Geri Dön

Generalized linear modelling for assessing promotions

Gelişmiş istatistiksel yöntemlerle fiyat promosyonlarının talebe etkilerinin ölçülmesi

  1. Tez No: 338855
  2. Yazar: SERGÜL ACAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, İstatistik, Industrial and Industrial Engineering, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Fiyat promosyonları pazarlama ve fiyatlandırma stratejilerinde sıklıkla kullanılan önemli bir araçtır. Bu nedenle fiyat promosyonlarının talebe etkisinin anlaşılması ve ölçülmesi oldukça ilgi çekicidir. Bu çalışmada talebi Poisson dağılan bir rassal değişken olarak modelledik ve mikroekonomideki üssel talep fonksiyonundan yararlanarak talep üzerindeki, fiyat, yıllık mevsimsellik, haftanın günleri, rekabet gibi etkileri inceleyen bir model geliştirdik. Ayrıca gerekli olan datayı ürettik ve farklı data setlerimizi çalışmamızda kullandık. Temel amacımız fiyat promosyonlarının talep üzerindeki etkilerini ölçmek ve talebi tahmin etmek olduğundan başta Poisson regresyonu olmak üzere genelleştirilmiş lineer modellerden yararlandık. GLM, bağımlı rassal değişkenleri tahmin edici değişkenlerin lineer kombinasyonu olarak ilişkilendirmede kullanılan yöntemlerin genel adıdır. Bir çeşit GLM olan Poisson regresyonu ise Poisson dağılan bağımlı değişkenler söz konusu olduğunda kullanılır. Çalışmamızda gördük ki GLM, fiyat promosyonlarının talebe olan etkilerini ölçmede oldukça yararlıdır. Eğer günlük talep küçük ise Poisson regresyonu kullanılmalıdır, aksi takdirde yerine basit regresyon da kullanılabilir. Sonuçların eldeki dataya ve gözlem sayısına çok bağlı olduğunu tespit ettik. Fiyattaki %20'lik düşüşün talebi % 18 civarında arttırdığını gözlemledik. Bağımsız değişkenlerin birbiri ile etkileşimleri olmadığı varsayımımızı AIC-Kriteri kullanarak test ettik ve en basit modelin en düşük AIC değeri ile en iyi model olduğunu bulduk. Güvenilir ve kullanılabilir gerçek datanın varlığında bu tezde önerdiğimiz modellerin promosyonların talebe etkisini ölçmede kullanabileceğimizi gördük. Bu modellerin promosyon planlamada, promosyon etkilerinin tahmin edilmesinde ve kar maksimizasyonu konularında kullanılabileceği sonucuna vardık.

Özet (Çeviri)

Price promotions are very important and widely used in marketing and pricing strategy. Therefore, understanding and quantifying the influences of price promotions on demand become interesting. In this study we modelled the demand as a Poisson distributed random variate and built a model using exponential demand function in microeconomics, which considers the variables that have an influence on demand, such as price, yearly seasonality, week days, competition etc. We also generated the necessary data and used our different data sets in the study. Since our main aim is to measure the impacts of price promotions on product demand and forecast the demand, we used generalized linear models, more specifically Poisson regression. GLMs are used for relating random responses to the linear combination of predictor variables. Poisson regression is a GLM for which the response variable is modelled by the Poisson distribution. We found that GLM is very helpful to quantify the effects of price promotions on product demand. If the mean of the daily demand is small, Poisson regression is needed to be used, otherwise ordinary log-level linear regression can be applied instead. We investigated that the results depend very much on the data and number of observations. In addition, we observed that when the price decreases by 20 \%, demand of a product increases about 18 \%. We checked our ``no interaction between covariates'' assumption with the help of AIC-Criterion and found out that the simplest demand model is the best model with the smallest AIC\_Value. We realized that once having reliable and usable real data, the models we suggested in this thesis can be used to quantify the effects of price promotions on demand. These models can help us to plan promotions, forecast the effects of promotions and make revenue maximization. Throughout this thesis R-Software environment has been used for all kind of computations.

Benzer Tezler

  1. Automobile insurance ratemaking: Class rating and merit rating

    Otomobil sigortasında aktüeryal tarife: Sınıf değerlendirmesi ve hasarsızlık indirim değerlendirmesi

    PERVİN BAYLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Aktüerya BilimleriDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL

  2. New bootstrap methods for exchange rate prediction under GARCH(p,q) process

    GARCH(p,q) modelleri altında döviz kuru öngörüsü için yeni bootstrap yöntemleri

    BESTE HAMİYE BEYAZTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESİN FİRUZAN

  3. Assessing protein-ligand binding modes, novel drug skeleton candidates for pde4b and conformational rearrangements of ef-tu in gtp hydrolysis with computational tools

    Protein-ligand bağlanma modu tahmini, pde4b enzimi için yeni aday ilaç yapıları ve uzama faktörü tu'nun gtp hidrolizindeki konformasyonel değişikliklerinin hesapsal yöntemlerle tespiti

    GÜLŞAH ÇİFCİ BAĞATIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    KimyaBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞARON ÇATAK

    PROF. DR. VİKTORYA AVİYENTE

  4. From data to action: Transforming pressure testing in manufacturing with machine learning for enhancing energy efficiency

    Veriden aksiyona: Üretimdeki basınç testini makine öğrenimiyle dönüştürmek ve enerji verimliliğini artırmak

    ERHAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BERKER YURTSEVEN