In this research, we analyze the sensitivity of the network density to the estimates for the Bass model parameters with both theoretical model and a simulation. Bass model describes the process that the non-adopters in the market potential adopt a new product or an innovation by the innovation effect and imitation effect. The imitation effect shows the word of mouth effect from the previous adopters to non-adopters. But it does not divide the underlying network structure from the strength of the influence over the network. With a network based Bass model, we found that the estimate for the imitation coefficient is highly sensitive to the network density and it is decreasing while the network density is decreasing. This finding implies that the interpersonal influence can be under-looked when the network density is low. It also implies that both of the network density and the interpersonal influence are important to facilitate the diffusion of an innovation.
The opening of an event in a given geographical area may be defined as an innovation. Visitors to the event adopt the innovation; therefore, their visitation patterns since the opening can be regarded as a diffusion process. Bass' model of diffusion process was applied to analyzing weekly visitation of Kwang-ju Viennale. Parameters of the Bass' model were estimated by regression analysis, and then reviewed in terms of applicability. Actual estimation of event visitation was implemented by calculation of the three parameters of the model based on the actual data. After comparing estimated value with actual value, it was concluded that Bass' model is applicable to estimating event visitation as far as it is the only prediction method available at this point.
The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.
지구온난화 문제가 대두되어 세계 각국에서 수소전기차와 같은 친환경 자동차 보급이 증가하는 추세이다. 한국은 수소전기차 초기 시장 형성을 위해 차량 구매 시 보조금 지원, 세금감면 등 전폭적으로 지원하고 있다. 수소전기차 안전성에 있어 중요 핵심은 수소를 저장하는 내압용기로 정기적으로 검사해야 하나 기존 내압용기 검사소만으로는 수소전기차 내압용기 검사수요를 감당하기에는 역부족인 상황으로 수소전기차의 안전관리를 위한 내압용기 검사소 구축이 가장 중요하다. 이에 본 연구에서는 전기차 판매 데이터를 이용하여 Bass 확산모델의 혁신 및 모방계수를 추정하고, 이를 Bass 확산모델에 적용하여 수소전기차의 지역별 보급 대수 및 수소 내압용기 검사수요를 예측하였다. 그 결과 2040년 국내 수소전기차 검사수요는 690,759대로 이를 대비하기 위해서는 191개소의 신규 수소전기차 내압용기 검사소와 검사인력 1,124명이 필요한 것으로 확인되었다.
The Internet possesses not only features of mass media but also features of word of mouth communication. Communication channel is considered as one of most important variables in diffusion process. In this paper, we examined functionality of technology diffusion on the Internet through the use of meta tags. We have measured the coefficients of the Bass diffusion model which has been well-established in new product diffusion. This research shows that the Bass model is appropriate for describing technology diffusion on the Internet. The external influence as represented by the coefficient of innovation was found to be much smaller while the internal influence dominates in all meta tag diffusion. In meta tag diffusion, the internal influence as represented by the coefficient of imitation was increased at least twice bigger than that of consumer durables and information technology. Collecting necessary data in social sciences research can be a burden. This research shows that it can be alleviated through the use of software agents over the Internet. The research made use of software agents for collecting longitudinal data from publicly accessible archive such as Archive.org.
The Bass model is the most widely used model in research of new product diffusion because it presents a nice explanation on the diffusion process of new products. However, it has a limitation that its performance of fitness is lower as the available data become less and also, the diffusion curve is bell-shape and so, it can not represent the various diffusion patterns. Recently, a two-pieces Bass model is developed and applied to analyze diffusion of 10 products. The results are encouraging in terms of fitness. However, diffusion pattern is not dealt with in the paper. In this paper, analysis of diffusion pattern is in depth addressed in two-pieces Bass model. It is shown that the diffusion curves are divided into 3 types with respect to the peak adoption rate and each type is divided into 2 types further. Takeoff time of a diffusion process is analyzed by using the inflection point and regime-change time where it represents the point that imitation and innovation parameters change. Empirical studies for 68 products(28 domestic products and 40 USA products) are performed to analyze the diffusion pattern. Findings are that diffusion patterns of all products except 1 USA product show type I and regime-change time becomes shorter as the introduction time of the product is later in domestic products and regime-change time can be regarded as a takeoff time in 47% of total 68 products.
Due to rapid economic growth, the usage of residential cooling electrical appliances such as air conditioners and refrigerators has increased dramatically for the last decades. In other to reduce its energy consumption, the authorities have applied energy efficiency standards for principal appliances, including refrigerator. This paper estimates the distribution of refrigerators using the Bass Diffusion Model and then performs economic analysis corresponding to enhancement of energy efficiency more correctly than existing methods.
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
확산모형은 시장의 예측이나 그 방법론의 연구를 위해 마케팅에서 광범위하게 다뤄졌을 뿐 아니라, 경제학에서도 다양하게 활용되어 왔다. 특히 Bass 모형은 Rogers의 혁신확산 및 수명주기이론을 간단한 수리적 모형으로 표현할 수 있기에 혁신적 신제품의 채택과 확산을 설명하는데 널리 활용되었다. 그럼에도 불구, 확산모형은 '산업의 쌀' 이라 일컬어지는 반도체의 수요예측에 일부 선도적 연구를 제외하고는 활용된 바 없다. 이에 Bass 모형에서 진일보한 비선형회귀 접근법 확산모형을 활용, 전력반도체 중 전기전자기구의 필수 스위치로 채택되는 MOSFET의 수요를 추정하여 수명주기를 예측하고 그 과정을 설명함으로써 산업관계자는 물론 반도체와 전기전자산업 정책입안자에게 중요한 시사점을 전달하고자 한다.
Background: The objectives of this study were to establish a swimming capability model for largemouth bass using the FishXing (version 3) program, and to determine the swimming speed and feasibility of fish passage through a waterway tunnel. This modeling aimed to replicate the waterway tunnel connecting the Andong and Imha Reservoirs in South Korea, where there is a concern that largemouth bass may be able to pass through this structure. As largemouth bass are considered an invasive species, this spread could have repercussions for the local environment. Results: Flow regime of water through the waterway tunnel was calculated via the simulation of waterway tunnel operation, and the capability of largemouth bass to pass through the waterway tunnel was then estimated. The swimming speed and distance of the largemouth bass had a positive linear function with total length and negative linear function with the flow rate of the waterway tunnel. The passing rate of small-size largemouth bass (10-30 cm) was 0%at a flow of $10m^3/s$ due to rapid exhaustion from prolonged upstream swimming through the long (1.952 km) waterway tunnel. Conclusions: The results of FishXing showed that the potential passing rate of large size largemouth bass (>40 cm) through the waterway tunnel was greater than 10%; however, the passage of largemouth bass was not possible because of the mesh size ($3.4{\times}6.0cm$) of the pre-screening structures at the entrance of the waterway tunnel. Overall, this study suggests that the spread of largemouth bass population in the Imha Reservoir through the waterway tunnel is most likely impossible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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