수 있다. 본 논문에서는 이들 방법론의 성격 및 실제 적용에 있어 모수추정에 따른 문제점들을 살펴보고, 모수추정을 효율적으로 수행하기 위한 전략을 제시한다. 또한 실제 자료에 각 방법론들을 적용하여 예측결과를 비교한다.
This study suggests the diffusion models to predict the spread pattern of telecommunications services. The extended models containing both (either) price and (or) income varible are offered on the basis of Bass model. At the empirical test using Korean telephone data, the models with either price or income varible are the best forecasting model under apriori selected econometric criteria.
본 연구는 첨단기술 제품들에서 볼 수 있는 지속적인 기술혁신으로 인하여 새롭게 시장에 진입하는 신규세대 제품과 이전세대 제품들의 동태적 판매량을 묘사하고 예측할 수 있는 모형들을 제시하고 비교·분석하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 Bass(1969)의 내구성 소비재에 대한 최초구매 확산모형을 기반으로 하여 개발된 기술적 대체를 반영한 확산모형들, 즉 Norton and Bass(1987), Mahajan and Muller(1996), Jun and Park(1999)의 모형들의 이론적인 틀과 가정들을 비교·분석함으로써 기존 모형과는 변수와 계수의 의미가 다른 모형을 제시하고, 전세계 DRAM 반도체 출하량 자료를 사용하여 모형들 간의 경험적 비교를 행하였다. Jun and Park(1999)이 전세계 DRAM 반도체 출하량 자료에 적용하기 위하여 새롭게 개발한 타입 II 모형(즉 JP2)은 본 연구의 경험적 비교의 결과에 비추어 볼 때 그들의 타입 I 모형이 취한 가정들을 변화시켜서 모형을 구성하는 변수들과 계수들의 의미가 달라진 JPI 모형 또는 Norton and Bass(1987)의 모형(즉 NB1)보다 실제 적용에 있어서 열등할 수 있다는 것을 본 연구는 보여주었다.
The spot detection phase of the 2-DE image analysis program segments a gel image into spot regions by an image segmentation algorithm and fits the spot regions to a spot shape model and quantifies the spot informations for the next phases. Currently the watershed algorithm is generally used as the segmentation algorithm and there are the Gaussian model and the diffusion model for the shape model. The diffusion model is closer to real spot shapes than the Gaussian model however spots have very various shapes and especially an asymmetric formation in x-coordinate and y-coordinate. The reason for asymmetric formation of spots is known that a protein could not be diffused completely because the 2-DE could not be processed under the ideal environment usually. Accordingly we propose an asymmetric diffusion model in this paper. The asymmetric diffusion model assumes that a protein spot is diffused from a disc at initial time of diffusing process, but is diffused asymmetrically for x-axis and y-axis respectively as time goes on. In experiments we processed spot matching for 19 gel images by using three models respectively and evaluated averages of SNR for comparing three models. As averages of SNR we got 14.22dB for the Gaussian model, 20.72dB for the diffusion model and 22.85dB for the asymmetric diffusion model. By experimental results we could confirm the asymmetric diffusion model is more efficient and more adequate for spot matching than the Gaussian model and the diffusion model.
본 연구에서는 온라인 게임을 크게 카드 게임, 플래시 게임, RPG 게임, 캐주얼 게임 등 네 가지 종류로 분류하고 그 중 캐주얼 게임과 MMORPG게임을 하나씩 선정 한 후, 확산 모형 중 Bass의 기본모형을 이용하여 각 장르별 특성을 반영한 수용주기모형을 도출하여 각 게임별 확산 패턴을 분석하였다. 분석결과, 캐주얼 게임 A는 광고 등의 외부효과가 강하게 작용하여 혁신수용자들의 수가 많았고 MMORPG게임 B와 같은 경우, 소비자들의 입소문이 확산에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 온라인 게임의 확산 패턴에 대한 연구를 통해 각 제품수용주기에 따라 변화하는 시장에 소비자의 특성을 파악할 수 있다면 수용주기의 단계마다 달라져야 하는 마케팅 계획과 전략적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.17
no.3
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pp.367-376
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2010
Recently various methods were suggested and reviewed for estimating diffusion processes. Out of suggested estimation method, we mainly concerns on the estimation method using saddlepoint approximation method, and we suggest a term saddlepoint approximation(ASP) method which is the simplest saddlepoint approximation method. We will show that ASP method provides fast estimator as much as Euler approximation method(EAM) in computing, and the estimator also has good statistical properties comparable to the maximum likelihood estimator(MLE). By simulation study we compare the properties of ASP estimator with MLE and EAM, for Ornstein-Uhlenbeck diffusion processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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